AI Consulting
AI 도입은 도구가 아니라
사람에서 시작합니다
임직원이 AI를 실제로 쓸 수 있게 만드는 사내 교육에서 출발합니다. 기초 교육과 업무 자동화 실무 교육부터 전사 AI 도입 로드맵과 개발 체계 수립까지, 미래웹이 조직에 맞는 도입 경로를 함께 설계합니다.
도구를 깔았다고 조직이 달라지지는 않습니다
AI 도입이 기대만큼 효과를 내지 못하는 이유는 대개 도구가 아니라 쓰는 사람과 그 앞뒤의 체계에 있습니다.
도구는 있는데 쓰는 사람이 없습니다
라이선스를 사도 실제 사용률이 오르지 않는 조직이 많습니다. 무엇을 시킬 수 있고 어디까지 믿어도 되는지 배우지 못하면, 직원은 몇 번 써 보고 원래 하던 방식으로 돌아갑니다. 교육이 먼저인 이유입니다.
남는 비용은 검증 비용입니다
코드를 쓰는 비용이 내려갈수록, 그 코드가 끌고 들어온 의존성을 확인하고 보안·감사에 대응하는 비용의 비중이 커집니다. 생산성은 작성 속도가 아니라 이 뒷단에서 결정됩니다.
레거시가 병목이 됩니다
오래 운영된 엔터프라이즈 애플리케이션일수록 AI가 참고할 문맥이 코드 밖에 흩어져 있습니다. 무엇을 왜 그렇게 만들었는지 정리하는 일이 도구 도입보다 먼저입니다.
교육에서 시작해, 전사 도입까지
미래웹은 임직원 교육을 중심에 두고, 그 위에 조직 전반의 AI 도입 컨설팅을 얹습니다. 필요한 범위만 골라 진행하실 수 있습니다.
사내 AI 도입 기초 교육
AI가 무엇을 잘하고 무엇을 못하는지, 어디까지 믿어도 되는지부터 시작합니다. 프롬프트 기본기와 사내 규정 안에서 안전하게 쓰는 법까지 다뤄, 교육이 끝나면 각자 업무에 바로 적용할 수 있게 합니다.
업무 자동화 실무 교육
보고서 작성, 자료 정리, 회의록, 데이터 취합 같은 반복 업무를 놓고 자동화 지점을 함께 찾습니다. 부서의 실제 문서를 가지고 실습하므로, 교육 종료 시점에 쓸 수 있는 결과물이 남습니다.
개발팀 AI 코딩 핸즈온
일반론이 아니라 고객사의 실제 코드베이스를 놓고 진행합니다. AI 코딩 도구 활용법, 팀 규칙 정의, AI가 만든 코드를 검증하는 방법까지 — 끝나면 팀에 문서와 검증 스크립트가 남습니다.
경영진·리더 브리핑
어디에 투자해야 하고 무엇을 기대하면 안 되는지, 판단에 필요한 것만 정리해 전달합니다. 도입 범위와 우선순위, 리스크와 측정 지표를 함께 검토합니다.
전사 AI 도입 컨설팅
어느 부서의 어떤 업무부터 손댈지 우선순위를 정하고, 사내 사용 규정과 보안 기준, 도입 로드맵, 효과를 확인할 지표까지 문서로 정리해 드립니다.
업무 자동화·LLM 시스템 자문
사내 문서 검색, 업무 자동화 에이전트 같은 과제의 실현 가능성을 먼저 따져 보고, 진행할 만한 과제에 한해 아키텍처와 검증 방법을 설계합니다.
AI 개발 체계 수립
개발 조직에는 팀 규칙과 검증 루프가 필요합니다. AI 결과물을 기계적으로 판정하는 파이프라인을 만들고, 늘어난 의존성과 레거시 자산을 감당할 수 있는 구조로 정리합니다.
진행 방식
현황 파악 없이 도구부터 도입하지 않습니다. 가르치고, 작게 검증하고, 넓힙니다.
진단
부서별 업무와 개발 프로세스, 현재 쓰고 있는 도구를 함께 살펴보고 어디서부터 손대야 할지 정리해 드립니다.
교육
대상과 수준에 맞춘 과정으로 임직원이 직접 써 보게 합니다. 여기서 나온 질문과 시행착오가 다음 단계의 재료가 됩니다.
파일럿
한 부서 또는 한 모듈에 먼저 적용해 실제 효과와 부작용을 확인하고, 규정과 기준을 현장에 맞게 조정합니다.
정착
적용 범위를 넓히고 교육과 문서를 남겨, 외부 도움 없이 팀이 스스로 유지할 수 있는 상태로 마무리합니다.
지금 조직의 AI 도입은 어디쯤 와 있습니까?
현황을 알려 주시면 무엇부터 손대야 할지 정리해 드립니다.
