Data Hygiene와 AI Orchestration 결합을 통한 기업용 AI 실효성 확보

Context

단순 API Wrapper 중심의 AI 개발로 인한 낮은 비즈니스 실효성 및 높은 Churn Rate 발생. 기업 내 파편화된 Legacy Infrastructure와 낮은 Data Hygiene로 인해 고성능 모델의 실제 적용 단계에서 병목 현상 심화.

Technical Solution

• Data Analysis 역량을 기반으로 한 기업 내부의 Messy Data Audit 및 정제 공정 수행
• Model Parameter 최적화보다 비즈니스 도메인의 Data Bottleneck 해결에 우선순위를 둔 설계
• AI Engineering의 확장성과 Data Analysis의 정밀함을 결합한 Forward Deployed 구조 채택
• 단순 Prompt Engineering을 넘어 실제 Enterprise 환경의 데이터 파이프라인과 AI 모델 간의 Gap을 메우는 Orchestration 구축
• 이론적 AGI 구현보다 즉각적인 Supply Chain 등 실무적 문제 해결을 위한 Pragmatic AI Architecture 지향