최근 AI 오케스트레이션이 IT 업계에서 주목받고 있습니다. 전문가들은 AI 오케스트레이션 역량이 앞으로 기업의 성패를 가를 것이라고 전망하기도 하는데요.
얼마 전 소개해 드린 AI 에이전트에 이어 AI 오케스트레이션까지 새로운 용어가 낯선 분들을 위해 준비했습니다. 2025년에 주목해야 할 AI 오케스트레이션의 정의와 장점, 구체적인 활용 사례를 소개해 드릴게요.
1. AI 오케스트레이션이란
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💡 AI 오케스트레이션 정의
‘AI 오케스트레이션’은 다양한 AI 도구와 시스템을 통합해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하도록 조율하는 프로세스를 의미합니다. 오케스트라 지휘자가 여러 악기 연주자와 소통하며 조화로운 연주를 할 수 있도록 이끄는 것에 대입해 보면 이해하기 쉬운데요. 단일 AI 모델이 가진 한계를 극복하고, 여러 AI 모델이 가진 능력을 최적의 조합으로 결합해 업무 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
📜 등장 배경
2022년 등장한 챗GPT를 시작으로 다양한 AI 서비스가 등장했고, 기업들은 AI를 적극적으로 도입했습니다. 2025년 기준, AI를 적용하지 않은 서비스를 찾아보기가 어려울 정도인데요.
기업의 AI 활용도가 올라가면서 AI가 처리해야 할 데이터양이 증가하고, 업무 프로세스가 복잡해졌습니다. 하지만 단일 AI 모델로는 산업 현장의 세분화되고 복잡한 업무를 효과적으로 해결하기 어렵다는 한계가 존재합니다.
이때 반드시 알아야 할 개념이 ‘AI 에이전트’인데요. AI 에이전트는 AI가 특정 작업이나 목표를 수행하기 위해 데이터 분석부터 의사 결정, 액션까지 자율적으로 작동하는 시스템을 말해요. 하지만 AI 에이전트 역시 여러 개의 단일 AI 서비스를 활용해 업무를 수행하지만, 특정 업무에만 특화되어 있다는 것이 한계로 지적됩니다.
이를 극복하기 위해 등장한 것이 다양한 AI 기술을 각 산업 현장에 맞게 유기적으로 결합해 운영하는 AI 오케스트레이션입니다. 단일 AI 서비스가 가진 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 AI 에이전트 서비스이며, 여러 개의 AI 에이전트를 연결하고 조율해 복잡한 업무를 처리하도록 해주는 것이 AI 오케스트레이션이라고 이해할 수 있어요.
AI 에이전트에 대해 더 자세한 내용은 아래 게시물에서 확인해 보세요.
👉 AI 에이전트란? 기존 AI와의 차이 및 적용 사례
2. AI 오케스트레이션 구성 요소
앞서 AI 오케스트레이션이란, 다양한 AI 도구와 시스템을 통합해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하도록 조율하는 프로세스라고 소개했어요. 그렇다면 AI 오케스트레이션의 구성 요소에는 어떤 것이 있는지 살펴볼까요?
1️⃣ AI 모델
AI 오케스트레이션에서 가장 중요한 것은 목적에 맞는 AI 모델입니다. AI 모델은 데이터를 학습하고 특정 작업을 수행하는데요. AI 오케스트레이션에서는 각 분야에 전문성을 가진 여러 가지 AI 모델이 협력하여 하나의 통합된 결과물을 생성합니다.
2️⃣ 데이터 파이프라인
데이터 파이프라인이란, 여러 가지 데이터 소스에서 데이터를 수집하고, 이를 필요에 따라 정제해 유용한 정보로 변환하는 과정을 말합니다. AI 오케스트레이션에서 데이터 파이프라인은 센서, 웹, IoT 장치 등에서 수집한 데이터를 각 AI 모델이 학습할 수 있도록 정제하고 변환한 뒤, AI 모델에 전달하는 역할을 합니다.
3️⃣ 컴퓨터 리소스
AI 모델은 대규모의 데이터셋을 학습하고 과제를 수행할 때 상당한 계산 능력을 요구하는데요. 이를 위해 GPU, TPU와 같은 고성능 하드웨어를 사용하거나 클라우드 서비스를 통해 확장 가능한 리소스를 사용합니다. AI 오케스트레이션은 사용 가능한 컴퓨팅 자원을 효과적으로 분배하여 성능과 비용 효율성을 극대화하는 것이 중요합니다.
4️⃣ 통합 플랫폼
AI 오케스트레이션은 여러 AI 시스템과 모델이 유기적으로 결합되어 통합적으로 과제를 수행하는 것이라고 설명드렸는데요. 앞서 소개한 모든 과정이 효율적으로 진행되도록 관리하고, 시스템이 서로 원활하게 협력하도록 돕는 통합 플랫폼이 필요합니다.
3. AI 오케스트레이션 장점
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AI 오케스트레이션은 효율성, 확장성, 성능 최적화, 협업 촉진, 비용 절감 등 장점이 있습니다.
1️⃣ 효율성
다양한 AI 시스템을 자동화된 방식으로 통합 관리할 수 있어 운영 효율성이 크게 개선됩니다. 기존에 수동으로 일일이 처리하던 작업을 자동화할 수 있기 때문에 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
2️⃣ 확장성
AI 오케스트레이션을 도입하면 비즈니스 요구에 따라 필요한 AI 시스템을 손쉽게 추가하거나 제거할 수 있는데요. 예를 들어 연말이나 특정 시기에 주문량이 폭발적으로 증가하는 기업이라면 AI 챗봇 서비스를 기존의 주문 관리 및 물류 시스템 관련 AI 서비스와 연계해 더욱 효율적인 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
3️⃣ 성능 최적화
AI 오케스트레이션은 각 AI 시스템이 작동하는 방식을 최적화하고, 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 탄력적으로 조절하고 할당할 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 병목 현상을 방지하고 전반적인 성능을 향상할 수 있습니다.
4️⃣ 협업 촉진
AI 오케스트레이션은 개발팀, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 등 다양한 분야의 전문가들 간의 효과적인 협업을 촉진합니다. 통합된 플랫폼을 통해 각 전문가가 자신의 영역에 집중하는 동시에 다른 팀과 원활하게 소통할 수 있으며, 표준화된 프로세스와 인터페이스를 통해 협업 중 마찰을 최소화할 수 있습니다.
5️⃣ 비용 절감
자동화된 리소스 관리와 최적화된 워크로드 분배를 통해 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있어 불필요한 비용 절감에 도움이 됩니다. 특히 클라우드 인프라 비용과 AI 시스템 모니터링 및 관리 비용, 문제 발생 시 손실 최소화 등의 효과를 기대할 수 있습니다.
4. AI 오케스트레이션 사용 사례
AI 오케스트레이션은 금융, 서비스, 커머스, 의료, 제조 등 다양한 산업에서 활용할 수 있습니다. 그중에서 고객 지원 자동화와 내부 지식 관리, 물류 자동화 사례를 구체적 예시와 함께 소개해 드릴게요.
1️⃣ 고객 지원 자동화
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AI 오케스트레이션 사례 첫 번째는 고객 지원 자동화입니다. AI 오케스트레이션은 고객 행동을 예측해 혁신적인 자동화를 실현하고, 다양한 AI 서비스를 유기적으로 연결해 최적의 고객 경험을 설계할 수 있습니다.
예를 들어, AI 챗봇으로 상담을 진행하다가 복잡한 문의는 자동으로 전문 상담원에게 전달하고, 지식 기반 AI 서비스를 활용해 관련 데이터와 해결 방안을 실시간으로 제시함으로써 응대 품질을 향상할 수 있습니다.
2️⃣ 내부 지식 관리
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두 번째 AI 오케스트레이션 사례는 내부 지식 관리입니다. AI 오케스트레이션은 여러 AI 모델을 조합해 대규모 데이터를 수집하고 구조화하며, 지능형 검색 시스템 등을 제공하여 내부 지식 관리 시스템을 구축할 수 있습니다.
예를 들어, 문서 분석 AI는 사내의 모든 문서와 이메일, 회의록, 기술 문서 등을 자동으로 수집하고 분류합니다. 이 과정에서 자연어 처리 AI가 문서의 핵심 내용을 추출하고 메타 데이터를 생성해 검색하고 활용할 수 있도록 데이터베이스화합니다. 검색 엔진 AI는 이렇게 구축한 데이터베이스를 기반으로 직원이 필요한 정보를 제공하거나 사용자에게 맞춤화된 정보를 선제적으로 제공해 업무 효율을 높일 수 있습니다.
3️⃣ 물류 자동화
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AI 오케스트레이션을 통해 반복적인 작업을 자동화하고 작업 흐름을 통합 관리할 수 있습니다. 수요 예측 AI, 경로 최적화 AI, 재고 관리 AI 등 물류와 관련된 다양한 AI 서비스 또는 AI 에이전트를 연동하여 전체 공급망의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
예를 들어, 이커머스 기업에서는 수요 예측 AI가 상품의 수요를 분석하고, 이 정보를 재고 관리 AI와 공유하며, 재고 관리 AI는 전국 물류센터의 재고 현황을 실시간으로 파악해 최적의 출고 위치를 결정할 수 있습니다. 출고가 결정되면 창고 내 로봇 제어 AI가 최적의 경로를 설정하고, 교통 데이터 등을 반영하여 배송 차량의 위치 등을 추적할 수 있습니다.
5. 산업별 AI 오케스트레이션 활용 방법
앞서 기능별 사례를 살펴봤다면, 이번에는 산업별로 어떻게 활용되는지 살펴보겠습니다.
출처: 대한상공회의소
최근 대한상공회의소와 산업연구원이 공동으로 실시한 '국내 기업 AI 기술 활용 실태 조사'에 따르면, 국내 기업 500개 사 중 실제로 AI 기술을 활용하고 있는 곳은 약 30.6%에 그쳤다고 합니다. AI 기술을 활용하지 않는 기업들은 그 이유로 기술 및 IT 인프라 부족(34.6%), 비용 부담(23.1%), AI 필요성 못 느낌(21.9%), AI 신뢰성에 대한 의문(10.1%), 인력 부족(6.1%)을 꼽았다고 하는데요.
하지만 현재 AI 기술을 활용하지 않는 기업의 51%는 향후 도입 계획이 있다고 답하기도 했습니다.
1️⃣ 헬스케어 및 의료
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헬스케어 및 의료 분야는 AI 기술을 빠르게 도입하는 분야 중 하나입니다. 중증 질환에 필요한 신약 개발 비용과 시간 절감, 각종 질병 예측, AI 원격 수술 로봇을 활용한 수술 정밀도 향상, AI 챗봇과 AI 모니터링 등을 활용한 사후 관리 등에 AI 기술을 활용하고 있습니다.
AI 오케스트레이션을 도입하면 개인 건강 정보와 질병 및 약물 등 다양한 데이터 분석을 바탕으로 질병을 진단하고, 적절한 치료 및 사후 관리까지 AI가 스스로 의사를 결정하며, 여러 AI 모델의 협업을 끌어내 높은 수준의 의료 서비스를 제공할 수 있을 것입니다.
✔ 진단 및 치료 지원: AI가 의료 영상과 환자 기록을 분석해 스스로 질병을 진단하고, 개인화된 치료 계획을 수립할 수 있습니다.
✔ 의료 영상 분석 및 진단 보조: AI가 X-ray, MRI, CT 스캔을 분석해 질병을 조기 발견하고 진단하는 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
✔ 의료 챗봇: AI 챗봇이 환자의 초기 증상을 분석하고, 전문 정보를 바탕으로 의료 상담을 제공한 뒤 병원 방문 필요성을 스스로 판단할 수 있습니다.
2️⃣ 금융
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금융 산업 역시 AI를 적극적으로 도입하는 산업 중 하나입니다. 금융업에서는 챗봇을 활용해 고객 문의에 빠르게 응대하고, 고객 투자 성향과 다양한 데이터를 분석해 상품을 추천하는 개인화 서비스를 제공하고 있습니다.
금융업에서 AI 오케스트레이션을 도입하면 고객 상담부터 상품 추천, 리스크 관리 등의 프로세스를 자동화하여 전문성과 효율성을 더욱 강화할 것으로 기대합니다.
✔ 자동화된 투자 및 포트폴리오 관리: AI가 고객의 투자 성향을 분석해 최적의 포트폴리오를 구성하고, 머신러닝을 통해 자산 배분을 최적화하며, 실시간 시장 데이터를 분석해 거래를 자동화할 수 있습니다.
✔ 리스크 관리 및 신용 평가: 고객의 소득과 대출 기록, 소비 패턴 등의 금융 데이터를 분석해 신용 등급을 평가하며, 이를 바탕으로 개인 신용 위험도와 시장 데이터를 조합해 리스크를 예측하고 관리할 수 있습니다.
✔ 금융 운영 자동화: 다양한 금융 데이터를 분석해 시장 동향과 고객의 행동을 예측하며, 대출 신청자의 신용도를 평가하고 승인 과정을 최적화할 수 있습니다.
3️⃣ 제조
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제조업은 일찍이 AI를 비롯해 다양한 자동화 도구를 적극적으로 활용해 비용 절감과 생산성 향상을 실현해 왔습니다. 프로세스 자동화 및 제어, 설비 고장 예측, 시뮬레이션 및 테스트를 통한 불량률 감소 등에 AI를 활용해 왔어요.
제조업은 프로세스 각 단계에서는 AI를 적극적으로 활용했지만, 전체 공정에서 의사결정을 내리고 각 단계의 확장성은 부족했는데요. AI 오케스트레이션을 도입하면 통합적으로 운영하고 최적화하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.
✔ 스마트 공장 및 생산 자동화: 생산 라인의 다양한 AI 기반 로봇과 IoT 센서를 통합해 생산을 자동화할 수 있습니다.
✔ 장비 고장 예측 및 일정 조율: IoT 센서 데이터를 분석해 장비 고장을 예측하고, 생산 일정과 유지보수 계획을 스스로 조율해 생산 차질을 방지할 수 있습니다.
✔ 에너지 효율 및 환경 관리: 전력 데이터를 분석해 에너지 최적화를 실현하고, 온도와 습도 등의 데이터를 실시간 분석해 최적의 환경을 구축할 수 있습니다.
4️⃣ 유통 및 물류
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유통 및 물류 산업에서는 상품 및 고객 데이터를 활용해 수요와 판매량 등을 예측하고, 물류 일정을 최적화하는 데 AI 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다.
AI 오케스트레이션을 도입하면 다양한 데이터 분석부터 신속한 의사결정까지 통합적으로 운영해 입고부터 검수, 보관, 피킹, 출고까지의 과정을 자동화할 수 있을 것으로 예측합니다.
✔ 공급망 최적화 및 재고 관리: 과거 판매 데이터와 계절성, 시장 동향 등을 분석해 수요를 예측하고 실시간 재고를 관리하며, 매장과 창고 간 물품 이동을 자동화할 수 있습니다.
✔ 물류 및 배송 최적화: 교통 상황과 날씨, 주문량 등 데이터를 분석해 가장 효율적인 배송 경로를 추천하고, 자율주행 차량과 결합해 신속하고 효율적인 배송을 실현할 수 있습니다.
✔ 고객 경험 개선 및 맞춤형 마케팅: AI 챗봇이 24시간 고객의 주문 상태 조회, 반품 처리, 배송 일정 변경 등의 문의에 응대하며, 고객 데이터 분석을 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
5️⃣ 법률
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법률과 같은 전문 지식 분야에서도 AI를 활용해 생산성 향상과 비용 절감을 이룰 수 있습니다. 법률 분야에서는 법률 정보와 판례, 계약서 등의 문서를 검색하고 분석하며, 법률 문서 작성 자동화, 행정 및 규정 준수 업무 자동화 등에 AI를 활용하고 있습니다.
법률 분야에서 AI 오케스트레이션을 도입하면 자료 검색부터 분석, 전략 수립까지 통합적으로 운영해 변호사와 법무팀의 시간 및 비용을 절약하고, 정확도를 높일 수 있을 것입니다.
✔ 문서 작성 자동화 및 계약 관리: 법률 계약서, 소송 문서, 계약 조항 등 반복적인 문서 작업을 자동화하고, 계약서의 잠재적 리스크를 분석해 법률적 대응 방안을 제안할 수 있습니다.
✔ 판례 분석 및 전략 수립 지원: 방대한 양의 판례와 법률 문서를 검색해 필요한 정보를 신속하게 제공하며, 과거 판례와 법원 결정, 변호사 성향 등을 통합 분석해 전략 수립을 지원할 수 있습니다.
✔ 기업의 법률 규정 준수 및 관리: 기업이 법률 및 규제를 준수하는지 자동으로 모니터링하고 보고할 수 있으며, 위반 가능성이 있는 조항을 사전에 감지해 기업 리스크 예방에 도움을 줄 수 있습니다.
6. AI 오케스트레이션 시장 규모와 국내외 기업 서비스
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시장조사업체인 아이마크(IMARC) 그룹은 2024년 87억 달러였던 AI 오케스트레이션 시장이 2033년 423억 달러 규모로 매년 19.28% 성장할 것이라고 전망했습니다.
AI 오케스트레이션 시장의 성장은 AI 기술의 빠른 발전과도 관련이 있는데요. 최근 기업의 AI 활용도가 증가하면서 기업이 처리해야 하는 데이터 양이 늘고, 업무 프로세스도 더욱 복잡해졌습니다. 기존의 단일 AI 도구로는 복잡해진 업무를 효율적으로 수행하기 어려워진 것이죠.
글로벌 기업의 AI 에이전트 출시 소식
MS와 세일즈포스, AWS 등 글로벌 기업들은 기존 AI 툴이 가진 한계를 극복하기 위해 AI 오케스트레이션에 관심을 갖고, 다양한 출시 전략을 내놓았습니다.
1️⃣ MS (마이크로소프트)
출처: MS
마이크로소프트(MS)는 지난해 말 다중 에이전트 프레임워크인 ‘마젠틱-원(Magentic-One)’을 공개했습니다.
마젠틱-원은 ‘오케스트레이터(Orchestrator)’라는 주 에이전트가 웹서퍼(WebSurfer), 파일서퍼(FileSurfer), 코더(Coder), 컴퓨터터미널(ComputerTerminal)로 구성된 총 4개의 AI 에이전트를 지휘하는 구조로 설계됐습니다. 오케스트레이터는 전문 AI 에이전트를 구동하여 서로 협력하고, 다양한 시나리오에서 복잡하고 여러 단계로 구성된 작업을 수행할 수 있게 합니다.
MS는 앞으로 피싱, 소셜 엔지니어링, 허위 정보 등 AI 에이전트와 관련된 위험에 대비하고, 각종 안전성 연구를 지속할 계획이라고 밝히기도 했습니다.
2️⃣ AWS
출처: AWS
AWS는 하나의 AI 에이전트가 여러 개의 AI 에이전트를 조율해 복잡한 작업을 수행하도록 설계한 멀티 에이전트 프레임워크인 '아마존 베드록 에이전트(Amazon Bedrock Agents)'를 발표했습니다.
이 서비스를 이용하면 복잡한 프로젝트를 여러 단계로 나누고, 각 단계에 가장 전문화된 AI 에이전트를 할당해 업무 정확성을 높이고 자원을 효율적으로 사용할 수 있어요.
3️⃣ 세일즈포스(Salesforce)
세일즈포스(Salesforce)는 업무 맞춤형 에이전트 생성 플랫폼인 ‘에이전트포스 2.0’을 지난해 말 공개했습니다. 에이전트포스 2.0은 영업, 고객관리, 마케팅 등 업무별로 필요한 AI 에이전트를 만드는 기능을 제공하는데요.
영업, 마케팅 담당자, 고객 서비스 에이전트가 에이전트포스를 활용하면 생성형 AI 기능을 활용해 여러 가지 역량을 동시에 수행해 생산성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.
국내 기업의 AI 에이전트 출시 소식
한편, LG CNS, SKT 등 국내 기업 역시 AI 에이전트에 집중하고 있습니다.
1️⃣ LG CNS
출처: LG CNS
LG CNS는 자체적으로 개발한 생성형 AI 플랫폼인 ‘DAP Gen AI 플랫폼’을 기반으로 여러 가지 AI 서비스를 효율적으로 개발하고, 운영 및 관리하는 AI 오케스트레이션 사업을 추진하고 있습니다.
생성형 AI 서비스를 도입하고자 하는 기업은 ‘DAP Gen AI 플랫폼’을 활용해 필요한 AI 서비스를 언제나 손쉽게 만들어 적용하고, 체계적으로 운영 및 관리할 수 있는데요. LG CNS는 LG가 개발한 엑사원(EXAONE), 오픈AI의 GPT-4, 클로드(Claude), 라마(Llama), 제미나이(Gemini) 등 다양한 LLM을 지원합니다.
2️⃣ 삼성 SDS
출처: 삼성 SDS
삼성 SDS는 메일과 미팅, 메신저, 문서 관리 등 협업 솔루션에 생성형 AI를 활용해 지적 작업의 자동화를 구현하는 ‘브리티 코파일럿(Brity Copilot)’과 클라우드 시스템에 생성형 AI를 결합하는 플랫폼인 ‘패브릭스(FabriX)’를 선보였습니다.
해당 AI 플랫폼을 사용하는 기업은 오픈AI의 GPT, 네이버의 하이퍼클로바X 등 원하는 LLM과 결함해 사용할 수 있고, 필요시 프라이빗 시스템 구축도 할 수 있습니다.
삼성 SDS는 사내 임직원 만여 명을 대상으로 진행한 시범 서비스를 통해 실제 업무에 브리티 코파일럿을 적용했으며, 그 결과 회의록 작성 시간 75% 이상 절감, 메일 작성 시간 66% 이상 절감 등 효율성이 강화됐다고 밝히기도 했습니다. 앞으로 더 다양한 업무에서 활용도를 높여 새로운 방식의 업무 자동화를 구현할 것이라고 합니다.
7. AI 오케스트레이션 구축 시 주의 사항
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그렇다면 기업이 AI 오케스트레이션을 구축할 때 어떤 점을 주의해야 하는지 살펴보겠습니다.
1️⃣ 기술적 전문성을 갖추고 있는가?
AI 오케스트레이션은 여러 가지 AI 모델과 시스템을 통합해 운영해야 하는 만큼 그 과정이 복잡한데요. 각 AI 모델과 시스템을 운영하고 관리하기 위한 기술 전문 지식을 갖춰야 하고, 다양한 기술 스택과의 호환성, 시스템 간의 원활한 통신 등을 고려해야 효율적으로 AI 오케스트레이션을 구축할 수 있습니다.
2️⃣ 시스템 운영 및 모니터링을 지원하는가?
또한 AI 오케스트레이션을 안정적으로 운영하려면 각 모델과 시스템을 지속적으로 모니터링하고 유지 보수해야 합니다. 특히 다양한 버전의 AI 모델을 관리하면서 변경 사항을 추적하고, 시스템 오류나 문제가 발생했을 때 빠르게 대응할 수 있도록 준비하는 것이 중요합니다.
3️⃣ 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용하는가?
AI 오케스트레이션을 구축하려면 각 AI 모델과 시스템이 효율적으로 작동할 수 있도록 환경을 조성하고, 필요한 컴퓨팅 리소스를 최적화하여 배치해야 하는데요. 최신 알고리즘 도입, 하드웨어 최적화, 분산 컴퓨팅 등을 통해 AI 오케스트레이션의 전반적 성능을 향상할 수 있습니다.
4️⃣ 개인 정보 및 중요 데이터를 보호하는가?
AI 오케스트레이션 도구는 기업이 가진 대량의 민감한 데이터를 처리해야 하기 때문에 고객과 임직원의 개인 정보 기업의 기밀문서나 데이터가 유출되지 않도록 주의해야 합니다. 강력한 보안 프로토콜과 암호화 메커니즘, 액세스 제어 등을 통해 개인 정보와 데이터를 보호하세요.
오늘은 AI 오케스트레이션의 개념부터 구성 요소, 장점, 산업별 활용 사례, 시장 규모와 구축 시 주의 사항까지 살펴봤습니다. 앞서 언급한 것처럼 AI 오케스트레이션은 다양한 산업에서 비즈니스 혁신을 이끌고, 기업의 성패를 가를 중요한 역할을 할 텐데요.
우리 기업의 업무 효율화와 생산성 향상을 위해 어떤 AI 시스템을 어떻게 구성해야 할지 고민이라면, 컨설팅을 통해 구성해 보는 것이 좋습니다. 다빈치는 베인앤드컴퍼니, 우아한형제들(배달의민족), 삼성 출신 엘리트로 구성된 개발 조직으로, AI 도입과 RPA/자동화를 포함해 기업에 꼭 필요한 IT 분야 컨설팅을 제공합니다.
무작정 요즘 주목받는 AI 도입을 추천하는 것이 아니라 직원들과 사전 인터뷰를 수차례 진행한 뒤, 각 회사의 상황과 직원들의 AI 활용 능력 등을 고려한 AI 솔루션을 제안합니다. AI 도입을 고려 중이라면, 다빈치에 무료 상담을 받아 보세요.