올윈 AllWin · 관리형 AI SI
RAG·온프레미스 생성형 AI·업무 에이전트를 실제 데이터로 검증하고, 구축·평가·운영·기술이전까지 한 팀이 책임집니다.
처음부터 전체 구축을 확정하지 않습니다. 실제 질문과 문서로 가능성을 확인한 뒤 확장합니다.
도입 전에 먼저 확인하세요
올윈 에이전트에게 질문
지금 바로 대화로 확인 — 검색·게이트 과정까지 공개됩니다.
라이브 RAG 데모
가상 업무 문서에 직접 질문하고 근거·거절 동작을 확인합니다.
품질 평가 기록
골든 질문, 평가 기준, 회귀 기록이 어떻게 품질 게이트가 되는지 봅니다.
프로젝트 수행 사례
PoC와 실운영의 범위·기간·결과를 구분해 확인합니다.
Trust Center·증거 원장
공개 주장별 기준일·검증 범위와 데이터 처리·책임 경계를 확인합니다.
공개 데모는 가상 문서 기준입니다. 고객 적용 가능성은 실제 데이터·보안 조건을 진단한 뒤 별도로 검증합니다.
문서·규정 검색이 업무 병목입니까?
찾는 시간을 줄이고, 답변 근거까지 확인하는 지식검색으로 시작합니다.
민감한 데이터 때문에 멈췄습니까?
데이터 흐름과 보안 요구를 먼저 확인하고 배포 방식을 결정합니다.
반복 업무를 안전하게 자동화해야 합니까?
사람 승인과 중단 지점을 둔 업무 에이전트로 작게 검증합니다.
올윈 에이전트에게 물어보세요
근거를 검색하고, 검색 과정까지 보여주며 답합니다 — 모르면 모른다고 말합니다.
엔진이 일하는 과정(검색 질의·근거·게이트 판정)이 실시간으로 공개됩니다.
운영 주체
LLM을 직접 만든 올윈 팀
실증 경험
6개월 실운영 · 성공 종료
측정된 품질
정량 지표로 답변 품질 관리
범용 이식성
도메인 교체형 엔진 구조
공개 범위의 사례·데모·평가 기록을 우선 제공합니다. 고객 식별 정보와 내부 지표는 공개 동의 또는 NDA 범위에서 확인합니다.
전체 증거 원장과 데이터 처리 경계 보기왜 올윈인가
고객은 AI가 무엇을 할 수 있는지 모르고, 기존 SI·도메인 팀은 AI를 낯설어하고, AI 기술팀은 도메인과 수행 구조를 모릅니다. 셋이 서로 다른 곳을 보면 이해관계가 충돌하고 — 아무도 이기지 못합니다. 실패의 근본 원인은 기술이 아니라 서로에 대한 이해 부족입니다.
올윈은 그 격차를 메우도록 설계됐습니다
번역하는 사람
기술 컨설턴트가 고객·도메인·기술 사이에 서서 진단하고 조율합니다.
교육하는 생태계
연구소·아카데미·자격 인증으로 이해의 갭을 구조적으로 메웁니다.
축적하는 경험
프로젝트 원장에 쌓인 실증 경험이 시행착오를 줄입니다.
정렬하는 구조
단일 책임과 기여 기반 보상이 ‘각자 이익’을 ‘함께 이익’으로 바꿉니다.
그래서 올윈(AllWin)입니다 — 원래 어려운 ‘모두의 승리’를, 시스템으로 가능하게 만듭니다.
그래서, 「질문 합의」
요구사항을 명세서가 아니라 ‘답해야 할 질문 목록’으로 합의하고, 그 질문으로 매일 채점하는 AI SI 수행 방법론.
왜 지금인가
만드는 값이 싸질수록, 검증의 값은 비싸집니다.
AI 코딩툴은 옳은 코드만 싸게 만들지 않습니다. 틀린 코드도 똑같이 싸게, 아주 그럴듯한 모양으로 만듭니다. 산출물이 폭증하는데 가려낼 능력이 그대로면 병목은 생산에서 검증으로 통째로 옮겨갑니다.
만드는 일은 싸졌습니다. 그래서 어려운 일만 남았습니다.
한 장, 네 개의 서명
서로 다른 것을 원하는 넷이 같은 종이 한 장에 서명합니다. 모두가 이긴다는 건 구호가 아니라 구조입니다.
모두가 이긴다는 건 구호가 아니라 구조입니다.
「질문 합의」 방법론 자세히 보기01어떻게 진행하는가
처음부터 전체 구축을 확정하지 않습니다. 해결할 업무와 데이터를 진단하고, 실제 질문과 문서로 효과를 검증한 뒤, 합의된 품질 기준을 통과한 범위만 운영으로 확장합니다.
사용자·업무·문서·보안 조건을 함께 확인하고, AI가 실제로 줄여야 할 비용과 실패 기준을 정의합니다.
대표 질문과 기대 근거를 평가셋으로 만들고, 검색·근거성·현업 사용성을 실제 데이터로 확인합니다.
평가 결과와 위험을 공유하고, 승인된 범위만 구축·배포합니다. 운영 지표와 기술이전까지 한 흐름으로 관리합니다.
02세 자리, 하나의 책임
고객사는 결과를, 기술 컨설턴트는 진단·조율의 대가를, AI 개발자는 실력의 대가를 가져갑니다. 각자 잘하는 일에 집중하면 — 올윈이 PM으로 수행과 품질을 책임집니다.
03신뢰의 근거
모델 개발 경험, 기업 현장 수행 기록, 6개월 실운영 프로젝트에서 만든 품질 기준을 다음 프로젝트의 출발점으로 사용합니다. 공개하기 어려운 고객별 자료는 미팅 및 NDA 범위에서 확인할 수 있습니다.
운영 주체
LLM을 직접 만든 올윈 팀
실증 경험
6개월 실운영 · 성공 종료
측정된 품질
정량 지표로 답변 품질 관리
범용 이식성
도메인 교체형 엔진 구조
문서 수집부터 접근 통제, 하이브리드 검색, 근거 구성, 품질 평가까지 프로젝트마다 검증하는 책임 경계입니다. 실제 배포 구조와 보안 통제는 고객 환경·정책·위험 수준을 진단한 뒤 확정합니다.
Public capability map
고객별 상세 구성은 진단 후 설계
지식을 담습니다
기업 지식
문서 · DB · 업무 규칙
접근 통제
권한 · 비식별 · 감사
지식화
파싱 · 청킹 · 색인
근거를 찾습니다
하이브리드 검색
키워드 · 벡터 · 필터
근거 구성
리랭킹 · 문맥 조립
근거와 함께 답합니다
품질 게이트
출처 · 정책 · 차단
근거 있는 답변
출처 표기 · 확인 불가 시 차단
CONTINUOUS EVALUATION
— 모든 변경은 평가를 거쳐 다시 위 단계로 반영됩니다.
골든 평가셋
대표 질문 · 정답 근거
회귀 평가
변경 전후 품질 비교
운영 관찰
실패 유형 · 개선 기록
보안 경계는 고객 환경과 정책에 맞춰 확정합니다.
검색 품질은 합의된 평가셋과 기준으로 측정합니다.
운영 개선은 실패 기록과 회귀 평가로 관리합니다.
범용성
용어·규칙·문서 체계를 설정으로 정의하면 동일한 엔진이 다른 산업에서 동작합니다. 앞선 프로젝트는 그 엔진이 실전에서 통한다는 증명입니다.
프로젝트 사례 보기04성장 생태계
올윈은 전략적 파트너십을 통해 전문가를 길러내고, 검증하고, 기업을 교육합니다. AI를 '구해 쓰는' 곳도, '돌려 쓰는' 곳도 아닙니다 — 파트너십으로 길러내고 인증합니다. 그래서 품질이 우연이 아니라 시스템입니다.
역량 엔진 — 전략적 파트너십
전문가 육성·연구 — 연구원 약 1,000명
기업·전문가 교육 — 10년 현장 교육
역량 검증·자격 인증 — 품질의 근거
이 엔진이 올윈에 검증된 전문가 공급 · 기업 교육 · 역량 인증 · 컨설턴트 육성을 동시에 제공합니다.
함께 성장 — 모두의 성장 경로
AI 개발자
아카데미 교육 · ai-test.org 자격 · 트랙레코드 티어 승급으로 실력이 곧 경력이 됩니다.
기술 컨설턴트
진단·조율 역량을 교육·인증으로 키우고, 기여가 쌓일수록 더 큰 프로젝트를 이끕니다.
고객사
기업 교육과 기술이전으로, 프로젝트가 끝나면 내부 팀이 직접 운영할 역량이 남습니다.
AI를 만드는 사람도, 연결하는 사람도, 쓰는 사람도 — 여기서 함께 큽니다.
05지속가능성
기술 컨설턴트가 기업을 진단해 프로젝트를 창출하면, 올윈이 품질 기준과 딜리버리를 관리합니다. 만족한 고객이 갱신·소개하고, 프로젝트가 늘면 좋은 AI 개발자가 모입니다. 검증된 기여와 품질계수는 트랙레코드 원장에 쌓여 — 다음 배정과 보상의 근거가 됩니다.
가격이 아니라 품질로 경쟁하면, 돈이 됩니다.
작동 원리 전체 보기품질 플라이휠
07자주 묻는 질문
문서가 완벽히 정리되어 있지 않아도 됩니다. 무료 진단에서 해결할 업무, 사용자, 데이터 위치와 보안 조건을 먼저 확인하고 작은 검증 범위를 함께 정합니다.
가능합니다. 진단·PoC에서 합의한 평가 기준을 바탕으로 구축, 배포, 운영 관찰, 교육·기술이전까지 단계별로 확장합니다.
보안 요구에 따라 온프레미스·폐쇄망 구성을 검토합니다. 실제 보안 범위와 책임은 데이터 흐름을 확인한 뒤 계약과 설계서에서 확정합니다.
대표 질문과 기대 근거로 평가셋을 만들고, 검색·근거성·실패 유형을 측정합니다. 합의된 기준에 미달하는 변경은 품질 게이트를 통과시키지 않습니다.