반복 업무, 입력 자료, 결과물, 승인 절차를 분리합니다. 자동화할 일과 사람이 판단해야 할 일을 먼저 나눕니다.
AI Project Build
작게 검증하고, 실제 업무에 붙입니다
COBSLAB은 멋진 데모보다 현장에서 계속 쓰이는 구조를 먼저 봅니다. 업무 흐름, 데이터 위치, 보안 조건, 운영 담당자를 확인한 뒤 PoC, RAG, Agent, 데이터 연동 중 필요한 범위만 정확히 잡습니다.
Process
바로 크게 만들지 않습니다
AI 프로젝트는 기술보다 업무의 경계가 먼저입니다. 누가 쓰는지, 어떤 자료를 신뢰할지, 어디까지 자동화해도 되는지를 정리해야 운영에서 흔들리지 않습니다.
RAG, Agent, 워크플로 자동화, 데이터 파이프라인 중 필요한 구조를 고릅니다. 기존 시스템과 보안 조건도 함께 봅니다.
핵심 업무 3~5개를 기준으로 정확도, 속도, 사용성, 리스크를 확인합니다. 효과가 보이는 범위만 다음 단계로 키웁니다.
권한, 로그, 업데이트 주기, 실패 대응, 품질 점검 기준을 정리해 담당자가 계속 관리할 수 있게 만듭니다.
Project Stack
필요한 기술만 묶어서 설계합니다
COBSLAB은 교육에서 확인한 업무 과제를 프로젝트로 이어본 경험을 바탕으로, 과한 플랫폼보다 조직이 바로 운영할 수 있는 구조를 제안합니다.
RAG 구축
사내 문서, 규정, 매뉴얼, 웹 데이터까지 검색 가능한 지식 구조로 연결합니다.
AI Agent 구축기존 LLM, 내부 도구, 데이터 소스를 연결해 반복 업무를 실행 흐름으로 만듭니다.
데이터 파이프라인크롤링, 정기 모니터링, 데이터 정제, RAG 업데이트까지 운영 주기를 만듭니다.
업무 자동화
상담 요약, 보고서 초안, 문서 검토, 알림처럼 바로 줄일 수 있는 일부터 시작합니다.
Decision Points
프로젝트 전에 확인하는 것들
데이터가 어디에 있는가
문서함, 그룹웨어, DB, 웹, 파일 서버, SaaS 등 위치에 따라 수집과 권한 구조가 달라집니다.
외부망을 쓸 수 있는가상용 LLM API, 사내 LLM, 오픈소스 모델, 폐쇄망 배포 중 가능한 선택지를 먼저 확인합니다.
답변보다 실행이 필요한가검색과 요약이면 RAG가 중심이고, 조회·작성·알림까지 필요하면 Agent와 워크플로 설계가 필요합니다.
누가 운영할 것인가문서 업데이트, 품질 점검, 실패 대응, 권한 변경을 맡을 담당자가 있어야 장기 운영이 됩니다.
Start Small
2~4주 안에 판단 가능한 범위부터 잡습니다
처음부터 전사 시스템을 약속하지 않습니다. 업무 하나를 제대로 골라 작게 검증하고, 필요한 경우 RAG·Agent·데이터 운영으로 넓힙니다.
PoC핵심 업무와 성공 기준 정의
Build사용 화면과 내부 연동 구현
Operate로그, 권한, 품질 점검 체계화