검증된 ML을, 데이터가 회사를 떠나지 않는 채로, 누구나. AI를 도입하고 싶은데 무엇부터 해야 할지 모르겠다면 — 이 페이지면 됩니다.
AI 적용 자기진단START WITH THE RIGHT QUESTION
"우리도 AI를 해야 하는데, 뭘 하면 되죠?" 이 질문에는 답이 안 나옵니다. 유행하는 기술 이름만 나열하게 되고, 그 목록은 아무 결정도 만들지 못합니다.
"우리 회사에서 사람이 눈·손·기억으로 처리하는 일이 어디에 있나?"
회사 안에서 사람이 아래 네 가지에 시간을 쓰는 자리를 찾으면, 거기가 AI를 붙일 자리입니다.문서와 기록을 읽고, 출처를 밝히며 답합니다.
이미지와 소리를 보고 듣고, 1차 판정을 대신합니다.
쌓인 이력에서 추세를 학습해, 터지기 전에 알립니다.
숫자·계획·기록을 정리해 결정이 서는 형태로 만듭니다.
FIVE-AXIS SELF-CHECK
기업의 데이터는 다섯 종류입니다. 각 축의 "이런 증상"을 읽고, 우리 회사에 해당하는 축을 표시해 보십시오.
한 축도 안 되어 있다면 ①②부터. 준비가 가장 적게 들고 체감이 가장 빠릅니다. ④⑤는 착수 전에 "우리 데이터로 예측이 되는가"를 확인하는 저비용 진단이 선행됩니다.
REPRESENTATIVE USE CASES
업종과 무관하게 서술했습니다. 표시한 축을 따라, 자기 회사 용어로 바꿔 읽어 보십시오.
WHY IYULAB
품질 판정·금액 산정·납기 약속처럼 숫자가 곧 책임이 되는 자리에서 AI가 그럴듯한 숫자를 지어내는 순간 도구가 아니라 위험이 됩니다. 최종 판정은 규칙·통계·검증된 ML과 사람이 하고, LLM은 그 ML을 쓰기 쉽게 만듭니다.
ML은 15년 전부터 예측·이상탐지·검사에서 가치를 입증해 왔습니다. 문제는 성능이 아니라 도입 비용이었고, LLM이 그 벽을 무너뜨립니다.
AI 도입이 좌초하는 가장 흔한 이유는 "학습 데이터가 없다"입니다. 이유랩은 순서를 바꿉니다.
파일럿 첫날부터 뭔가가 돌아갑니다. 멈춰도 손실이 제한적이고, 그동안 쌓인 데이터는 남습니다.
생성·임베딩·검색·OCR·음성까지 사내 서버에서 처리합니다. 외부 전송이 0인 구성이 가능해, 정보보호 심사나 고객 감사에서 "AI에 우리 데이터를 넣었나"에 명확히 답할 수 있습니다.
전부 안이냐 밖이냐의 선택도 아닙니다. 사내 모델과 외부 모델을 같은 자리에서 관리하고, 업무마다 어느 쪽을 쓸지 고릅니다.
PROOF ON SCREEN
개념도가 아니라 실제로 돌아가는 화면입니다. 지어내지 않고, 근거를 밝히고, 확정은 사람이 합니다.
"최근 수주현황 TOP 5 보여줘" → "최근 7일 동안 신규 수주 내역은 없습니다." 조회 조건과 16단계 진행 과정까지 그대로 공개됩니다. 지시사항은 한 줄입니다 — "데이터에 근거해서만 답하며, 추측하지 않는다."
매일 자동 작성되는 리포트에 긴급 이슈 Top 3, 권고 조치, 담당 부서가 함께 담깁니다. 숫자를 모으는 시간이 해석하는 시간으로 바뀝니다.
문서 사진을 붙여넣으면 폼이 채워집니다. 없는 값을 지어내는 대신 "배송지 주소 정보가 없습니다"처럼 무엇이 비었는지 알립니다.
데이터 → 학습 → 승격 → 예측 → 재학습 전 과정에 사람 검토가 들어 있습니다. 점수가 낮아지는 교체는 시스템이 먼저 경고합니다.
TRUST BY DESIGN
승인이 없으면 배포되지 않습니다. 판정의 확정은 언제나 사람의 차례입니다.
새 모델이 항상 나은 것은 아니며, 시스템이 그 사실을 먼저 말합니다. 점수가 낮아지는 교체는 승격 전에 경고됩니다.
처음엔 꺼 두고, 신뢰가 쌓이면 켭니다. 약속이 아니라 오늘 조절하는 손잡이입니다.
판단이 불가하면 "정상"이 아니라 "사람 확인"으로 넘깁니다.
TECH FOUNDATION
80여 종의 자체 오픈소스 자산을 조립합니다. 새로 만들지 않습니다. 대부분 .NET 기반이라 별도 Python 인프라나 전담 운영 인력이 필요 없고, 오픈소스이므로 도입 전에 직접 열어 볼 수 있습니다.
기술 자산은 github.com/iyulab에 공개되어 있습니다.
HOW TO START
"3개월 뒤 ○○가 ○○만큼 변했으면 계속한다." 기술 선택보다 이것이 먼저입니다.
문서군 하나, 공정 하나. 기존 프로세스를 바꾸지 않고 옆에 붙여 결과를 비교합니다.
3개월판정 기준으로 계속·중단을 정하고, 통과한 것만 확대합니다.
이후예측형 과제는 2~3주 저비용 진단이 먼저입니다. "이거, 예측이 되는 데이터인가?" 신호가 없으면 진행하지 않습니다 — 수천만 원짜리 실패를 수백만 원에 미리 사는 셈입니다. 이 진단은 AI를 도입하지 않아도 그 자체로 가치가 있습니다.
필요한 사람은 IT 인력이 아닙니다. 문서를 정리할 담당자, AI 판정을 확정할 담당자, 업무 의도를 알려줄 담당자. AI 파일럿은 IT 프로젝트가 아니라 현업 프로젝트입니다.
HONEST NOTES
기대와 결과가 어긋나는 것이 도입 실패의 가장 큰 원인이라, 주장하지 않는 것을 명확히 합니다.
설계의 전제가 사람이 최종 판정자라는 것입니다.
그래서 사전 진단을 필수로 둡니다.
형식적으로 "정상"만 적힌 점검 기록으로는 모델을 만들 수 없습니다. 이 경우 기록 체계 개선이 AI보다 먼저입니다.
지금 임의의 금액을 제시하지 않는 편이 정확합니다.
위 다섯 축 중 표시한 칸과 눈에 걸린 사용사례를 알려 주시면, 그에 맞는 착수안과 성공 판정 기준을 함께 정리해 드립니다.
Quick Answers
무엇부터 시작할지, 학습 데이터가 없어도 되는지, 사내 데이터가 밖으로 나가는지에 답합니다.
기술 선택보다 자리 찾기가 먼저입니다. 정형 데이터, 문서·지식, 이미지·음성·문자, 예측, 계획·의사결정 다섯 축 중 비어 있는 칸을 확인하고, 준비가 가장 적게 드는 정형 데이터와 문서 축부터 시작하는 것이 빠릅니다.
가능합니다. 첫날은 AI가 1차 선별하고 확정은 사람이 하며, 운영하는 동안 사람의 판단이 정답 데이터로 쌓여 전용 ML을 학습합니다. 검증된 만큼만 권한을 이양합니다.
생성·임베딩·검색·OCR·음성 처리까지 사내 서버에서 수행하는 외부 전송 0 구성이 가능합니다. 사내 모델과 외부 모델을 같은 자리에서 관리하며 업무마다 어느 쪽을 쓸지 선택합니다.