고객사 소개
AI 프로젝트가 어려운 이유는 기술만이 아니라 수행 구조에 있습니다. 올윈은 검증된 AI 개발자와 함께 진행하고, 합의된 지표로 품질을 측정하며, 범위·일정·리스크와 결과물을 한 창구에서 끝까지 관리합니다.
01검수 가능성
AI 도입에서 기업이 진짜 두려워하는 건 돈을 날리는 게 아니라, 완성됐는지를 스스로 판단할 수 없다는 것입니다. 기존 SI는 화면이 나오면 눈에 보입니다. 그런데 AI는 그럴듯하게 답하니 맞는지 알 수 없습니다. 검수를 못 하니 승인을 못 하고, 승인을 못 하니 도입이 멈춥니다 — AI 파일럿이 PoC에서 죽는 진짜 이유입니다.
해법
고객은 AI를 몰라도 자기 업무의 정답은 압니다.그래서 착수할 때 ‘우리 업무에서 반드시 답해야 할 질문’과 그 정답을 함께 정하고, 그 정답으로 채점합니다. 기준이 귀사의 언어로 적혀 있으니, 판정은 고객이 합니다.
골든 질문을 정하는 순간, 이게 될 일인지 안 될 일인지가 착수 전에 드러납니다. 6개월을 태우고 나서 아는 것보다, 2주 안에 아는 편이 훨씬 쌉니다.
“70% 완료” 같은 말 대신 “골든 82/100 통과, 지난주 대비 +6” 같은 숫자가 나옵니다(예시입니다). 품의서에 그대로 붙는 형태이므로, 담당자가 사내에서 도입을 설득할 근거가 됩니다.
질문과 정답으로 만든 골든셋은 귀사의 자산입니다. 저희가 빠져도 그대로 남아 다음 사업자에게 그대로 넘길 수 있습니다. 종속을 만들지 않는 것이 도입 장벽을 낮춘다고 봅니다.
02왜 다른가
직접 만들자니 채용과 시행착오가 부담이고, 프리랜서·입찰 플랫폼은 품질과 책임이 복불복입니다. 관리형 딜리버리는 그 사이의 공백을 메우기 위해 설계된 구조입니다.
| 구분 | 자체 구축 | 프리랜서·입찰 플랫폼 | 관리형 딜리버리 (우리) |
|---|---|---|---|
| 책임 소재 | 내부에 분산 — 문제가 생기면 부서 간 책임이 나뉜다 | 개인에게 귀속 — 이탈하면 책임도 사라진다 | 올윈이 단일 책임창구 — 범위·일정·품질·리스크를 한 곳이 끝까지 책임진다 |
| 품질 | 내부 역량에 의존 — 검증 기준을 스스로 만들어야 한다 | 복불복 — 결과물을 받아봐야 안다 | 정량 품질 평가 체계와 게이트로 관리 — 기준 미달이면 통과시키지 않는다 |
| 팀 구성 | 채용 부담 — AI 인력 확보와 유지가 프로젝트보다 어렵다 | 직접 검증 필요 — 이력서만 보고 골라야 한다 | 검증된 AI 개발자를 올윈이 역할별로 스태핑 — 고객은 검증 부담이 없다 |
| 엔진 | 처음부터 구축 — 시행착오 비용을 전부 부담한다 | 매번 새로 — 축적 없이 프로젝트마다 리셋된다 | 실전 검증된 재사용 엔진 — 검증이 끝난 토대 위에서 시작한다 |
| 시작 부담 | 큼 — 조직·인프라·인력을 먼저 갖춰야 한다 | 중간 — 그러나 실패해도 물어볼 곳이 없다 | 작음 — 진단·PoC로 작게 검증한 뒤 확장한다 |
03신뢰 근거
한 지식집약 산업에서 AI 지식검색·추천 시스템을 6개월간 구축·운영해 성공적으로 종료했습니다. 그 경험이 귀사 프로젝트의 출발점입니다.
실증 경험
6개월 실운영 · 성공 종료
실제 고객 업무에 배포되어 6개월간 운영되고 성공적으로 종료된 시스템입니다. 데모가 아니라 운영 실적입니다.
측정된 품질
정량 지표로 품질 관리
답변·산출물 품질을 정량 지표로 측정하고 관리합니다. '좋아 보인다'가 아니라 숫자로 확인합니다.
범용 이식성
도메인 교체형 엔진 구조
규정·매뉴얼·기술문서가 많은 산업이라면 어디든 이식할 수 있는 구조입니다. 귀사의 도메인이 다음이 될 수 있습니다.
04구조가 만드는 품질
올윈의 AI 개발자는 가격을 깎아 일을 따는 입찰 구조로 일하지 않습니다. 프로젝트의 가치를 기여와 품질에 따라 배분받기 때문에, 산출물의 품질이 곧 AI 개발자 자신의 보상과 다음 기회로 직결됩니다. 좋은 AI 개발자가 귀사 프로젝트에 최선을 다할 유인이 구조 자체에 내장되어 있습니다 — 감시가 아니라 설계로 품질을 만듭니다.
05진행 절차
처음부터 큰 계약을 요구하지 않습니다. 진단과 PoC로 효과를 먼저 확인하고, 그 결과 위에서 본 구축을 결정하세요.
01
프로젝트 문의를 남기면 1영업일 내 회신드립니다.
02
귀사의 문제·데이터 상태·기대 효과를 함께 확인합니다.
03
작은 범위로 먼저 검증하는 제안을 드립니다. 큰 계약을 먼저 요구하지 않습니다.
04
검증된 엔진과 역할별 AI 개발자 팀으로 본 시스템을 구축합니다.
05
정량 평가 기준을 통과해야 다음 단계로 넘어갑니다. 미달이면 통과시키지 않습니다.
06
귀사 담당자가 직접 운영할 수 있도록 인수인계와 교육을 진행합니다.
07
필요 시 안정화·운영 지원을 이어갑니다.
작게 시작하는 것이 원칙입니다. 진단·PoC로 귀사의 데이터와 문제에서 실제 효과를 확인한 뒤 본 구축으로 확장합니다. 검증 없는 대형 계약보다, 검증된 작은 성공이 먼저입니다.
06품질 관리 방식
AI의 품질은 인상만으로 확인하기 어렵습니다. 대표 질문과 기대 근거로 평가셋을 만들고, 합의한 기준에 미달하는 변경은 다음 단계로 통과시키지 않습니다. 하자 대응 범위와 검수 조건은 프로젝트 계약에서 명확히 정합니다.
답변과 산출물의 품질을 지표로 측정합니다. 인상이 아니라 숫자가 품질의 근거입니다.
단계마다 기준을 두고, 미달이면 통과를 차단합니다. 일정에 쫓겨 품질을 타협하지 않습니다.
답변은 항상 근거에 기반합니다. 확인이 어려우면 지어내지 않고 '확인 불가'라고 답하도록 설계합니다.
AI 개발자 조율, 일정, 리스크 관리는 전부 올윈의 일입니다. 고객은 한 창구와만 이야기하면 됩니다.
07서비스 안내
진단부터 본 구축·교육까지, 귀사의 단계에 맞는 서비스로 시작할 수 있습니다.
07자주 묻는 질문
진단 미팅에서 문제와 데이터 상태를 확인한 뒤 범위에 맞는 제안을 드립니다. 서비스별 예상 비용 범위는 서비스 안내에 공개되어 있으며, 진단·PoC로 작게 시작해 확인 후 확장하는 방식을 권장합니다.
가능합니다. 진단 단계에서 데이터 상태를 함께 확인하고, 필요한 정리 범위를 제안에 포함합니다. 데이터가 완벽하게 준비된 상태에서 시작하는 프로젝트는 거의 없습니다.
보안 요구 수준에 따라 온프레미스(사내 구축) 옵션을 협의할 수 있으며, 고객 데이터를 외부로 반출하지 않는 원칙으로 설계합니다. 프로젝트 정보와 데이터의 기밀은 계약으로 보장하며(프로젝트 비밀 보장), 이는 참여하는 모든 AI 개발자에게 적용되는 의무입니다.
네. AI 도입 진단·PoC는 1천만 원대부터 시작합니다. 작게 검증하고 효과를 확인한 뒤 본 구축으로 확장하는 것이 오히려 저희가 권장하는 방식입니다.
08함께 성장
AI SI가 실패하는 이유는 고객과 기술팀이 서로를 이해하지 못하는 '이해의 격차'에 있습니다. 올윈은 기술이전과 기업 교육으로 그 격차를 메웁니다 — 프로젝트가 끝나도 성과가 조직에 남고, 귀사의 AI 이해도가 올라가 다음 프로젝트가 더 잘 굴러갑니다.
귀사 담당자가 직접 운영할 수 있도록 인수인계와 교육을 진행합니다. 전략적 파트너십의 기업 교육(한국인공지능아카데미, ai-academy.ai)으로 내부 팀의 AI 운영 역량을 함께 키웁니다.
AI 이해도가 올라간 조직은 문제 정의와 데이터 준비가 빨라지고, 기술팀과의 소통도 매끄러워집니다. 한 번의 프로젝트가 다음 도입의 발판이 됩니다.
