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사람이 판단하던 자리에만 씁니다

규칙으로 적을 수 있는 일에는 AI를 쓰지 않습니다. 규칙이 길어지고 예외가 계속 생기는 자리, 사람이 매번 눈으로 보고 정하던 자리에만 씁니다.

공개 사례 5건 · 2024–2026

원칙

쓰는 자리
규칙으로 못 적는 판단
안 쓰는 자리
규칙으로 적히는 일

AI를 붙이는 것이 목적이 아닙니다.

규칙으로 적을 수 있는 일에 AI를 넣으면 느려지고, 비용이 들고, 같은 입력에 다른 답이 나옵니다. 반대로 예외가 끝없이 생기는 자리를 규칙으로 버티면 규칙이 사람보다 복잡해집니다. 어느 쪽인지를 먼저 구분합니다.

  • 사람이 마지막에 봅니다

    AI가 낸 것은 초안입니다. 그대로 내보내지 않고 사람이 확인한 뒤 확정합니다. 자동으로 나가는 순간, 틀렸을 때 되돌릴 자리가 없어집니다.

  • 되짚을 수 있게 남깁니다

    결과에서 원자료로 돌아갈 수 있어야 합니다. 어느 문장에서 그 값이 나왔는지 모르면, 틀렸을 때 어디가 틀렸는지 찾을 수 없습니다.

  • 모델 이름에 기대지 않습니다

    모델은 바뀝니다. 실제로 한 제품에서 운영 중에 한 번 교체되었습니다. 바뀌어도 같은 자리에 끼울 수 있게 만들어 둡니다.

  • 측정하지 않은 것을 숫자로 만들지 않습니다

    「정확도 몇 퍼센트」를 함부로 적지 않습니다. 잰 기록이 있는 사례에만 그 수치를 싣고, 없으면 없다고 적습니다.

사례

공개
5건
기간
2024–2026

만들어 드린 것.

각 사례에 맡기기 전 상황과 결과, 그리고 실제 화면을 함께 실었습니다. 국가 R&D 과제로 수행한 건도 있습니다.

  1. 2026 AI 적용 자체 제품

    데이터 유출 없는 기업 맞춤형 자체 서버 구축 AI 업무 비서

    엑셀·PDF·이미지·노트를 자료실에 올려 두고 문장으로 물으면, 그 자료에서 근거를 찾아 답하는 AI 업무 비서 「OurServer AI」입니다. 기획·디자인·개발·운영까지 맡은 자체 제품이며, Next.js 풀스택·MongoDB·직접 운영하는 언어 모델로 2026년 9월 완성했습니다.

    답의 근거 확인 계약 조건과 품질 기준, 점검 수칙이 엑셀·PDF·이미지·노트에 흩어져 답을 찾는 데 시간이 걸립니다. 에서 답에 파일 이름과 위치(시트·절 번호)가 붙어 바로 확인합니다. (으)로

  2. 2026 제품 개발 자체 제품

    메일로 온 문서가 사람 손 없이 엑셀 한 줄이 됩니다

    메일 수신함을 지켜보다 첨부된 PDF·이미지에서 글자를 읽어 내고, 그 글자 덩어리를 AI가 항목별로 나눠 엑셀로 냅니다. 양식은 쓰는 쪽이 정합니다.

    서비스 운영 2026.01 배포 에서 시범 서비스 · 무상 운영 중 (으)로

  3. 2026 AI 적용 요식업

    세 플랫폼 리뷰를 한 화면에 모으고, 답변은 AI가 먼저 씁니다

    배달 플랫폼 세 곳의 리뷰를 자동으로 모으고, 답변 초안을 AI가 작성합니다. 사장님은 읽고 확인만 누르면 등록됩니다.

    리뷰 답변 세 곳을 돌며 직접 작성 에서 AI 초안 · 확인 후 등록 (으)로

  4. 2025 AI 적용 연구·학술

    연구용 댓글 수천 건을 주제와 감정으로 나눠 보여주는 분석 도구

    검색어로 모은 영상 댓글을 주제별로 묶고, 긍정·부정 분포를 함께 냅니다. 주제를 몇 개로 나눌지는 연구자가 화면에서 정합니다. 연구자가 기준을 직접 바꿔 가며 돌려 볼 수 있게 만들었습니다.

    댓글 주제 파악 눈으로 훑어 감으로 에서 주제별·감정별 분포로 (으)로

  5. 2024 AI 적용 국가 R&D

    신원 확인과 동시에 위조 여부를 실시간으로 판별합니다

    위변조를 사후에 분석하는 기술은 이미 있습니다. 판정이 늦으면 그 결과로 할 수 있는 일이 없어, 절차가 진행되는 동안 판정이 완료되도록 구현했습니다. 중소벤처기업부 창업성장기술개발사업으로 수행한 국가 R&D 과제이고, 결과물로 AntiFake를 개발해 특허를 출원했습니다.

    과제 수행 착수 2023.05 에서 완료 2024.07 · 성능 8항목 전항목 달성 (으)로

이어지는 곳

먼저 필요한 것
자료

분석에 앞서 자료가 필요하다면.

AI로 판단하려면 판단할 자료가 먼저 있어야 합니다. 자료를 모으는 일은 웹 데이터 수집과 앱 크롤링, 모은 것을 같은 기준으로 세는 일은 데이터 분석 쪽입니다.

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AI를 쓸 자리인지부터 봅니다.

사람이 매번 눈으로 보고 정하시는 절차를 알려주시면, 규칙으로 적히는 일인지 AI가 필요한 일인지 먼저 가려 드리겠습니다.

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