빌드업웍스
AI · 소프트웨어
도입 순서, 적합한 업무, 업체 선정 기준 — 결정 전에 확인해야 할 것들을 정리합니다.
AI를 도입하려는 기업이 가장 먼저 막히는 지점은 기술이 아니라 순서입니다. 무엇을 먼저 확인해야 하는지, 어떤 업무가 실제로 AI에 맞는지, 맡길 업체를 어떤 기준으로 골라야 하는지가 정리되지 않은 채 PoC부터 시작하는 경우가 많습니다.
이 카테고리는 그 판단을 돕습니다. 제품 소개가 아니라 적용 조건과 한계를 함께 설명하며, AI가 적합하지 않은 업무도 그대로 밝힙니다.
AI · 소프트웨어 글 전체
비교
RAG와 파인튜닝은 무엇이 다르고, 기업은 무엇을 선택해야 하는가
RAG는 답의 근거로 삼는 문서를 바꾸고, 파인튜닝은 답하는 방식과 출력 형식을 바꿉니다. 자주 바뀌는 문서에는 RAG, 정해진 서식·어투에는 파인튜닝이 맞는 이유를 판단 기준으로 정리했습니다.
최종 검토 2026-07-23 14분 분량
비교
AI 에이전트는 무엇이며, 기존 업무 자동화와 어떻게 다른가
AI 에이전트는 규칙대로 실행하는 기존 자동화와 판단의 주체가 다릅니다. 규칙 기반 자동화·RPA·에이전트가 각각 어떤 업무에 맞는지, 에이전트를 쓸 때 새로 생기는 위험은 무엇인지 정리했습니다.
최종 검토 2026-07-23 13분 분량
기술 해설
Amazon Bedrock으로 기업 AI를 구축할 때의 장점과 제약
Amazon Bedrock은 여러 제공사의 기반 모델을 한 API로 쓰게 해 주는 관리형 서비스입니다. 무엇을 대신 해 주고 무엇이 여전히 우리 몫인지, 데이터가 모델 학습에 쓰이는지, 상용 API 직접 연동과의 차이를 정리했습니다.
최종 검토 2026-07-23 12분 분량
체크리스트
기업용 AI 챗봇 구축 전에 준비해야 할 데이터와 접근 정책
기업 AI 챗봇은 모델을 붙이기 전에 데이터와 권한에서 먼저 막힙니다. 넣어도 되는 데이터의 구분, 권한별 답변 통제, 개인정보·로그 처리, 저장 위치와 학습 활용까지 착수 전 준비 항목을 점검표로 정리했습니다.
최종 검토 2026-07-23 15분 분량
선정 기준
AI 개발 업체를 선정할 때 확인해야 할 10가지
개발을 맡기기 전 계약서에서 확인할 10가지입니다. 직접 수행 범위와 파트너 연결 범위, 코드·데이터 소유권, 출시 후 운영 주체까지 서면으로 확인할 항목을 정리했습니다.
최종 검토 2026-07-22 13분 분량
개념 가이드
RAG는 무엇이며, 기업 문서검색에 언제 필요한가
RAG는 AI가 우리 문서를 근거로 답하게 만드는 방식입니다. 파인튜닝과 무엇이 다른지, 어떤 조건에서 효과가 나고 어떤 상태에서는 먼저 정리가 필요한지 판단 기준으로 설명합니다.
최종 검토 2026-07-21 14분 분량
도입 로드맵
기업 AI 도입은 어디서부터 시작해야 하는가
AI 도입에서 기업이 먼저 막히는 곳은 기술이 아니라 순서입니다. 데이터·활용 사례·보안·운영 중 무엇을 먼저 확인해야 하는지 단계로 정리했습니다.
최종 검토 2026-07-21 11분 분량