기업 문서를 일하는 AI 데이터 자산으로

AI를 도입한 기업은 많지만, 실적을 바꾼 기업은 5%에 불과합니다. McKinsey와 BCG 조사에서 드러난 상위 5%의 공통점 세 가지와, 제조업이 같은 방향으로 움직이려면 어디서부터 시작해야 하는지를 정리했습니다.

고객관리 프로그램을 쓰는데 거래 히스토리가 안 쌓인다면, 견적서와 거래명세서가 데이터로 전환되지 않는 구조가 원인일 수 있습니다.

전 세계 기업의 88%가 AI를 도입했지만, 실제 성과를 내는 기업은 5.5%에 불과합니다. McKinsey 2,000명, BCG 1,250명 조사에서 드러난 성과 격차의 원인과, 제조업이 가져갈 수 있는 시사점을 정리했습니다.

현대모비스는 4,000개 협력사에서 오는 원가계산서를 수작업으로 처리해 왔습니다. 기존 문자 인식 기술이 복잡한 표 구조 앞에서 한계를 보인 이유와, AI가 정확도 95%, 오류율 0%를 달성한 과정을 정리했습니다.

캐논 미국 법인은 매달 5,000건의 송장이 밀려 있었습니다. 기존 규칙 기반 자동화가 35% 정확도에서 멈춘 이유와, AI 도입 후 90% 자동 처리, 연 6,000시간 절감까지의 과정을 정리했습니다.

연매출 6억 달러 식품 기업 Rastelli. 창고에 300만 달러어치 과잉재고가 쌓여 있었는데 아무도 몰랐습니다. AI가 이걸 찾아낸 과정과 ROI 927%의 전환점을 따라갑니다.

재고관리 프로그램을 쓰는데 전산 재고와 실제 재고가 안 맞는다면, 프로그램이 아니라 입출고 데이터 정확도를 먼저 봐야 합니다.

기존 발주 프로그램은 주문 관리까지만 합니다. 제조 구매팀에게 필요한 건 견적 비교부터 발주서 생성, ERP 입력까지 이어지는 문서 흐름 자동화입니다.

PDF 엑셀 변환은 파일 하나라면 쉽습니다. 하지만 양식 다른 견적서가 수십 통이면, 변환보다 정리에 시간이 걸리죠. AI가 이 정리를 자동화하는 방법을 정리했습니다.

70개 거래처 발주서 양식이 전부 달랐던 제조사 Suzano. 건당 8분 걸리던 정리가 AI 도입 후 48초로 줄었습니다. 도입 전후 워크플로우를 구체적으로 살펴봅니다.

AI 도입 효과를 숫자로 증명하는 방법을 정리합니다. ROI 계산법부터 4대 핵심 지표, 성과 측정 5단계까지 경영진 보고에 바로 쓸 수 있는 실무 가이드입니다.

AI 도입에 성공한 5개 기업의 공통점을 분석합니다. HD현대부터 풀무원까지, 성과를 낸 기업이 툴보다 먼저 손댄 세 가지와 도입 전 점검 체크리스트를 정리했습니다.

폭스바겐은 설비 증설 대신 플랫폼과 공장 구조부터 다시 짰습니다. 게임체인저 프로젝트가 보여주는 자동화 도입의 올바른 순서를 분석했습니다.

풀무원은 AI보다 데이터 정리를 먼저 했습니다. 포장 검사, 자율 공정, 공급망까지 순서대로 풀어 비용 40% 절감을 이끈 식품 제조 디지털 전환 과정을 정리했습니다.

독일항공우주센터 DLR과 IDS는 설계·실측·로봇 데이터를 하나로 묶어 항공기 제조의 단절을 없앴습니다. DiCADeMA 프로젝트의 구조와 성과를 정리했습니다.

북미 최대 조명 기업 애큐티브랜즈가 AI로 체질을 바꾼 전략을 분석합니다. 고객 검색, 공급망, 지능형 공간 세 축의 도입 과정과 성과를 정리했습니다.

HD현대는 FOS 프로젝트로 조선소 생산성 30% 향상을 목표합니다. 데이터 통합부터 AI 용접 로봇까지, 9년 로드맵의 핵심 전략과 현장 성과를 정리했습니다.

컨텍스트 엔지니어링은 AI에게 적절한 정보를 알맞은 시점에 제공하는 설계 기술입니다. 기업 AI 도입에서 모델 성능보다 데이터 설계가 중요한 이유와 구축 3단계를 정리했습니다.

제조AI 도입의 시작점은 흩어진 현장 문서의 통합, 문서중앙화입니다. AI 기반 문서중앙화가 제조 현장의 생산성, 보안, 조직 지식 보존까지 바꾸는 5가지 변화를 정리했습니다.

AX는 디지털 데이터를 AI가 쓸 수 있는 데이터로 바꾸는 전환입니다. DX와의 차이, 문서부터 시작해야 하는 이유, 도입에서 자주 막히는 3가지 포인트를 정리했습니다.

AX 솔루션을 범용 AI, 문서 인식 특화, 글로벌 엔터프라이즈 3가지 유형으로 비교하고 선택 기준 4가지를 정리했습니다. 우리 회사에 맞는 AX 솔루션을 고르는 판단 기준을 확인해 보세요.

SCM에서 의사결정이 늦어지는 원인은 설비가 아니라 흩어진 공급망 문서입니다. 발주서, 계약서, 검수 기록을 AI로 연결했을 때 달라지는 3가지 변화와 적용 방향을 정리했습니다.

AI 할루시네이션은 모델 성능이 아니라 참조 문서의 품질 문제입니다. 37개 모델 벤치마크 데이터와 함께, 기업이 할루시네이션을 구조적으로 줄이는 3가지 방법을 정리했습니다.

유링파워의 기술 구조를 OCR, Ontology, RAG, 업무 도구 연동, 운영 관리까지 5단계로 풀어봅니다. 비정형 문서가 AI 데이터로 바뀌어 실무에 쓰이기까지의 과정을 확인해 보세요.

문서 데이터 전처리를 도입했는데 여전히 사람이 정리하고 있다면, 추출 이후 단계가 빠져 있을 가능성이 큽니다. 텍스트 추출에서 구조화, 시스템 연동까지 기업 문서 자동화의 전체 그림을 5개 주제로 풀어놓았습니다.

문서 데이터 전처리의 정의와 OCR 기술 진화, 개인용과 기업용의 차이, AI 시대에 기업이 비정형 문서를 다시 주목하는 이유를 정리했어요. IDP와의 관계부터 한글 문서 현황, 도입 시 확인해야 할 포인트 3가지까지 다뤘어요.

구글렌즈 활용법 3가지와 인식률 높이는 촬영 팁을 2026년 Gemini 연동 기준으로 정리했어요. 명함·서류·외국어 문서 활용부터 기업 문서 전처리에서 한계가 생기는 이유까지 함께 짚습니다.

기업 문서 데이터 전처리 도구를 오픈소스·클라우드 API·IDP 플랫폼 세 유형으로 비교하고, 문서량과 보안 기준의 선택 포인트를 정리했습니다. Docling부터 Naver Clova까지 벤치마크와 한국어 문서 기준까지 다뤘어요.

스마트팩토리 구축 기업의 75.5%가 기초 단계에 머문 이유, 공정 자동화는 됐는데 품질 추적이 여전히 캐비닛에서 끊기는 현실을 짚었습니다. MES/ERP를 교체하지 않고 문서 데이터 레이어를 얹어 불량 추적부터 감사 대응까지 연결하는 방향을 정리했어요.

이 글에서는 RAG의 기본 개념과 기업 환경에서의 가치를 짚어보고, 성공적인 도입을 위해 반드시 점검해야 할 요소들을 정리합니다.

이 글에서는 RAG 실패의 핵심 원인이 모델이 아닌 데이터에 있는 이유를 설명하고, 기업 문서를 AI가 활용 가능한 형태로 전환하는 3단계 프로세스를 정리합니다.

이 글에서는 RAG 기반 기업 AI 검색의 5단계 파이프라인과 실무 적용 시나리오를 설명하고, 도입 시 반드시 확인해야 할 체크포인트를 정리합니다.

이 글에서는 구글 NotebookLM의 핵심 기능과 실무 활용법을 정리하고, 기업 환경에서 부딪히는 구조적 한계를 함께 살펴봅니다.

이 글에서는 AX(AI Transformation)의 개념과 DX와의 차이를 정리하고, 기업 AI 전환이 데이터 정리에서 시작되어야 하는 이유를 실무 관점에서 설명합니다.

이 글에서는 AX(AI Transformation)의 정의와 DX와의 차이를 정리하고, 기업이 AX를 추진할 때 필요한 실행 프레임워크와 공통 장벽을 설명합니다.

이 글에서는 Microsoft 365 Copilot의 기능과 기업 도입 사례를 정리하고, 범용 AI만으로 기업 AX가 완성되기 어려운 이유와 보완 방향을 설명합니다.

이 글에서는 비정형 데이터의 개념과 기업 현장에서의 실태를 정리하고, 비정형 데이터가 AI 도입을 가로막는 3가지 이유와 해결 방향을 설명합니다.

이 글에서는 문서중앙화솔루션을 선택할 때 반드시 확인해야 할 기준 4가지를 정리하고, 단순 저장소를 넘어 AI 활용까지 이어지는 차세대 문서 관리의 방향을 짚어봅니다.

이 글에서는 RAG(검색 증강 생성)의 개념과 작동 원리를 실무 관점에서 설명하고, 기업 환경에서 RAG가 왜 중요한지 세 가지 핵심 포인트로 정리합니다.

이 글에서는 유링파워 보안 정책을 RBAC, IP 접근 제한, DB 암호화, TLS, 활동 로그 5가지 기준으로 정리하고, 기업 AI 보안 검토 시 필요한 핵심 체크리스트를 안내합니다.

이 글에서는 기업 비정형 문서를 AI 활용 가능한 데이터로 전환하고 검색·의사결정까지 연결하는 AX 솔루션 유링파워의 핵심 기능과 도입 구조를 정리합니다.