AX Consulting(AX 컨설팅)으로엔터프라이즈 AI 전환까지 동행하는파트너
LumeJS는 AX Consulting을 통해 기업의 고유한 데이터 환경과 보안 기준에 최적화된 AI 시스템을 설계·구축합니다.
AX Consulting(AX 컨설팅)으로 AI 전환 전략부터 내재화까지
AX Consulting은 단순한 AI 도입이 아니라 데이터·프로세스·조직을 함께 바꾸는 AI Transformation(AX) 컨설팅입니다. LumeJS는 빠른 진단과 검증, 운영 내재화를 통해 실질적인 성과로 연결되는 AX 컨설팅을 제공합니다.
AI 도입 진단
데이터 품질, 시스템 구조, 조직 역량을 진단해 AX 전환의 시작점을 정의합니다.
전환 전략 수립
비즈니스 목표에 맞춘 AX 전환 로드맵과 우선순위를 설계합니다.
PoC 및 검증
실제 업무 흐름에서 빠르게 검증해 리스크를 최소화합니다.
내재화 지원
운영 이관, 교육, 거버넌스로 AX 컨설팅의 성과가 조직에 정착되도록 합니다.
AX 컨설팅의 핵심 산출물은 전환 로드맵, 우선순위 유즈케이스, KPI 기준선입니다. 이를 바탕으로 RAG 구축, 자동화 에이전트, 사내 교육까지 연계해 AX 전환 성과를 지속 가능한 체계로 정착시킵니다.
단순히 고성능 LLM을 도입한다고 해서
기업의 문제가 해결되지 않습니다.
많은 기업이 '마법 같은 AI'를 기대하며 PoC를 시작하지만, 실제 업무에 적용하지 못하고 종료되는 경우가 많습니다. 가장 큰 원인은 '데이터 준비 부족'과 '비즈니스 목표의 부재'입니다. 사내 문서는 정제되지 않은 채 방치되어 있고, 보안 정책은 LLM 도입을 가로막습니다.
모델의 성능에만 의존할 경우, 그럴듯하지만 틀린 답변을 하는 '환각 현상'으로 인해 현업의 신뢰를 잃게 됩니다. 또한, 운영 주체가 불명확하여 시스템이 지속적으로 개선되지 못하는 문제도 빈번합니다.
명확한 목표 부재
구체적인 업무 활용 시나리오 없이 기술 검증 위주로 진행
데이터 준비 미흡
이미지, 도면, 암호화된 문서 등 LLM이 읽을 수 없는 데이터 환경
RAG 미적용
기업 내부 지식을 참조하지 않고 일반적인 답변만 생성 (환각 현상)
운영 체계 미비
답변 품질을 모니터링하고 튜닝할 내부 인력과 프로세스 부재
왜 내부 AI 인력 양성이
필수인가?
AI 기술 도입만으로는 충분하지 않습니다. 진정한 AX(AI Transformation)를 위해서는 조직 내부에 AI를 이해하고 활용할 수 있는 인력이 반드시 필요합니다.
AI 도입 최대 장애요소로 '인력 부족' 지목
메가존클라우드 2025내부 인력 재교육을 선택한 기업
CIO Korea 20262029년까지 첨단기술 분야 인력 부족 전망
대한상의 2025자사 AI 도구 사용법을 아는 직원 비율
WalkMe SODA 2025외부 채용의 한계
AI 인재 채용 경쟁이 치열해지면서, 기존 인력을 재교육하는 것이 가장 현실적인 전략으로 부상하고 있습니다. 77%의 고용주가 AI 관련 리스킬링/업스킬링에 전념하고 있습니다.
내부 지식의 중요성
기존 시스템과 프로세스에 AI를 효과적으로 통합하려면 조직 내부의 도메인 지식이 필수입니다. 외부 인재만으로는 기업 고유의 맥락을 파악하기 어렵습니다.
신뢰와 채택의 문제
HFS Research에 따르면 45%의 직원이 AI 변화에 저항하거나 일자리 상실을 우려합니다. 교육 없이는 AI 도입이 기대한 성과로 이어지기 어렵습니다.
지속 가능한 경쟁력
2026년은 AI가 기업 운영의 핵심 의사결정 주체로 편입되는 '실행의 원년'이 될 전망입니다. 지금 AI 역량을 내재화하지 않으면 경쟁에서 뒤처질 수 있습니다.
LumeJS는 단순한 시스템 구축을 넘어, 고객사가 독자적으로 AI를 운영하고 발전시킬 수 있도록 기술 이전과 인력 양성까지 책임집니다. 프로젝트 완료 후에도 고객사 내부 인력이 AI 시스템을 주도적으로 관리할 수 있는 역량을 갖추는 것이 우리의 목표입니다.
End-to-End 파트너
우리는 정형화된 솔루션만을 강요하지 않습니다. 고객사의 IT 환경과 요구사항에 따라 LumeJS의 검증된 자체 모듈을 제공하거나, 오픈소스 및 서드파티 상용 소프트웨어를 조합하여 최적의 아키텍처를 설계합니다.
가장 중요한 원칙은 '고객의 역량 강화'입니다. 프로젝트 기간 동안 고객사 담당자와 긴밀히 협업하여, 시스템 오픈 이후에는 고객이 스스로 AI 서비스를 운영하고 개선할 수 있도록 기술과 노하우를 투명하게 이전합니다.
데이터 진단 및 AI 도입 전략 수립
RAG 구축 및 SI 개발 (Proprietary/Open Source)
운영 내재화 및 거버넌스 이관
Core Approach
성공적인 엔터프라이즈 AI를 위한 4가지 핵심 원칙
RAG-First Grounding
기업 업무에서 정확성은 타협할 수 없는 가치입니다. LLM이 반드시 내부 문서와 데이터를 근거로 답변하도록 강제하여 환각을 최소화합니다.
Document Parsing/OCR
스캔된 PDF, 이미지가 포함된 보고서, 복잡한 표가 있는 도면 파일 등을 구조화된 데이터로 변환하는 고성능 전처리 기술을 우선적으로 적용합니다.
Stepwise Validation
PoC → Pilot → Scale의 단계를 밟으며, 각 단계마다 정량적인 KPI를 측정하고 그 결과에 따라 의사결정을 진행합니다.
Security & Governance
설계 단계부터 데이터 접근 권한(RBAC), 개인정보 마스킹, 감사 로그 기록을 고려하여 컴플라이언스를 충족합니다.
맞춤형 엔터프라이즈 AI 서비스
Strategy & Readiness
AI 도입 전 기업의 데이터 상태와 인프라 환경을 진단하고, ROI가 높은 유즈케이스를 발굴합니다.
- AS-IS 데이터 진단 보고서
- TO-BE 아키텍처 설계안
- 유즈케이스 정의서
Knowledge Foundation
산재된 문서를 모으고, AI가 이해할 수 있는 형태로 가공합니다. 물리적 망분리 환경을 고려합니다.
- 문서 중앙화(옵션)
- 표/이미지 파싱
- 비정형 데이터 정제
- 메타데이터 태깅
Search & RAG
문맥을 파악하는 벡터 검색과 정확한 키워드 매칭을 결합한 하이브리드 검색 엔진을 구축합니다.
- 출처 페이지 바로가기
- 답변 불가 시 '모름' 처리
- 유사도 임계값 설정
LLM Fine-tuning
LoRA 기법으로 오픈소스 LLM을 기업 도메인에 맞게 효율적으로 미세조정합니다. 전문 용어, 브랜드 톤, 출력 형식을 학습시킵니다.
- LoRA/QLoRA 미세조정
- 도메인 특화 데이터셋 구축
- 모델 성능 평가 및 벤치마크
- On-Premise 배포
Workflow Automation
단순 질의응답을 넘어, 조회/작성/요약 등 업무 프로세스를 수행하는 에이전트를 개발합니다.
- 회의록 자동 요약
- 메일 초안 작성
- 보고서 데이터 취합
- Human-in-the-loop
Operationalization
시스템 구축 후 고객사가 독자적으로 운영할 수 있도록 교육하고, 지속적인 품질 개선 루프를 설계합니다.
- 운영자 매뉴얼
- 트러블슈팅 가이드
- 평가 데이터셋(Golden Set)
기업 맞춤 LLM을 위한
두 가지 핵심 전략
RAG와 Fine-tuning은 각각 다른 문제를 해결합니다. RAG는 '무엇을 알고 있는지', Fine-tuning은 '어떻게 말하고 생각하는지'를 개선합니다. LumeJS는 두 기술을 전략적으로 결합하여 최적의 기업 AI를 구축합니다.
RAG
Retrieval-Augmented Generation
LLM에 실시간 검색 기능을 결합하여 기업 내부 문서를 근거로 답변을 생성합니다. 모델 자체를 변경하지 않아 빠르고 안전하게 도입할 수 있습니다.
적합한 경우: 고객지원, 사내 지식 검색, 정책/규정 질의, 실시간 데이터가 중요한 업무
Fine-tuning
LoRA 기반 효율적 미세조정
LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법으로 오픈소스 LLM을 기업 데이터에 맞게 효율적으로 미세조정합니다. 전체 모델 재학습 대비 GPU 메모리 약 3배 감소, 학습 효율 대폭 향상으로 빠르고 경제적인 도메인 특화가 가능합니다. 외부 API 사용이 꺼려지는 환경에서도 내부 LLM을 구축·운영하고, 필요 시 RAG와 결합한 하이브리드 구성이 가능합니다.
적합한 경우: 법률 문서 작성, 의료 보고서 생성, 코드 생성, 전문 용어가 많은 산업, 외부 API 사용이 제한되는 보안/규제 환경, 내부 LLM 구축
Hybrid Approach: 두 기술의 결합
LumeJS는 RAG와 Fine-tuning을 전략적으로 결합하여 오픈소스 LLM으로 특정 업무에서 상용 수준에 근접하는 기업 특화 AI를 구축합니다.
지원 모델: Llama 3 • Mistral • Qwen • 기타 오픈소스 LLM
Reference Architecture
데이터 수집부터 미세조정, RAG 오케스트레이션, 운영까지 연결된 내부 LLM 기반 엔터프라이즈 아키텍처
Enterprise Data Ingestion
사내 문서, 시스템 로그, DB, 이미지 → 정제/파싱/정규화
Knowledge Store
Vector DB + 키워드 인덱스 + 정책/규정 지식 저장소
Fine-tuning / Adapter Layer
RAG Orchestrator
질문 분석·검색·근거 정합성
Policy & Safety
PII 마스킹·권한·감사 로그
LLM Inference
Private / Open Source Models
챗봇 UI / 업무 시스템
SSO 연동, PC/Mobile, 사내 메신저 통합
Ops & Governance
모니터링, 감사 로그, 피드백 루프
- 초기 검증 단계에서는 클라우드 GPU 및 임대 장비를 적극 활용
- 검증 이후에 장비 도입/온프렘 구축 여부를 합리적으로 결정
- 불필요한 초기 CAPEX를 줄이면서 데이터 주권은 유지
금융·공공 수준의 보안 체계
엔터프라이즈 환경에서 가장 민감한 데이터 보안과 접근 제어를 철저히 준수합니다. 기존 사내 인증 체계(AD/SSO)와 완벽하게 통합되며, 데이터 유출 없는 안전한 AI 환경을 보장합니다.
데이터로 증명하는 성과
막연한 기대가 아닌, 구체적인 지표(KPI)로 성공을 검증합니다.
답변 내 근거 포함률 & 정책 위반 최소화
정보 탐색 소요 시간 & 재문의율 감소
사용자 활성도 및 챗봇 만족도(CSAT)
고부가가치 업무 전환 시간 측정
Delivery Roadmap
정의 및 설계
비즈니스 문제 정의, 데이터/보안 진단, 초기 데이터셋 확보
PoC / MVP 구축
핵심 유즈케이스 프로토타입, RAG 엔진 튜닝, 베타 오픈
평가 및 고도화
성능 튜닝, 오답 분석, 권한 관리 체계(RBAC) 강화
정식 오픈 및 이관
전사 확산, 운영 교육, 내재화 완료 (Hand-over)
초기 컨설팅 단계에서 다양한 접근을 검증하고, 성공적인 방식만 점진적으로 확장합니다. 큰 초기 비용을 투입하지 않고 Lean/Agile 방식으로 AI 내재화를 단계적으로 확대할 수 있습니다.
최종 산출물 (Deliverables)
프로젝트 종료 시 LumeJS는 단순한 소프트웨어뿐만 아니라, 고객사가 지속적으로 AI 서비스를 운영하고 개선할 수 있는 모든 자산을 제공합니다.
엔터프라이즈 실무 경험을 보유한 팀
LumeJS는 단순 이론이나 실험 단계의 접근이 아닌, 실제 엔터프라이즈 프로젝트를 수행해 온 인력들의 경험을 토대로 문제를 정의하고 해결합니다. 대규모 트래픽, 내부 시스템 연계, 운영 안정성까지 고려한 현실적인 설계를 지향합니다.
ECM & 문서 보안 시스템
삼성전자 반도체 EDM, 삼성물산 건설부문, 삼성SDI, 고려제강, 포스하이메탈, 공군 모전대 등 대기업/공공기관 ECM 시스템 구축. 문서중앙화, Agent 납품, UX/UI 고도화 수행.
두산중공업 Contract Navigator
계약 문서 관리 및 검색 시스템 구축.
giz.ai
글로벌 올인원 생성형 AI 서비스 개발 참여. 다국어 지원 및 대규모 트래픽 처리 아키텍처.
메리츠화재 시각화 리포트
차세대 시각화 리포트 시스템 개발. 복잡한 보험 데이터를 직관적인 대시보드로 변환.
Conting.ai
지도 기반 보험 영업 지원 챗봇 서비스. 위치 데이터와 AI를 결합한 영업 인텔리전스.
Webiz.ai
기업용 AI 챗봇 서비스 및 AI Agent 자동 생성 플랫폼. Agent 워크플로우 오케스트레이션.
SMBGate
폐쇄망 환경을 위한 파일서버 + RAG 엔진 + 검색 엔진 통합 솔루션. BOM 데이터 지원.
더 많은 레퍼런스와 상세 사례는 상담 시 공유드립니다. (팀 이력 기준)
가치 중심의 비용 운영
기업의 시스템 도입 리스크를 최소화하고, 운영 효율을 높이기 위한 기준으로 비용을 설계합니다. 단기 견적보다 지속 가능한 성과와 내재화 가치를 우선하며, 근거와 범위를 투명하게 공유합니다.
- 월 단위 컨설팅 형태로 운영하며, 필요 범위에 따라 컨설팅·구축·개발·교육(AX 전반)을 포괄 지원
- 초기 투자 규모를 최소화하고, 검증→확대 방식으로 리스크와 비용을 함께 관리
- 기본 산정은 컨설팅 전담 1명 투입 기준이며, 프로젝트 성격에 따라 개발 인력 지원을 추가로 협의할 수 있습니다. 내재화를 위해 고객사 기존 인력(운영·현업 포함)이 전 과정에 함께 참여하는 방식을 선호합니다.
과도한 AI 프리미엄을 지양하고, 산업 표준 범위 내에서 납득 가능한 비용을 제시합니다. 프로젝트 범위·난이도·보안 요건 등 객관적 요소를 기준으로 산정합니다. 기본적으로 SW협회 2026년 SW기술자 평균임금 공표(조사년도 2025년) 기준의 IT 기획자 단가를 참고합니다.
2026년 적용 SW기술자 평균임금 공표 (조사년도 2025년)※ 실제 견적은 업무 범위, 일정, 품질 기준, 투입 인력 구성 및 협의 조건에 따라 달라질 수 있습니다.
성공적인 AI 도입,
비즈니스 성과로 증명합니다.
LumeJS는 화려한 데모보다 현업에서 매일 쓰이는 단단한 도구를 만듭니다. 우리 기업에 딱 맞는 AI 전략, 지금 진단받아보세요.
도입 상담 및 문의
상담 시 준비하면 좋은 정보
- 01해결하고 싶은 문제
구체적인 업무 불편 사항이나 달성하고자 하는 목표를 알려주세요.
- 02문서/데이터 현황
보유하고 있는 데이터의 종류(PDF, 엑셀 등)와 대략적인 양을 파악해주세요.
- 03보안 정책
망분리 필요 여부, 데이터 민감도 등 내부 보안 가이드를 확인해주세요.