We Build Intelligence

도메인 특화 기능과 성능 요구가 커질수록 범용 API만으로는 한계가 있으며, 기존 모델을 단순 적용하는 방식으로는 기업의 세분화된 용어·규정·업무 맥락을 정확히 반영하기 어렵습니다. 결국 내부 데이터와 워크플로우를 결합해 신규 모델을 구축하고, 도메인에 맞게 최적화하는 접근이 필요합니다.

망분리(온프레미스) 환경, PII 처리 및 감사 로그, 모델 사용정책(프롬프트/데이터 반출 통제) 등 보안·규제·거버넌스 요구사항으로 인해 LLM 서빙·모니터링을 포함한 전체 설계 난이도가 크게 상승합니다.

환각(Hallucination) 등 모델의 결과물 오류까지 장애·하자 범주로 간주되어, 납품 후에도 유지보수 비용과 IP, 라이선스 및 품질 책임 리스크가 증가합니다.

단순히 기존 AI 모델을 도입하는 수준을 넘어 도메인 특화 기능(커스텀 추론, 파인튜닝/리트리벌/가드레일 등) 개발 까지 요구될 경우, 연구개발 역량이 부족해 대응이 어렵습니다.

비즈니스 모델과 AI 요구사항은 명확하나, 프로덕션 수준의 AI 모델을 설계 및 학습하고 모델 서빙, MLOps 및 데이터 파이프라인을 구축 및 유지보수할 기술 인력과 리소스가 부족합니다.

AI 엔지니어가 채용 시장에서 희소하고 역량 검증이 어려우며, 비즈니스 초기 단계에서 채용부터 온보딩까지 과정의 금전적 및 사업적 부담으로 다가옵니다.