도입 검토
기대 효과
aisight의 분석은 AI의 추론이 아니라 이미 검증을 마친 사내 데이터와 Tableau 대시보드에서 출발합니다. 세일링스톤은 이를 통해 다음과 같은 효과를 제시합니다.
Days → Minutes분석 리드타임 단축 — IT 부서에 쿼리·대시보드 개발을 요청하고 기다리던 병목 제거
Variable → OptimizedTCO 절감 — 하이브리드 LLM 라우팅으로 보안 수준·복잡도에 따라 내부 sLLM과 외부 API를 동적 배분
Static → Interactive비즈니스 민첩성 — 개발자 없이 실무자가 직접 가설을 세우고 데이터를 교차 검증
Siloed → Assetized영구적 지식 자산화 — 한 번 쓰고 흩어지던 대화형 분석을 Work Space의 정규 자산으로 보존
핵심 전제는 100% Grounded Analytics입니다 — LLM이 숫자를 지어내지 않도록, 정합성이 검증된 데이터에만 근거해 답합니다.
역할마다 달라지는 하루
한 사람을 위한 도구가 아닙니다. 경영진·실무자·데이터/IT팀이 각자의 자리에서 같은 플랫폼을 다르게 씁니다.
경영진
"지역별 성과 요약해서 매일 아침 8시에 브리핑해줘" 같은 요청으로, 실무진의 취합을 기다리지 않고 모바일로 핵심 요약을 받아 의사결정 리드타임을 줄입니다.
비즈니스 실무자
"매출 하락 원인을 전환율 관점에서 분석하고 보고서 초안까지 만들어줘"처럼 요청해, IT에 추출을 요청하고 엑셀로 가공하던 반복 작업에서 벗어나 본연의 기획 업무에 집중합니다.
데이터·IT 운영팀
"이번 분기 지표 기준을 갱신하고 신규 분석 스킬을 전사에 배포"하면 즉시 전 부서에 반영됩니다. 단순 쿼리 대응에서 벗어나 지표·권한·품질을 관리하는 거버넌스 역할로 올라섭니다.