왜 지금 aisight인가

기업의 AI 도입 시도는 이미 대부분 시작됐지만, 그중 상당수가 PoC 또는 준비 단계에서 멈춥니다. 그 사이를 가로막는 것은 의지의 문제가 아니라 구조적인 장벽입니다.

위에서는 AI를 하라는데 어디에 적용해 무엇을 만들지, 시작하면 정말 성과가 나올지 확신이 서지 않습니다.

도입 압박은 큰데 시작점이 보이지 않고, PoC만 반복하다 흐지부지된 사례들이 먼저 떠오릅니다.

생성형 AI가 근거 없는 수치를 만들어내, 실제 의사결정에 그대로 쓰기에는 검증 부담이 큽니다.

수십 개 대시보드를 오가며 필터를 눌러봐도, '왜 떨어졌는지'는 결국 사람이 해석해야 합니다.

같은 '매출'인데 팀마다 기준과 수식이 달라, 회의가 분석이 아닌 숫자 맞추기로 시작됩니다.

단순 질의에도 고비용 API가 소모되고, 사용자가 늘수록 인프라 청구서가 선형적으로 늘어납니다.

지난달 누군가 했던 분석인데 찾을 수 없어, 조직 전체가 같은 일을 반복합니다.

규정·회의록·업무 매뉴얼이 파일 서버에 잠들어 있어, AI는 회사 맥락을 모른 채 답합니다.

오래된 리포트 자산을 옮기자니 공수가 크고, 그대로 두자니 관리가 되지 않습니다.

기존 BI, 폐기냐 유지냐

기존 BI를 강제로 폐기하는 전면 마이그레이션도, 이중 운영을 그대로 끌고 가는 것도 정답은 아닙니다. aisight는 기존 화면을 그대로 임베드해 이중 운영의 비효율을 막고, 기업 상황에 맞춰 점진적으로 전환하는 투 트랙 전략을 제시합니다.