더 많은 AI가 아니라,
진짜 쓰이는 AI.

과제 진단부터 에이전트 개발, 조직 교육까지.
진짜 쓰이는 AI를 함께 만듭니다.

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AI 앱의 본질은 활용성입니다.

수십 개의 AI를 도입해도, 아무도 쓰지 않으면 의미가 없습니다.
우리 업무에 딱 맞는 하나가, 조직의 일하는 방식을 바꿉니다.

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범용 AI 챗봇의 실제 사용률
도입 1개월 후 평균
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맞춤형 AI 앱의 업무 활용률
과제 기반 도입 시
IMPACT

AI 에이전트 하나가 만들어내는 변화

반복 업무를 자동화하면, 팀이 본질에 집중할 시간이 생깁니다.

0h
월간 절감 시간
50명 x 하루 1시간 반복 업무
0%
응답 시간 단축
사내 문서 검색, 규정 확인 자동화
0주
첫 에이전트 완성
과제 선정부터 프로토타입까지
PROCESS

과제 발굴부터 운영까지,
전 과정을 함께합니다

도구만 제공하고 끝나지 않습니다. 실제로 워킹하는 AI 앱을 함께 만듭니다.

1
과제 진단 · 2~3주

AI로 해결할 과제를 함께 찾습니다

대부분의 AI 도입 실패는 "뭘 만들지"를 잘못 정하는 데서 시작됩니다. 우리는 현업 담당자를 직접 만나 실제 업무를 관찰하고, AI가 가장 큰 효과를 낼 수 있는 과제를 선별합니다.

진행 절차
  • 1
    킥오프 미팅
    경영진/AI팀과 도입 목표, 기대 수준, 현재 인프라 현황 파악
  • 2
    현업 인터뷰
    부서별 담당자 3~5명 대면 인터뷰. 반복 업무, 병목 구간, 비효율 지점 수집
  • 3
    업무 프로세스 맵핑
    수집된 업무를 플로우차트로 시각화. AI 자동화 가능 구간 표시
  • 4
    과제 스코어링
    자동화 난이도 / 예상 절감 시간 / 데이터 접근성 / 비즈니스 임팩트 4축 점수화
  • 5
    과제 선정 보고서
    우선순위 Top 3 과제 + 기대효과 + 필요 리소스 + 일정을 의사결정권자에게 전달
산출물
  • ✓ 업무 프로세스 분석 보고서
  • ✓ 과제 우선순위 스코어카드
  • ✓ ROI 시뮬레이션 (시간 절감 → 비용 환산)
스코어카드 예시
입찰 공고 자동 수집
92
신입 온보딩 챗봇
85
계약서 초벌 검토
78
2
AI 앱 개발 · 4~6주

고객사의 업무에 맞는 AI 앱을 만듭니다

선정된 과제를 Dify 플랫폼 위에서 실제 AI 앱으로 구현합니다. 범용 챗봇이 아니라, 고객사의 데이터 구조와 업무 용어를 이해하는 맞춤형 앱입니다.

진행 절차
  • 1
    워크플로우 설계
    과제 요구사항을 Dify 워크플로우로 변환. 입력 → 처리 → 출력 단계를 시각적으로 설계
  • 2
    데이터 연결
    사내 문서, DB, API를 RAG 파이프라인에 연동. 벡터DB에 임베딩하여 검색 가능하게
  • 3
    프로토타입 시연 (2주차)
    핵심 기능이 작동하는 MVP를 현업 담당자에게 시연. 실제 질문으로 테스트
  • 4
    반복 개선
    현업 피드백으로 프롬프트 튜닝, 응답 품질 개선, 예외 케이스 처리
  • 5
    배포 + 연동
    사내 서버 또는 클라우드에 배포. 슬랙, 사내 포털 등 기존 시스템과 연동
기술 스택
  • ✓ Dify 워크플로우 엔진 (코드 없이 파이프라인 설계)
  • ✓ RAG 파이프라인 (사내 문서 기반 답변 생성)
  • ✓ 온프레미스 배포 (데이터 외부 유출 없음)
개발 타임라인
W 1-2
설계 + 데이터 연결
W 2
프로토타입 시연
W 3-4
피드백 반영 + 개선
W 5-6
배포 + 시스템 연동
3
교육 · 내재화 · 4주 + 지속 지원

만들어 주고 끝이 아닙니다.
팀이 직접 운영하고 확장합니다

외주 개발의 가장 큰 문제는, 만든 업체가 떠나면 수정도 확장도 불가능하다는 것입니다. 내부 담당자가 Dify를 직접 다루고, 새로운 AI 앱을 스스로 만들 수 있을 때까지 교육합니다.

교육 커리큘럼
  • 1
    Week 1~2: Dify 기초
    플랫폼 구조 이해, 워크플로우 설계 원리, 프롬프트 작성법, RAG 연결 실습
  • 2
    Week 3~4: 실전 프로젝트
    실제 업무 과제를 교육생이 직접 AI 앱으로 구현. 강사가 코칭하며 함께 완성
  • 3
    관리자 교육
    운영 모니터링, 사용량 분석, 프롬프트 유지보수, 장애 대응 방법
  • 4
    지속 지원
    교육 종료 후에도 월간 Q&A 세션, 기술 이슈 대응, 신규 과제 자문
교육 대상별 목표
  • A
    실무자
    Dify로 간단한 AI 앱을 혼자 만들 수 있는 수준
  • B
    관리자
    운영 중인 앱의 성과를 측정하고 개선 방향을 판단할 수 있는 수준
  • C
    조직 전체
    "우리도 AI 앱을 만들 수 있다"는 자신감과 문화 정착
교육 후에도 월간 Q&A + 기술 지원 지속 제공
REFERENCES

이미 다양한 기업에서
AI 앱을 만들고 있습니다

한국해양과학기술원
연구 · 데이터
복잡한 해양 데이터를 자연어로 검색하는 AI 챗봇 개발 중. 전화로 일일이 확인하던 데이터를 자연어 질문 하나로 조회. 2026년 8월 완성 목표.
로고 사용 허락 · 8월 완성
대기업 L사
제조 · 전선
Dify 도입 후 내부 교육 진행, 각 부서 성구자들이 직접 AI 앱을 만들어 업무에 적용 중.
내부 교육 + 자체 개발
통신사 S사
통신 · IT
경영진 대시보드를 Dify 기반으로 구축하는 POC 진행 중. 분산된 핵심 KPI를 자연어로 조회.
경영진 AI 대시보드 POC
식품 그룹 D사
식품 · 물류
AI TF팀에서 보험사 자동 응답 시스템과 글로벌 포장 규제 변경 감지 에이전트 2가지를 개발 중.
AI TF팀 2개 과제

Dify는 도구입니다.
AX Foundry는 그 도구로 진짜 가치를 만드는 과정입니다.

Dify Enterprise

AI 앱 개발 플랫폼
코딩 없이 워크플로우 설계

+

AX Foundry

과제 진단 + 맞춤 개발 + 교육
조직에 AI가 정착되는 과정

Dify Enterprise 자세히 보기
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  • 과제 스코어카드 + ROI 보고서
  • Dify 기반 맞춤 AI 앱 개발 + 배포
  • 실무자/관리자 교육 + 지속 지원
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