Applied AI
고객 현장의 페인포인트에서 출발해 XGEN 기술로 검증한 Enterprise AI 실증 프로젝트
고객이 마주한 문제를 Plateer AI Labs가 함께 파고들어, 검증된 결과로 만들어갑니다
엔터프라이즈 AI는 데모에서 끝나지 않습니다. Plateer AI Labs는 고객 현장의 실제 문제에서 출발해, 함께 연구한 기술로 검증 가능한 해결을 만듭니다
한 고객사는 설문·공연·평가·반응 데이터를 모두 보유했지만, 정작 AI 답변에서 중요한 정보가 빠진다고 느꼈습니다. 데이터가 서로 따로 존재해 원인과 관계를 설명할 수 없었기 때문입니다. XGEN의 Ontology는 유사도 기반 Top-K 조회를 넘어 의미와 관계를 탐색해, ‘무엇이 있는가’가 아니라 ‘왜 그런가, 무엇과 연결되는가’까지 설명합니다.
“틀린 답변은 아니지만 중요한 정보가 빠지는 느낌이에요”
외부망에서 n8n·Dify·XGEN·Claude로 만든 Agent를 내부망에서 재사용하려 하면 플랫폼이 달라 다시 개발해야 했고, 운영 경험은 단절되고 비용은 중복됐습니다. MCP App은 Agent를 표준 패키지로 감싸 환경 사이를 이식해, 상담·심사·보고서 Agent를 내부망에서 그대로 재사용합니다.
“외부망에서 개발한 Agent를 내부망에서 재활용하고 싶어요”
API 문서만으로는 연동 구현이 어렵고 화면 구성도 자유롭지 않아, 작은 기획에도 개발 리소스가 계속 필요했습니다. 결국 기획자의 아이디어는 머릿속에만 머물렀습니다. PathFinder는 로그인부터 API 연결, 도구 등록, 테스트까지 코드 한 줄 없이 잇고, 현업이 직접 아이디어를 실행 도구로 만듭니다.
“결국 개발자 없이는 앞으로 나아갈 수 없었습니다”
주문·반품·발주 데이터를 여러 관점에서 보려 할 때마다 보고서를 요청하거나 별도 분석을 의뢰해야 했고, 회의나 기획 자리에서 스스로 가설을 검증할 수 없었습니다. FloUI는 질문을 곧 분석 화면으로 바꿔(Question-to-UI), 여러 관점의 탐색과 즉시 검증을 가능하게 합니다.
“매번 보고서를 요청하거나 별도 분석을 의뢰해야 합니다”
패션 상품을 방송·판매하려면 상품기술서·시험성적서·케어라벨·수입신고필증·OEM 계약서 등 여러 문서를 사람이 일일이 대조해 적합 여부를 판단해야 했습니다. 우리는 이 심사 워크플로우를 MCP Tool로 전환해, 기능성 표기 추출부터 시험성적서 근거 확인, 케어라벨·원산지 교차 검증, 통합 QA 판정까지 자동화하고, 판매 가능·수정 필요·방송 불가를 판정해 시스템에 바로 연동합니다.
“상품을 방송에 올리기 전에 문서가 서로 맞는지 사람이 일일이 대조해야 합니다”
Plateer AI Labs는 금융·커머스·IT·제조·공공·헬스 등 여러 산업 현장에서 XGEN을 실제 업무에 적용해 검증해 왔습니다. 아래는 산업별로 검증한 대표 업무 영역입니다
Finance
Commerce & Retail
IT & Manufacturing
Public Sector
Health & Pharma
발굴
고객 업무의 페인포인트 정의
PoC
짧게는 1일(1-Day PoC)부터 검증
구축
온프레미스·폐쇄망 포함 도입
운영
상주·비상주 운영으로 안착
모델 중립(Model-Agnostic) 구조로 원하는 LLM을 선택하고, 클라우드는 물론 온프레미스·망분리 환경에서도 도입할 수 있습니다
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