1개의 AI 프로젝트가 아닌
1만개의 AI로 확장하는 플랫폼
1개의 AI는 주먹구구식으로 만들 수도 있습니다. 하지만 체계적으로 구성된 1만개의 AI를 만들 수 있는 플랫폼은 AI Canvas만이 제공할 수 있습니다.
Explainable AI
(설명가능한 AI)
AI가 왜 그런 결과를 도출했는지 시각적으로 이해하고 설명할 수 있습니다. '블랙박스'의 한계를 넘어, AI를 신 뢰하고 더 대담한 아이디어를 적용할 수 있게 됩니다.
생성형 AI, 예측형 AI까지
All in On AI 플랫폼
산업에 필요한 AI 기술은 ChatGPT와 같은 생성형 AI 외에도 예측형 AI, 최적화 AI 등 다양합니다. 이 모든것을 한 번에 통합하기에, AI Canvas 도입만으로 모든 AI 과업을 대응할 수 있습니다.
‘좌절’을 ‘가치’로 바꾸는
알고리즘랩스만의 핵심동력
VALUE 1.
2만개의 PoC를 적용한 데이터 온톨로지
AI Blueprint
2만 건의 실무 기획서를 분석하여 최적의 데이터 구조(온톨로지) 설계를 자동으로 제안합니다. AI 프로젝트의 80%를 차지하는 데이터 준비 시간을 획기적으로 단축하고, 성공 확률을 높입니다.
VALUE 2.
최적화된 모델링 추천
AI Pipeline Optimizer
20만 개 이상의 실제 워크플로우를 학습한 AI가 사용자가 만든 파이프라인을 분석하여, 과제에 가장 적합한 모델을 추천합니다. 현업에서 필요한 예측형 AI의 최적화된 설계를 지원합니다.
VALUE 3.
현업 적용 좌절 극복
End-to-End 통합 환경
AI Canvas는 데이터 수집부터 모델링, 그리고 최종 결과물을 보여주는 UI(웹 페이지, 대시보드) 생성 및 배포까지 모든 과정을 단일 플랫폼에서 완결합니다. AI 모델을 만들고 즉시 현업에서 가치를 체감할 수 있는 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
AI 도입, 왜 '블랙박스'에서 벗어나지 못하는가?
많은 기업이 AI 도입 여정에서 '데이터', '모델링', '현업 적용'이라는 3대 좌절에 부딪히며,
AI 프로젝트는 누구도 이해하거나 수정할 수 없는 '블랙박스'로 남게 됩니다.
데이터 좌절
대부분 어떤 데이터를, 어떻게 구조화하여 AI에 전달해야 할지 몰라 시작조차 어렵습니다.
모델링 좌절
수많은 AI 모델과 표준화되지 않는 개발 환경으로 중복, 실패 프로젝트가 늘어납니다.
현업 적용 좌절
개발된 AI를 실제 업무 프로세스에 적용하고 개선하기 어렵습니다.
공동연구
Stanford University와 KAIST와 협력하여 4편의 논문을 발표했으며,
AI 워크플로우 설계 및 에이전트 오케스트레이션 관련 특허 4건을 등록했습니다.
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2023 KCC, Towards Understanding the Challenges and Remedies in AI Application Development Planning (KAIST & Algorithm LABS)
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2024 DIS, AINeedsPlanner: A Workbook to Support Effective Collaboration Between AI Experts and Clients (Stanford & KAIST & Algorithm LABS)
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2025 CHI, PlanTogether: Facilitating AI Application Planning Using Information Graphs and Large Language Models (Stanford & KAIST & Algorithm LABS)
인증 및 수상
2023년 중소벤처기업부 ‘아기유니콘 300’ 선정
2024년 12월 기술보증기금 기술평가 A등급
2025년 3월 GS 1등급 소프트웨어 인증을 획득
