AI that earns
its place AI를 회사가 진짜 쓸 수 있는 힘으로

직원들이 각자 AI를 쓰고 데이터는 여러 시스템에 흩어져 있는데, 시간이 얼마나 줄었는지 말할 수 있나요?

• 기업 AI 도입 컨설팅 →

  AI로 할 가치가 있는 업무를 먼저 찾고, 그다음에 방법을 정합니다. 도입 전에 기준값을 재 두어야 나중에 효과가 있었는지 말할 수 있습니다.

• 기존 시스템과 AI 연결(MCP) →

  데이터가 ERP, Excel, 공유 폴더, 부서별 시스템에 흩어져 있어 AI가 볼 수 없습니다. MCP로 이를 연결해, AI가 권한 범위 안에서 직접 조회하게 합니다.

• AI Agent 개발 →

  규칙이 있고 반복되는 업무 흐름을, 도구를 호출하고 단계대로 실행하며 기록을 남기는 AI Agent에게 맡깁니다. 사람의 판단이 필요한 곳에서는 멈춥니다.

• 데이터 거버넌스 →

  AI 도입이 막히는 곳은 대개 모델이 아니라 데이터입니다. 어디에 있는지, 누가 쓰는지, 믿을 수 있는지. 이 세 가지부터 분명히 합니다.

광고비는 쓰는데 어느 광고가 고객으로 이어졌는지 모르고, 검색 엔진과 AI에서도 찾아지지 않나요?

• 디지털 광고 운영 →

  Google과 Meta(Facebook, Instagram)에 광고를 집행합니다. 먼저 추적을 설정해 모든 예산의 결과를 잴 수 있게 한 뒤, 어떻게 집행할지 이야기합니다.

• SEO와 GEO 검색 최적화 →

  검색은 ‘링크 열 개를 주는 것’에서 ‘답을 바로 주는 것’으로 옮겨 가고 있습니다. SEO는 링크 안에, GEO는 답 안에 당신을 넣습니다.

도구는 이미 샀는데, 직원들은 그중 20% 정도만 쓰고 있지 않나요?

• Google Workspace 교육 →

  기업과 공공기관의 실제 업무 흐름에 맞춰 과정을 설계합니다. 클라우드 협업, 문서와 스프레드시트, 회의와 캘린더, 그리고 Workspace에 들어 있는 AI(Gemini)의 사용법과 사용 규칙을 다룹니다.

• 생성형 AI 실무 과정 →

  같은 질문이라도 묻는 방식에 따라 답을 쓸 수 있는 정도가 크게 달라집니다. 이 과정에서는 질문법을 배우고, 한 묶음의 질문법을 다시 쓸 수 있는 어시스턴트(Gem)로 고정하는 방법을 익힙니다.

AI를 출시 전에 아무도 테스트하지 않았고, 로그는 흩어져 있어 사고가 나도 추적하기 어렵나요?

• AI 레드팀 테스트 →

  운영에 들어가기 전에 공격자의 방법으로 AI 애플리케이션을 테스트합니다. 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 권한을 넘는 동작을 OWASP LLM Top 10에 따라 항목별로 점검합니다.

• Google SecOps 도입 →

  Google Security Operations(Google의 클라우드 보안 운영 플랫폼)를 도입합니다. 흩어진 로그를 모아 정규화하고, 탐지 규칙을 작성해, 팀이 넘겨받은 뒤 스스로 운영할 수 있게 합니다.