경쟁사는 AI로 딸깍하는데,
아직도 엑셀로 데이터를 정리하고 계십니까?

내역서, 공정표, 시방서 등이 엑셀, PDF, HWP 등 서로 다른 포맷으로 흩어져 있어 유기적인 데이터 연계가 불가

단순 키워드나 텍스트 위주로 데이터를 취합할 경우 현장 특유의 복잡한 인과 관계와 본질적인 맥락이 완전히 누락

비표준화된 현장 용어와 복잡한 지식 체계로 인해 범용 AI가 이해할 수 없는 원시 데이터

LLM은 사실여부와 무관하게 그럴듯한 답변을 생성하는 환각(Hallucination)의 한계를 지니며, 정교한 검증 장치 없이는 의사결정에 심각한 리스크를 초래

구조화되지 않은 원천 데이터 그대로 입력할 경우, 엉뚱한 수량 산출이나 엉뚱한 조항 해석 등 치명적인 엔지니어링 오류 발생

입출력 결과에 대해 수학적, 도메인 온톨로지적인 2중 검증 필터링이 없어, 출력 결과를 현업 엔지니어가 매번 수작업으로 재검증해야 하는 비효율 발생

1) 알려주기 싫어서, 2) 아는 것이 없어서, 3) 표현하기 어려워서, 4) 업무 치부가 노출될까봐, 5) 너무 바빠서 전문가의 암묵지 추출이 현업에서는 극도로 거부당하는 현상

실무진에게만 과업을 전가하는 방식을 전면 타파하고 최고경영자가 전 프로세스를 직접 관장하는 강력한 탑다운 거버넌스 체계를 도입하는 방식

대표이사 직속 추진 체계를 즉시 가동하여 부서 간 이기주의를 차단하고, 지식 자산화 기여 시 파격적인 인센티브 지급 정책 수립