• WISE.ON AI Platform

  • WISE.ON AI Agent

기업 실무 AI 도입의 장벽

  • 보안 위협과 데이터 유출 위험으로 민감한 기업 데이터 활용 어려움

    case

  • 내부 시스템 연동 복잡 및 기업 특화 데이터 활용 어려움

    RAG

  • 클라우드/온프레미스 환경에서 AI 인프라 구축 및 운영 어려움

    RAG

  • AI 시스템 구축 비용 부담과 전문 인력 확보 어려움

    RAG

  • 기업용 AI 거버넌스와 통제 시스템 미흡

    RAG
WISE.ON AI Platform

WISE.ON AI Platform

WISE.ON AI Platform은 기업 AI를 안정적이고 지속 가능한 운영을 지원하는 통합 플랫폼입니다. 복잡한 AI 기술 환경을 단순화하고, 통제 가능하며, 확장 가능한 방식으로 제공합니다. "AI 핵심 기술을 환경으로 구성/제공하고 통합 관리"하는 것을 목표로 합니다.

  • AI 도입 기업이 직면한 도전 과제

    • 기술 장벽
      새로운 AI 기술의 이해 및 적용 어려움, 전문 조직 및 인력 부족, 도입 부터 적용 까지 장시간 소요로 비즈니스 대응 민첩성 저하.
    • 데이터 유출/보안 우려
      데이터의 외부 유출에 대한 우려 지속, 외부 AI 서비스에 대한 모니터링 및 통제 부재, AI 답변에 대한 정확성 검증 이슈.
    • 통합 관리/통제 부족
      인프라와 AI Platform에 대한 중복, 과잉 투자, 상이한 기술과 구성으로 관리 복잡성 증가 (개별 관리, 표준화 미흡), 보안, 정책 등 중앙 관리과 거버넌스 적용 불가.

  • WISE.ON AI Platform이 제공하는 솔루션

    • 빠르게 변화하는 AI 기술 스택(LLM, RAG, Agent 등)을 표준화된 환경으로 구성하여, 기업 내 다양한 팀이 일관된 방식으로 활용할 수 있도록 지원.
    • RAG 기반의 지식베이스를 자동으로 구축하고, 문서·데이터 중심의 AI 활용을 지원.
    • LLM 및 sLLM 환경을 AI Gateway를 통해 통합 관리하고, 사용량과 비용, 보안을 통제 가능한 구조로 제공.
    • 애플리케이션 개발과 운영에 필요한 오픈소스 스택을 손쉽게 구성하고, GitOps 기반 배포로 개발 생산성을 높임.
    • 클라우드와 온프레미스를 아우르는 인프라 환경에서 AI 서비스 구성 및 배포를 자동화하여, 운영 복잡성을 최소화.
    • 전사 차원의 운영 현황과 보안 정책, 자원 사용량 등을 시각화하여, AI 운영의 거버넌스를 체계화.
    RAG
Knowledge Base

Knowledge Base 환경

RAG를 위한 벡터/메타 저장소, 임베딩, 검색 API 자동 구성. 다양한 자료 형식 지원, 고성능 하이브리드 검색, 멀티 테넌트, AI 애플리케이션 구축 지원.

LLM 환경

LLM 환경

LLM 모니터링, 보안 필터링, sLLM 서빙 및 관리 자동화. 다양한 LLM(OpenAI, Claude, Gemini 등) 및 sLLM(Llama, etc.) 지원.

AI Application 환경

AI Application 환경

AI Agent, 데이터 파이프라인, LLM 파인튜닝 개발/운영 환경 제공. DevOps 자동화, 오픈소스 스택(Jupyter, Kubeflow, Airflow 등) 관리, 관측성 확보.

Infrastructure 환경

Infrastructure 환경

Public/Private Cloud, On-prem 클러스터 구성 및 관리 자동화. 유연한 자원 확장, 클라우드 자동화, 다양한 인프라 지원, 모니터링.

기대 효과

  • Cost (비용 절감)
    • 표준화된 구성으로 재사용, 중복 제거
    • 핵심 컴포넌트 내장으로 시간·비용 절감
    • 중앙 통제와 지원 체계로 운영 인력 효율화
    RAG
  • Speed (속도 향상)
    • 환경 자동 제공으로 즉시 프로젝트 착수 가능
    • 기능 내장 + API 제공으로 빠르게 실험·확산
    • 빌드/배포 자동화로 신속한 반복개발, 출시
    RAG
  • Governance (거버넌스 강화)
    • 일관된 정책 적용 (데이터, 서비스)
    • 모든 환경 통합 모니터링
    • 사전 차단 및 빠른 대응 (가드레일, 알람)
    RAG
솔루션 및 적용 기술

솔루션 및 적용 기술

와이즈온 AI Platform는 최신 AI 기술 트렌드를 반영하여 기업의 디지털 전환을 지원합니다.

생성형 AI 도입 트렌드

기업 내 생성형 AI 활용 범위가 확대되고 비즈니스 프로세스 혁신이 가속화되고 있습니다. AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, "언제, 어떻게 도입하느냐"가 중요합니다. 와이즈온은 이러한 트렌드에 발맞춰 기업 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다.

  • 핵심 기술 상세

    • RAG (Retrieval Augmented Generation)

      기업 데이터 보안, LLM 학습 비용, 데이터 시의성 문제를 해결하는 핵심 기술입니다. 와이즈온은 자동화된 RAG 환경 구성을 통해 기업이 자체 데이터를 안전하고 효율적으로 AI에 연동할 수 있도록 지원합니다.

    • Agentic AI

      AI 기반의 자율적이고 지능적인 프로세스 실행을 통해 업무 생산성과 운영 효율성을 높이는 기술입니다. 와이즈온은 Agentic AI 구축을 위한 개발 및 운영 환경을 제공하여 기업이 혁신적인 AI 에이전트를 만들 수 있도록 돕습니다.

    • Hybrid Model (sLLM & LLM)

      기업이 언어 모델 도입 시 비용 효율성과 성능을 동시에 추구할 수 있는 전략입니다. 와이즈온은 다양한 LLM과 sLLM을 통합 관리하고, 필요에 따라 최적의 모델을 선택하여 사용할 수 있는 유연한 환경을 제공합니다.

  • 적용 사례: 영업 AI 에이전트 구축

    WISE.ON AI Platform를 통해 영업 AI 에이전트를 위한 인프라(클러스터, RAG, LLM) 환경과 애플리케이션 환경(데이터 파이프라인, AI 에이전트)의 구성, 개발/운영을 자동화한 사례입니다.

    • 인프라 환경 구성 및 모니터링: AWS 네트워크, 클러스터, 스토리지 등 인프라 환경과 LLM 환경(OpenAI GPT-4o), Knowledge Base 환경(영업 자료 RAG)을 구성하고 운영/관리팀이 모니터링합니다.
    • 데이터 수집 파이프라인 구축: 데이터팀이 Application 환경에 구성된 오픈소스(Airflow)를 기반으로 영업 자료 수집 및 임베딩 자동화 파이프라인을 구축하여 Knowledge Base에 데이터를 적재합니다.
    • 영업 에이전트 개발: AI 개발팀이 Application 환경의 GitOps를 통해 빌드/배포를 자동화하고, OpenAI LLM과 영업 자료 Knowledge Base를 기반으로 영업 에이전트를 개발합니다.
    RAG

구축사례

  • AI 기반 구인/구직 플랫폼

    • CAS, 블루스톤 DXT, 빅스 테크놀로지 공동 구축 및 서비스
    • 와이즈온 AI 플랫폼을 적용, 개발, 운영, 관리 수행
    • AI 핵심 기술 도입과 서비스 구축 기간 단축 효과
    RAG

  • AI 기반 Sale Enablement 서비스

    • 일본 에이젠텍과 공동 개발
    • 와이즈온 AI 플랫폼의 RAG 기술 기반의 개발 서비스 제공
    • AI기반의 영업 프리젠테이션 생성, 지식 검색 기능 제공
    RAG

기업 실무 AI 도입의 장벽

  • 보안 위협과 데이터 유출 위험으로 민감한 기업 데이터 활용 어려움

    case

  • 내부 시스템 연동 복잡 및 기업 특화 데이터 활용 어려움

    RAG

  • 클라우드/온프레미스 환경에서 AI 인프라 구축 및 운영 어려움

    RAG

  • AI 시스템 구축 비용 부담과 전문 인력 확보 어려움

    RAG

  • 기업용 AI 거버넌스와 통제 시스템 미흡

    RAG
WISE.ON AI Agent

WISE.ON AI Agent

WISE.ON AI Agent은 기업 AI를 안정적이고 지속 가능한 운영을 지원하는 통합 플랫폼입니다. 복잡한 AI 기술 환경을 단순화하고, 통제 가능하며, 확장 가능한 방식으로 제공합니다. "AI 핵심 기술을 환경으로 구성/제공하고 통합 관리"하는 것을 목표로 합니다.

  • AI 도입 기업이 직면한 도전 과제

    • 기술 장벽
      새로운 AI 기술의 이해 및 적용 어려움, 전문 조직 및 인력 부족, 도입 부터 적용 까지 장시간 소요로 비즈니스 대응 민첩성 저하.
    • 데이터 유출/보안 우려
      데이터의 외부 유출에 대한 우려 지속, 외부 AI 서비스에 대한 모니터링 및 통제 부재, AI 답변에 대한 정확성 검증 이슈.
    • 통합 관리/통제 부족
      인프라와 AI Agent에 대한 중복, 과잉 투자, 상이한 기술과 구성으로 관리 복잡성 증가 (개별 관리, 표준화 미흡), 보안, 정책 등 중앙 관리과 거버넌스 적용 불가.

  • WISE.ON AI Agent이 제공하는 솔루션

    • 빠르게 변화하는 AI 기술 스택(LLM, RAG, Agent 등)을 표준화된 환경으로 구성하여, 기업 내 다양한 팀이 일관된 방식으로 활용할 수 있도록 지원.
    • RAG 기반의 지식베이스를 자동으로 구축하고, 문서·데이터 중심의 AI 활용을 지원.
    • LLM 및 sLLM 환경을 AI Gateway를 통해 통합 관리하고, 사용량과 비용, 보안을 통제 가능한 구조로 제공.
    • 애플리케이션 개발과 운영에 필요한 오픈소스 스택을 손쉽게 구성하고, GitOps 기반 배포로 개발 생산성을 높임.
    • 클라우드와 온프레미스를 아우르는 인프라 환경에서 AI 서비스 구성 및 배포를 자동화하여, 운영 복잡성을 최소화.
    • 전사 차원의 운영 현황과 보안 정책, 자원 사용량 등을 시각화하여, AI 운영의 거버넌스를 체계화.
    RAG

기대 효과

  • Cost (비용 절감)
    • 표준화된 구성으로 재사용, 중복 제거
    • 핵심 컴포넌트 내장으로 시간·비용 절감
    • 중앙 통제와 지원 체계로 운영 인력 효율화
    RAG
  • Speed (속도 향상)
    • 환경 자동 제공으로 즉시 프로젝트 착수 가능
    • 기능 내장 + API 제공으로 빠르게 실험·확산
    • 빌드/배포 자동화로 신속한 반복개발, 출시
    RAG
  • Governance (거버넌스 강화)
    • 일관된 정책 적용 (데이터, 서비스)
    • 모든 환경 통합 모니터링
    • 사전 차단 및 빠른 대응 (가드레일, 알람)
    RAG
솔루션 및 적용 기술

솔루션 및 적용 기술

와이즈온 AI Agent는 최신 AI 기술 트렌드를 반영하여 기업의 디지털 전환을 지원합니다.

생성형 AI 도입 트렌드

기업 내 생성형 AI 활용 범위가 확대되고 비즈니스 프로세스 혁신이 가속화되고 있습니다. AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, "언제, 어떻게 도입하느냐"가 중요합니다. 와이즈온은 이러한 트렌드에 발맞춰 기업 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다.

  • 핵심 기술 상세

    • RAG (Retrieval Augmented Generation)

      기업 데이터 보안, LLM 학습 비용, 데이터 시의성 문제를 해결하는 핵심 기술입니다. 와이즈온은 자동화된 RAG 환경 구성을 통해 기업이 자체 데이터를 안전하고 효율적으로 AI에 연동할 수 있도록 지원합니다.

    • Agentic AI

      AI 기반의 자율적이고 지능적인 프로세스 실행을 통해 업무 생산성과 운영 효율성을 높이는 기술입니다. 와이즈온은 Agentic AI 구축을 위한 개발 및 운영 환경을 제공하여 기업이 혁신적인 AI 에이전트를 만들 수 있도록 돕습니다.

    • Hybrid Model (sLLM & LLM)

      기업이 언어 모델 도입 시 비용 효율성과 성능을 동시에 추구할 수 있는 전략입니다. 와이즈온은 다양한 LLM과 sLLM을 통합 관리하고, 필요에 따라 최적의 모델을 선택하여 사용할 수 있는 유연한 환경을 제공합니다.

  • 적용 사례: 영업 AI 에이전트 구축

    WISE.ON AI Platform를 통해 영업 AI 에이전트를 위한 인프라(클러스터, RAG, LLM) 환경과 애플리케이션 환경(데이터 파이프라인, AI 에이전트)의 구성, 개발/운영을 자동화한 사례입니다.

    • 인프라 환경 구성 및 모니터링 AWS 네트워크, 클러스터, 스토리지 등 인프라 환경과 LLM 환경(OpenAI GPT-4o), Knowledge Base 환경(영업 자료 RAG)을 구성하고 운영/관리팀이 모니터링합니다.
    • 데이터 수집 파이프라인 구축 데이터팀이 Application 환경에 구성된 오픈소스(Airflow)를 기반으로 영업 자료 수집 및 임베딩 자동화 파이프라인을 구축하여 Knowledge Base에 데이터를 적재합니다.
    • 영업 에이전트 개발 AI 개발팀이 Application 환경의 GitOps를 통해 빌드/배포를 자동화하고, OpenAI LLM과 영업 자료 Knowledge Base를 기반으로 영업 에이전트를 개발합니다.
    RAG

고객 사례

  • 기업 맞춤형 AI 에이전트

    • 제조업 CAS사의 영업/마케팅 AI 에이전트 구축(중)
    • 와이즈온 AI 에이전트 기반 맞춤화
    • AI 기반 검색, 데이터 분석, 업무 자동화 기능 제공
    RAG

  • 공공 기관을 위한 맞춤형 AI 에이전트

    • 이베이테크와 협력 구축. 나라장터를 통한 판매 및 서비스
    • 와이즈온 AI 에이전트를 공공 기관용으로 특화
    • AI 기반의 검색, 조사, 데이터 분석, 시각화, 문서화 기능 제공
    RAG