AI 전환은 문서로 끝나지 않습니다. 실제로 운영 중인 시스템으로 증명합니다.

WHAT WE ADDRESS

가장 위험한 실패는 잘못 정의된 문제를 AI가 너무 잘 구현하는 것입니다.

AI 도입 전에는 기능 목록보다 먼저 방향의 품질을 검증해야 합니다. USLab AI는 자동화할 일, 보조할 일, 보류할 일, 제외할 일을 구분합니다.

• 문제 정의 없는 구현

  챗봇·자동화·대시보드라는 형태부터 정하면 실제 사용자, 예산 명분, 운영 책임이 뒤늦게 흔들립니다.

• 데이터와 문서 준비도 착각

  문서가 있다는 것과 AI가 근거를 추적하며 쓸 수 있다는 것은 다릅니다. 샘플, 권한, 버전, 품질 기준을 먼저 확인합니다.

• 사용자와 승인권자 부재

  실제 사용할 사람과 예산을 승인할 사람이 불명확하면 PoC는 데모에서 멈춥니다. 의사결정 구조까지 함께 맵핑합니다.

• 운영·보안·책임 경계 미정

  AI가 어디까지 돕고 어디서 사람이 승인해야 하는지 정하지 않으면 운영 리스크가 커집니다. Hold와 Exclude를 명확히 말합니다.