AI 도입을 검토하는 기업이 상담 전에 가장 많이 묻는 질문들입니다. 영업 문구 대신 실제로 저희가 어떻게 일하는지를 그대로 적었습니다. 여기에 없는 질문은 문의하기로 보내주시면 직접 답변드립니다.
어디서부터 시작해야 할지 정하는 단계에 대한 질문입니다.
반복 업무가 많고, AI를 어디에 써야 할지 우선순위가 서지 않는 기업에 필요합니다. 구체적으로는 이런 경우입니다.
반대로 자동화할 업무가 이미 명확하고 내부 개발 인력이 충분하다면, 컨설팅 없이 구축부터 시작해도 됩니다. Kitt는 30분 무료 진단으로 AI 임팩트가 가장 큰 영역이 어디인지부터 확인해 드립니다.
현황 진단 → 기회 정의 → 우선순위 설계 → 실행 로드맵 순으로 진행됩니다.
먼저 현장 인터뷰와 업무 데이터 분석으로 시간이 가장 많이 새는 병목을 찾습니다. 다음으로 그 병목 중 AI로 해결할 수 있는 것과 프로세스를 바꿔야 하는 것을 구분합니다. 그리고 각 과제를 기대 효과와 구축 난이도 두 축으로 평가해 ROI 우선순위를 세우고, 마지막으로 무엇을 언제 어떤 순서로 구축할지 실행 로드맵과 예산을 정리합니다.
Kitt는 로드맵에서 끝내지 않습니다. 같은 팀이 그대로 구축까지 이어서 진행할 수 있습니다.
AI 도구 도입은 개인의 생산성을 올리고, AX는 업무 프로세스 자체를 바꿉니다.
ChatGPT 같은 도구를 전사에 깔아주는 것은 도구 도입입니다. 잘 쓰는 사람은 빨라지지만 조직이 일하는 방식은 그대로이고, 효과가 개인 역량에 따라 들쭉날쭉합니다. AX는 어떤 업무를 AI가 수행하고 어떤 판단을 사람이 할지 프로세스를 다시 설계하는 일입니다. 사내 데이터와 시스템에 AI를 연결하고, 결과가 업무 시스템에 자동으로 반영되게 만듭니다.
도구 도입은 며칠이면 됩니다. AX는 몇 달이 걸리는 대신 효과가 개인이 아니라 조직에 남습니다.
실제로 만드는 단계, 기간과 보안에 대한 질문입니다.
단일 업무 자동화는 2~4주면 실제로 사용 가능한 결과물이 나옵니다. 범위별 일반적인 기간은 다음과 같습니다.
기간을 좌우하는 가장 큰 변수는 데이터입니다. 대상 문서나 데이터가 이미 한곳에 정리돼 있으면 빠르고, 여러 시스템에 흩어져 있거나 형식이 제각각이면 전처리에 시간이 더 듭니다. 정확한 일정은 진단 단계에서 범위를 확정한 뒤 함께 합의합니다.
문서 수집 → 전처리·청킹 → 임베딩·벡터 인덱싱 → 검색 품질 튜닝 → 업무 시스템 연동 → 운영 모니터링 순으로 진행됩니다.
품질을 가르는 구간은 검색입니다. 답변이 엉뚱하게 나오는 원인은 대부분 모델이 아니라, 관련 문서를 제대로 찾아오지 못하는 검색 단계에 있습니다. 그래서 Kitt는 실제 업무 질문으로 평가셋을 만들어 검색 정확도를 측정하면서 튜닝합니다.
또한 단순 Q&A 챗봇에서 멈추지 않고, 문서 생성·비교·검증처럼 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 확장할 수 있습니다. 답변마다 근거 문서를 함께 제시해 사람이 검증할 수 있게 만듭니다.
가능합니다. 온프레미스 서버나 회사 소유 클라우드(VPC) 내부에 구축해, 데이터가 외부 API로 전송되지 않도록 만들 수 있습니다. 주로 두 가지 구성을 씁니다.
어느 쪽이 맞는지는 다루는 데이터의 민감도와 사내 보안 규정에 따라 진단 단계에서 함께 결정합니다. Kitt는 IP 보안이 중요한 팹리스 반도체 기업의 온프레미스 RAG 도입 진단을 수행한 경험이 있습니다.
네. AI가 결과를 만들어도 사람이 그것을 복사해 다른 시스템에 붙여넣어야 한다면 그건 자동화가 아닙니다. 그래서 Kitt는 기존 업무 시스템과의 연동을 기본으로 설계합니다.
API가 공개된 시스템은 직접 연동하고, API가 없는 사내 레거시 시스템은 데이터베이스 연결이나 파일 기반 연계로 우회합니다. 연동 가능 여부와 방식은 진단 단계에서 대상 시스템을 확인한 뒤 확정합니다.
조직이 AI를 실제로 쓰게 만드는 단계에 대한 질문입니다.
임원·실무자·전사 세 계층으로 나누고, 각 계층의 실제 업무를 교보재로 씁니다.
핵심은 범용 예제가 아니라 그 회사의 실제 문서와 실제 업무로 실습한다는 점입니다. 남의 사례로 배우면 강의장을 나서는 순간 잊히지만, 자기 업무로 실습하면 교육이 끝난 날 바로 씁니다.
오프라인 집합 교육, 온라인 실시간 교육, 소수 인원 워크숍을 모두 지원하며 회사 사정에 맞춰 조합합니다.
전사 리터러시 교육은 인원이 많아 온라인이 효율적이고, 직무별 실습은 손을 움직여야 하므로 오프라인 워크숍이 효과적입니다. 임원 과정은 소수 인원 세션으로 진행하는 편입니다. 정확한 회차·인원·일정은 조직 규모와 목표에 맞춰 상담 단계에서 설계합니다.
교육 자체보다 교육 이후의 설계가 정착을 좌우합니다. Kitt는 세 가지를 함께 만듭니다.
도구만 주고 알아서 쓰라고 하면 대부분 안 씁니다.
콘텐츠 생산과 광고 운영을 자동화하는 영역입니다.
콘텐츠 제작에 드는 시간과 외주 비용을 줄일 수 있습니다.
광고 소재·상세페이지·제품 사진을 생성형 AI로 만들면 촬영과 디자인 외주에 들던 시간과 비용이 크게 줄고, 무엇보다 소재를 훨씬 많이 만들어 빠르게 테스트할 수 있습니다. 소재 하나를 몇 주에 걸쳐 만들던 팀이 여러 안을 동시에 돌려보게 되면, 성과 개선 속도 자체가 달라집니다. 여기에 광고 성과 데이터를 한곳에 모으는 대시보드를 붙이면 매주 리포트를 손으로 만들던 작업도 사라집니다.
Kitt는 식품 이커머스 브랜드의 콘텐츠 생산 파이프라인, 천장형 팬 브랜드의 Meta 광고 크리에이티브 자동화, 리노베이션 브랜드의 성과 인텔리전스 대시보드를 구축했습니다. 포트폴리오에서 확인하세요.
네, 실제 집행 중인 광고에 쓰고 있습니다. 다만 두 가지 원칙을 지킵니다.
이 두 가지를 지키면 AI 생성 이미지는 촬영 대비 훨씬 빠르고 저렴하게 다양한 연출을 확보하는 수단이 됩니다.
의뢰를 결정하기 전에 확인하시는 실무적인 질문입니다.
정찰제 패키지가 아니라 범위 기준으로 산정합니다. 비용을 결정하는 변수는 자동화할 업무의 개수, 연동할 시스템의 수, 데이터 정리 상태, 보안 요구 수준(온프레미스 여부), 그리고 운영 기간입니다.
그래서 Kitt는 견적을 먼저 던지지 않습니다. 30분 무료 진단으로 범위를 좁힌 뒤에 견적을 드립니다. 범위가 확정되지 않은 상태의 견적은 서로에게 의미가 없기 때문입니다.
납품 후 1개월은 무상 안정화 기간이며, 이후에는 월간 운영 계약 또는 리테이너 방식으로 진행됩니다. 원하시면 운영 내재화 컨설팅을 통해 고객사가 자체적으로 관리하도록 인수인계하는 방향도 가능합니다.
AI 시스템은 한 번 만들고 끝나지 않습니다. 모델이 업데이트되고, 사내 문서가 늘어나고, 사용자가 예상 못 한 방식으로 질문합니다. 이걸 방치하면 품질이 서서히 나빠지기 때문에, 운영 설계를 구축 단계에서 함께 잡습니다.
네, 전혀 문제없습니다. Kitt는 비즈니스 언어로 대화하고, 기술 구현은 저희가 책임집니다. 의사결정에 필요한 만큼만 설명드리고 나머지는 저희가 처리합니다.
준비해 오셔야 할 것은 기술 지식이 아니라 "어떤 업무가 가장 답답한가"에 대한 답입니다.
둘 다 가능합니다. 진단·로드맵만 단독으로 받으시는 고객도 있고, 광고 운영이나 AI 콘텐츠 제작만 의뢰하시는 고객도 있습니다.
다만 컨설팅과 실행을 함께 가시면 결과의 품질과 속도가 가장 좋습니다. 로드맵을 그린 팀이 그대로 구축까지 하면, 인수인계에서 새는 맥락이 없기 때문입니다.