데이터가 부족하다고요? 2만 개의 성공 사례가 그려주는 AI 설계도

AI 프로젝트의 80%를 잡아먹는 것을 AI Blueprint가 돌파합니다

데이터는 많은데 준비된 데이터가 없어요

많은 기업을 만나보면 이런 말씀을 자주 듣습니다.

우리는 데이터가 정말 많습니다. 수십 년간 ERP, CRM, 로그 데이터를 쌓아왔어요.

하지만 실제로 AI 프로젝트를 시작해보면 상황은 전혀 다르게 흘러갑니다. 데이터는 산더미처럼 존재하는데 정작 AI 모델이 학습할 수 있는 형태로 준비된 데이터는 거의 없습니다.

AI 도입의 가장 높은 장벽은 바로 데이터 구조 설계입니다. 현업 담당자는 “이탈률 예측을 하고 싶다”는 목표는 분명하지만 어떤 테이블에서 어떤 컬럼을 가져와야 하는지 모르며 어떤 변수를 만들어야 하는지 감을 잡지 못합니다. 반대로 데이터 조직은 구조를 알고 있어도 현업의 맥락과 지표의 의미를 잘 알지 못합니다.

바로 이 간극에서 프로젝트는 길을 잃습니다.

백지 상태에서 시작하는 것이 문제입니다

결과적으로 AI 프로젝트의 80%는 기획과 설계 단계에서 소모됩니다. 그리고 이 과정에서 팀은 지치고 데이터 정비가 끝나면 다시 합시다라는 말과 함께 프로젝트는 중단됩니다. 이것이 지금 대한민국 기업들이 맞닥뜨린 AI 도입의 현실입니다.

대부분의 기업은 백지 상태에서 시작합니다. 그래서 필요한 데이터를 말해보세요라는 질문에 답할 수 있는 사람이 거의 없습니다. 경쟁사들의 AI 빌더나 노코드 툴도 마찬가지입니다. 도구는 제공하지만 무엇을 어떻게 만들어야 하는지 방향을 제시하지 않습니다. 결국 사용자는 빈 화면만 바라보다 IT 부서에 도움을 요청하게 되고, 병목은 반복됩니다.

AI Canvas의 접근: 먼저 제안합니다

AI Canvas는 이 지점에서 출발했습니다.

왜 사용자가 처음부터 모든 걸 떠안아야 할까? 왜 설계는 사용자 몫이어야 할까?

그래서 AI Canvas는 역방향으로 접근했습니다.

우리가 먼저 제안하자

2만 개의 성공 사례가 설계도를 생성합니다

AI Canvas에 축적된 AI Blueprint 기술은 지난 5년간 다양한 산업군에서 수행한 2만 건 이상의 기업 AI PoC 성공 사례를 기반으로 만들어졌습니다. 금융, 제조, 유통, 공공 등 각 산업의 성공 사례들이 데이터베이스화되어 있습니다.

예를 들어 사용자가 이렇게 입력한다고 가정하겠습니다. 보험 사기 탐지 모델을 만들고 싶습니다.

그러면 AI Blueprint 엔진은 즉시 다음을 제시합니다.

• 데이터 추천 유사 성공 사례를 기반으로 청구 이력, 병원 정보, 고객 신용 등급 데이터를 추천합니다.

• 온톨로지 설계 이 데이터들이 연결되는 구조와 최근 3개월 청구 횟수 같은 파생 변수를 제안합니다.

• 초기 워크플로우 생성

  데이터 수집–정제–모델링으로 이어지는 초안을 자동 생성합니다.

이제 사용자는 백지에서 시작하지 않습니다. 이미 70~80% 완성된 설계도를 기반으로 시작합니다. 3개월 걸리던 데이터 기획과 설계가 3일로 단축되는 경험입니다.

경험은 축적하기 어렵지만 활용은 가능합니다

기술은 언제든 모방할 수 있습니다. LLM 모델도, UI도 따라 만들 수 있습니다. 하지만 축적된 경험과 데이터는 하루아침에 만들어지지 않습니다. AI Canvas가 제공하는 것은 단순한 AI 구축 도구가 아닙니다. 수천 번의 실패와 수만 번의 시행착오로 축적된 검증된 AI 설계 노하우입니다.

데이터가 준비되지 않았다는 이유로 AI를 미루지 않아도 됩니다. 설계도는 이미 준비되어 있습니다. 이제 실행만 하시면 됩니다.