AI 리더의 시선에서 본 AI Canvas – ⑥

복잡한 데이터 처리부터 기능 확장까지 AI Canvas가 해답입니다

기업이 AI 기반 자동화를 본격적으로 추진할 때 가장 많이 부딪히는 문제는 유연성입니다.

초기에는 단순한 자동화로 충분하지만 프로젝트가 커질수록데이터 구조가 복잡해지고 조건 분기나 사용자 정의 기능이 필요해집니다.

이건 AI Canvas로 가능할까?

그 해답은 예, 가능합니다. 이번 시리즈에서는 AI Canvas가 어떻게 개발 유연성과 확장성을 동시에 보장하는지 그리고 이를 통해 기업이 얻을 수 있는 실제 이점을 살펴보겠습니다.

고민 1. 워크플로우 내에서 직접 작성한 파이썬 스크립트를 실행할 수 있을까?

많은 기업이 자동화 플랫폼을 사용할 때 기본 기능은 좋은데 우리가 직접 짠 코드를 활용하기 어렵다는 제약을 느낍니다. 특히 복잡한 데이터 처리나 커스텀 로직이 필요한 경우 코드 기반의 세밀한 제어가 필수적입니다.

AI Canvas 내 파이썬 스크립트 편집

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 워크플로우 내에서 직접 파이썬 스크립트를 실행할 수 있는 노드를 제공하여, 자동화된 흐름 속에서도 개발자 수준의 자유도 있는 코드 작업이 가능합니다. 이를 활용하면 복잡한 데이터 전처리, 고유 포맷의 파일 변환, 특정 API 호출 및 응답 처리, 통계 계산이나 커스텀 모델 적용 등 다양한 작업을 AI Canvas 내부에서 직접 실행할 수 있으며, 내장 파이썬 노드를 통해 노코드의 편리함과 코드 기반의 유연성을 동시에 누릴 수 있습니다.

고민 2. 특정 노드의 결과에 따라 이전 단계로 돌아가거나 조건 분기를 설정할 수 있을까?

업무 자동화는 단선적인 흐름만으로는 부족합니다. 실제 현장에서는 조건에 따라 다시 실행하거나

특정 결과에 맞춰 다음 단계를 다르게 분기해야 하는 경우가 많습니다. 즉, 루프와 분기 처리는 고도화된 AI 워크플로우의 필수 기능입니다.

AI Canvas 속 자유로운 흐름

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 조건 기반 루프와 분기 제어 기능을 제공하여 사용자가 특정 노드의 실행 결과를 기준으로 앞 단계로 되돌아가거나 다른 경로로 전환하는 흐름을 직접 설계할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 품질 검사에서 불합격이 발생하면 전처리 단계로 자동 회귀시키거나 분석 결과가 기준치를 충족하면 보고서를 생성하고, 그렇지 않으면 재분석을 수행하며 반복 조건이 충족될 때까지 자동으로 실행되도록 설정할 수 있습니다. 이처럼 AI Canvas의 루프 및 분기 구조는 단순한 자동화를 넘어 지능형 의사결정 흐름을 구현할 수 있게 해주며 직선형 자동화가 아닌 자율적 판단과 반복이 가능한 유연한 워크플로우를 제공합니다.

고민 3. 플랫폼에 없는 기능이 필요하면 어떻게 하나요?

기업마다 업무 프로세스는 다르고 특정 산업이나 팀에서만 필요한 기능도 존재합니다.

따라서 플랫폼이 아무리 잘 만들어져도 우리 회사만의 커스텀 기능을 추가하지 못한다면 확장성에 한계가 생깁니다.

AI 제작 이미지

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 SDK를 제공하여 사용자가 직접 새로운 노드를 개발하고 플랫폼 내에 추가하여 재사용할 수 있습니다. 이를 통해 필요한 기능을 직접 구현하고 개발한 노드를 팀 단위로 내부 배포 및 공유하며 확장할 수 있으며 플랫폼의 기능적 제약 없이 다양한 업무에 대응할 수 있습니다. 즉, AI Canvas는 단순한 폐쇄형 도구가 아니라 기업이 스스로 진화시킬 수 있는 개방형 플랫폼입니다.

제약 없는 AI 개발, AI Canvas가 해답입니다

AI Canvas는 누구나 쉽게 시작할 수 있는 플랫폼이지만 전문가가 깊게 다룰 수 있는 유연함까지 갖추고 있습니다. 복잡한 데이터 처리, 조건 분기, 커스텀 기능 개발 — 이 모든 것이 하나의 플랫폼 안에서 가능합니다.

개발 유연성과 확장성, 두 마리 토끼를 모두 잡는 해답은 바로 AI Canvas입니다.