데이터 기반
AX 기술 파트너 하이퍼이지

복잡한 스마트팩토리 시스템을 높은 퀄리티로 받아볼 수 있었습니다.

과거 프로젝트보다 3~4배 복잡하다고 판단했던 엔지니어링 문제를 일정 지연 없이 높은 품질로 해결해 주셨고, 요구사항 변경에도 빠르게 대응해 주셔서 프로젝트가 순조롭게 진행되고 있습니다. 어떤 프로젝트보다 고객 만족도가 높을 거라 믿어 의심치 않습니다.

브랜드가 걸린 AX 과제에서도 기술 파트너로서의 깊이를 확인할 수 있었습니다.

e-Mobility 배터리 사업의 브랜드 자산이 걸린 과제라 기술 난이도와 완성도 기준 모두 까다로웠는데, 초기 요구 정리부터 구축, 이후 확장 논의까지 한 팀이 책임 있게 이어 받아 주셔서 안심하고 맡길 수 있었습니다. 장기적으로 이어갈 기술 파트너를 찾는 기업에 추천드립니다.

스프레드시트와 수기 프로세스에서 벗어나 운영 비용을 절반 수준으로 줄였습니다.

입점 브랜드·주문·물류·CS 등 9개 시스템이 따로 돌아가며 의사결정이 지연되는 게 가장 큰 문제였는데, 데이터 온톨로지 단일화부터 AI 에이전트 자동 실행까지 하나의 운영체계로 풀어 주셔서 평균 53.2% 운영 비용 절감을 실제로 확인했습니다. 성과 전엔 정산하지 않는 구조라 도입 리스크도 크지 않았습니다.

이론 수준의 AI 교육을 실무 AX 과제로 바로 전환할 수 있는 과정이었습니다.

기존에 받아 온 AI 교육은 대부분 이론 중심이었는데, 현장 데이터와 엔터프라이즈 업무 맥락을 전제로 한 실습 설계라 깊이가 달랐습니다. MCP·A2A 같은 최신 프로토콜을 업무 시나리오에 바로 매핑해 주신 덕에 과정 종료 직후 내부 자동화 파일럿을 착수할 수 있었습니다.

막막했던 AX 로드맵이 몇 주 만에 실행 가능한 순서로 정리됐습니다.

내부 데이터가 정리되지 않은 상태에서 AX 전환을 논의해야 했는데, FDE가 직접 투입되어 "진짜 문제" 정의부터 KPI 합의까지 이끌어 주신 덕에 우선순위가 빠르게 잡혔습니다. 단계별로 데모 OS를 붙여 가는 방식이라 내부 설득도 수월했습니다.

LLM 도입 논의가 구체적인 에이전트 설계로 바뀌었습니다.

LLM을 써야 한다는 막연한 요구에서 멈춰 있던 상태였는데, 업무 온톨로지부터 에이전트 역할 분담까지 한 번에 설계해 주셔서 내부 이해도가 크게 올라갔습니다. 이후 자체적으로 에이전트 파일럿을 확장할 수 있는 기반이 됐습니다.