Highlights
AI 도입의 불확실성을 줄이고 실현 가능한 최적의 경로를 제시합니다
현재 IT 환경을 기반으로 AI 도입 가능성을 진단하고, 단순히 AI 도입 여부를 판단하는 데 그치지 않고 현재 인프라·데이터·보안 환경에서 무엇이 실제로 가능한지 구조적으로 분석합니다. Infrastructure, Data, AI의 3축을 종합적으로 진단하여 고객 환경에 적합한 AI 아키텍처와 실행 가능한 도입 방향을 제시합니다.
기업의 현재 준비도에 맞춰 단계별 AX 도입 전략을 수립합니다
기업의 기술 수준과 환경, 비즈니스 요구사항을 바탕으로 현재의 핵심 제약조건과 선결과제를 식별하고, 우선순위가 높은 과제부터 단계적으로 실행할 수 있는 AX 전략을 설계합니다. Use Case가 확정된 고객은 기술적 실현 가능성을 검증하고, 활용 대상이 불분명한 고객은 환경 분석과 인터뷰를 통해 후보 과제를 발굴하여 기업 상황에 맞는 도입 경로를 제시합니다.
진단에서 끝나지 않고 실제 구축까지 연결합니다
AI Readiness 진단 결과를 바탕으로 AI Landing Zone, Data Foundation, AI Enablement 등 후속 구축 단계까지 연계하여 진단과 실행 사이의 단절을 최소화합니다. Cloud Architect가 실제 구현 가능한 아키텍처를 설계하고 AI Governance를 진단 단계부터 반영함으로써 보고서 중심의 추상적인 컨설팅이 아닌 실행 가능하고 즉시 적용할 수 있는 결과를 제공합니다.
Features
Infrastructure, Data, AI를 개별적으로 평가하는 것이 아니라 상호 연계하여 현재의 AI 도입 준비도를 종합적으로 진단합니다. Cloud·On-prem 배포 환경과 GPU 자원, 네트워크·보안부터 데이터 사일로와 품질, 개인정보·민감정보, AI 모델 활용 수준과 MLOps·AI 보안·윤리 기준까지 분석하여 고객 환경의 주요 Pain Point와 개선 과제를 도출합니다.
사전 정의된 평가 항목에 대한 Readiness Scoring과 핵심 제약조건을 판단하는 Critical Path 분석을 결합하여 고객 환경에 적합한 설계 옵션을 도출합니다. 이후 Infrastructure·Data·AI 각 축에서 도출된 패턴을 조합하는 Architecture Composition을 통해 Data to AI, AI Landing Zone, Private Hosting LLM 등 고객 환경에 최적화된 AI 아키텍처와 선결 과제를 설계합니다.
진단 단계부터 SK AI Governance RuleSet을 적용하여 데이터 분류·PII 마스킹·학습 통제, API Gateway·Rate Limit·Private Endpoint, 최소권한 IAM·환경 분리, 비용 통제·중앙 로깅·이상 탐지 등 Enterprise 수준의 통제 기준을 설계에 반영합니다. AI Readiness 진단 보고서, AX 전략 로드맵, AI Governance 설계서, 비용 산출서를 기반으로 즉시 착수 가능한 과제와 Phase 0→Phase 1→Phase 2의 단계별 실행 계획을 제공합니다.
