누구나 딸깍 ! 쓸모없는 AI입니다.
경쟁력은 전문가의 업무를 깊게 이해하는 AI에서 출발합니다.

현장에서 매일 생성되는 도면, 내역서, 시방서 등 방대한 비정형 데이터의 포맷 파편화 및 상호 연결성 부재 현상 심화.

데이터의 파편화와 현장 비표준 용어 혼용으로 인해, 범용 AI가 건설 특유의 복잡한 인과관계와 본질적 맥락을 파악하지 못하는 기술적 한계 직면.

자연어 처리 기술로 핵심 데이터를 추출하고, 당사 고유의 CUBE 온톨로지(5W1H) 규격으로 정제하여 AI가 즉각적으로 연산 및 추론할 수 있는 표준 데이터베이스 구축 기술

[1] 알려주기 싫어, [2] 아는 것이 없어, [3] 표현하기 어려워, [4] 조직 치부 노출되서, [5] 너무 바빠서

인력 이탈 시 기업 노하우가 완전히 단절되며, 도메인 지식 없이 범용 AI를 도입할 경우 치명적인 환각 리스크 발생.

추출된 전문가의 도메인 지식을 지식 그래프로 연결하고 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 영구 자산화하는 RAG 파이프라인 가동으로, 환각 없는 무결점 추론 환경 제공.

업무 분석 없이 도입된 "딸깍" 자동화. AI가 잘하는 업무와 사람이 반드시 수행해야 할 업무가 구분되지 않은 채, 프로세스 전체를 통째로 AI에 위임.

분석 없는 자동화는 "빠른 오답"만 양산. 결과물 품질 저하와 재검증·재작업이 반복되며, 결국 실무자가 AI의 결과를 수습하는 역전 현상 발생.

업무를 미세 단위(Micro-task)로 분해 후 발생 빈도, 소요 시간, 판단 전문성, 규칙 존재 여부, 필요 데이터, AI 처리 가능 범위의 6대 기준으로 평가. AI 수행 영역과 사람이 반드시 검토하는 영역을 구분 설계한 Human-in-the-Loop 데이터 파이프라인 구축.