문제
모든 벤더가 AI가 비즈니스를 혁신할 것이라고 말합니다. 구체적으로 어떻게, 무엇이 드는지, 무엇이 잘못될 수 있는지를 말해줄 수 있는 벤더는 거의 없습니다. 또 다른 AI 전략 덱이 필요한 게 아니라 — 프로덕션에서 AI 에이전트를 배포해 본 실무자가 실제로 작동하는 것을 말해줄 수 있는 사람이 필요합니다.
당사의 접근 방식
당사는 기술에 구애받지 않는 컨설턴트이며, 우연히 여러 AI 플랫폼에 깊은 전문 지식을 갖추고 있습니다. 당사가 구축하거나 판매 자격을 갖춘 도구가 아닌, 귀하의 특정 워크플로에 적합한 도구를 권장합니다.
플랫폼 평가
당사는 주요 AI 에이전트 플랫폼에 걸쳐 평가하고 배포합니다:
| 플랫폼 | 적합한 경우 | 고려 사항 |
|---|---|---|
| Copilot Studio | Teams 통합 워크플로, 로우코드 팀 | Microsoft 라이선싱 필요, 제한적 커스터마이징 |
| OpenClaw | 멀티 채널 자동화, 자체 호스팅 제어 | 오픈소스, 인프라 관리 필요 |
| Azure AI Agent Service | Azure 네이티브 워크로드, 관리형 인프라 | 사용량 기반 가격, Azure 의존성 |
| 커스텀 에이전트 | 고유한 워크플로, 최대 제어 | 가장 높은 개발 비용, 완전한 유연성 |
당사가 배포하는 것
워크플로 자동화 — 이메일 분류, 문서 처리, 승인 라우팅, 보고서 생성. 팀의 시간을 소비하면서 사람의 판단이 필요 없는 일상 작업입니다.
IT 운영 — 자동화된 준수 모니터링, 인시던트 대응 분류, 구성 드리프트 탐지, 패치 준수 보고. 환경을 감시하여 팀이 프로젝트에 집중할 수 있게 하는 AI 에이전트입니다.
개발자 생산성 — 거버넌스 제어를 갖춘 AI 코딩 에이전트, 자동화된 코드 리뷰, 문서 생성, 테스트 스캐폴딩. 품질이나 감사 가능성을 희생하지 않으면서 더 빠른 개발입니다.
의사결정 지원 — 데이터 종합, 경쟁 모니터링, 정책 분석, 리서치 자동화. 인간이 결정을 내릴 수 있도록 브리핑을 준비하는 AI입니다.
거버넌스 우선
당사가 설계하는 모든 AI 배포에는 다음이 포함됩니다:
- 감사 추적 — 모든 에이전트 작업은 인간 활동과 분리하여 기록
- Human-in-the-loop — 민감한 작업(이메일 발송, 데이터 수정, 외부 API 호출)에 대한 승인 워크플로
- 비용 제어 — 토큰 예산, 모델 선택 정책, 지출 알림
- 데이터 거주지 — 데이터가 어디로 가는지, 어떤 모델이 접근할 수 있는지 제어
- 접근 제어 — Entra ID 통합, 조건부 액세스, 역할 기반 권한
Big Hat Group인 이유
당사는 AI에 대해 조언만 하는 것이 아니라 — 자체 운영에서 AI 에이전트를 실행합니다. 당사의 내부 도구는 OpenClaw, Claude Code, BHGBrain(당사의 벡터 메모리 시스템), 커스텀 MCP 통합을 매일 사용합니다. 무엇이 작동하는지, 무엇이 깨지는지, 무엇이 예상보다 비용이 많이 드는지 배웠습니다 — 그리고 그 실무자 경험을 모든 프로젝트에 가져옵니다.
정직한 권고. Copilot Studio가 귀하의 문제를 해결한다면, 다른 플랫폼에서 전문 지식을 구축했더라도 그렇게 말합니다. 정답은 귀하의 팀에게 작동하는 것이지, 가장 많은 컨설팅 시간을 발생시키는 것이 아닙니다.
Microsoft 스택 전문 지식. AI는 고립되어 존재하지 않습니다. 당사는 Entra ID, Intune, Azure, Graph API, Microsoft 365 생태계를 깊이 이해하여 — 귀하의 AI 배포가 섬처럼 떠 있는 것이 아니라 적절히 통합됩니다.
프로덕션 경험. 당사는 규제 환경에서 실제 워크로드를 처리하는 AI 에이전트를 배포해 왔습니다. 데모와 배포의 차이를 알고 있습니다.