업무 자동화 진단
자동화 적합성, 리스크, 복잡도, 데이터 요구, 파일럿 범위를 점검합니다.
도구 열기No-API AI 운영 플랫폼
baruAI는 기밀 데이터를 외부 AI API에 보내기 전에 자동화 적합성, RAG 준비도, 프롬프트 구조, 업무 하네스를 검토할 수 있게 돕습니다.
Platform
명시적인 업무 규칙으로 점수표와 권장 범위를 제공합니다.
입력은 실제 원문 데이터가 아니라 업무 설명과 운영 조건 중심입니다.
결과는 자율 결정이 아니라 컨설팅 검토를 위한 출발점입니다.
제품 표면을 바꾸지 않고 live model adapter를 추가할 수 있습니다.
Demo
자동화 후보 업무를 구조화된 규칙 기반 진단으로 먼저 검토합니다.
Demo Lab
자동화 적합성, 리스크, 복잡도, 데이터 요구, 파일럿 범위를 점검합니다.
도구 열기문서 묶음, 메타데이터, 접근 권한, 거버넌스 리스크를 평가합니다.
도구 열기절감 시간, ROI 구간, 구현 복잡도, 의존성을 추정합니다.
도구 열기역할, 컨텍스트, 작업, 제약, 검토 기준을 갖춘 템플릿을 만듭니다.
도구 열기검증, 승인, 로그, 예외, 모니터링 구조를 설계합니다.
도구 열기수요, 재고, 공급사 예외 업무의 AI 적용 우선순위를 점검합니다.
도구 열기초기 상담 정보를 발견 워크숍과 MVP 파일럿 제안 구조로 바꿉니다.
도구 열기반복 업무 자동화의 월간 가치와 투자 회수 기간을 추정합니다.
도구 열기Insights
에이전트형 워크플로는 여러 단계를 계획하고 도구를 호출할 수 있지만, 기업 업무에서는 승인 지점, 예외 처리, 감사 가능성을 먼저 설계해야 한다.
AI 자동화는 데모가 아니라 운영 시스템으로 평가해야 한다. 정확도, 반복 가능성, 비용, 리스크, 검토 시간을 측정해야 확장 여부를 판단할 수 있다.
Harness Engineering은 AI 또는 규칙 기반 업무 로직을 입력 검증, 사람 검토, 로그, 모니터링, 예외 처리, 롤백으로 감싸는 운영 설계 방식이다.
AI Intelligence
출처 링크, 불확실성 표시, 공개 게이트를 갖춘 브리핑만 public surface에 올립니다.
draft 브리핑과 내부 evidence/audit/approval 파일은 목록, sitemap, RSS, search index에 노출하지 않는 구조로 운영합니다.
AI 브리핑 보기출처 링크와 불확실성 표시를 포함해 한국 비즈니스 관점으로 정리한 2026-06-29 AI Intelligence 브리핑입니다.
baruAI는 프로토타입 결과를 범위, 수용 기준, 거버넌스 계획으로 전환하도록 돕습니다.
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