Ganabasaaは韓国に本社を置くソフトウェア開発会社です。長年のサービス企画経験を持つ代表が率い、15年以上の実務経験を持つシニアプログラマーと協業し、Web、モバイル、AI、自動化、SaaSなど、様々な分野のカスタムソフトウェアを開発しています。国内外のクライアント様のプロジェクトを受注しております。
よくある質問 (FAQ)
受託開発に関してよくいただくご質問にお答えします
契約、期間、技術、支払い、NDAまで、外注開発のご依頼前に最もよくいただく12の質問をまとめました。回答が見つからない場合は、いつでもご相談ください。
Webサービス、モバイルアプリ(iOS/Android)、AIチャットボット、自動化システム、SaaSプラットフォーム、多言語翻訳サイト、占術サービス、企業イントラネット、宝くじシステム、コミュニティサイト、ゲーム、放送ストリーミングシステム、株・仮想通貨トレーディングボット、ショート・ロング動画自動化、AIシナリオ生成など、14以上の分野で開発経験がございます。新しいドメインであっても、AIを活用して迅速に学習し、実装することが可能です。
バックエンドにはNode.js、PHP、Pythonを主に利用し、データベースにはMariaDB/MySQL/PostgreSQL/MongoDBを活用します。フロントエンドにはReact、Vue.js、Next.jsを使用し、モバイルはReact Native、Flutter、iOSネイティブ(Swift)、Androidネイティブ(Kotlin)の全てに対応しています。AIについては、OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Ollamaローカルモデル、そしてElevenLabsのような音声合成APIを活用します。
はい、ようこそ。当サイトは、韓国語/英語/日本語/中国語/ベトナム語/インドネシア語/マレー語/タガログ語/ヒンディー語/アラビア語/フランス語/ドイツ語/スペイン語/ポルトガル語など、14ヶ国語をサポートしております。お問い合わせは、時間帯を問わずメール（nautilos9@gmail.com）、Telegram（@Naesa_bot）、カカオトークオープンチャットにて可能です。英語または日本語でのミーティングも承ります。
プロジェクトのご要望を伺った後、機能単位で費用を算出いたします。一般的な目安としては、簡単なランディングページ/企業ウェブサイトは1〜2週間、一般的なWebサービスやモバイルアプリは4〜12週間、複雑なSaaSプラットフォームやトレーディングボットは8〜24週間程度を要します。正確な見積もりにつきましては、お電話、Eメール、Telegram、カカオトークよりお問い合わせいただければ、24時間以内にご返信いたします。
プロジェクトの規模によって異なります。代表が企画出身のため、ご要望を直接整理し、シニア開発者やAIツールと連携して、一般的な外注案件と比較して30〜50%の速さで開発を進めます。MVP（Minimum Viable Product）は2〜4週間、正式リリースは6〜12週間が一般的です。
開発完了後1ヶ月間は無償のバグ修正期間を提供いたします。その後は、月単位または年単位での保守契約を締結いただくことができ、機能追加や改善も別途お見積もりにて承ります。緊急対応（例：サービスダウン）は24時間以内に対応いたします。
主に2つの方法で活用いたします。一つ目は、開発プロセス内部でAIコードアシスタント、自動テスト生成、コードレビューなどに使用し、開発速度を向上させることです。二つ目は、クライアント様のサービスにAI機能を直接組み込むことです。具体的には、チャットボット、自動コンテンツ生成、音声/動画合成、自動翻訳、シナリオ自動生成などがございます。
契約完了後、全てのソースコードと著作権はクライアント様に譲渡されます。GitHubリポジトリまたは圧縮ファイル形式で納品し、使用した外部ライブラリのライセンスについても整理してご提供いたします。
一般的に、契約金30〜50%、中間金30〜40%、残金20〜30%の3段階に分けてお支払いをいただきます。国内のクライアント様には適格請求書（インボイス）の発行が可能で、海外のクライアント様にはPayPal、Wise、銀行送金など、様々な決済方法に対応しております。
はい、承っております。1週間以内の短いコンサルティング、単一機能の追加、バグ修正など、小規模な案件も対応可能です。最低見積もり額は定めておりませんので、お気軽にお問い合わせください。
はい、お見積もり段階からNDAの締結が可能です。標準のNDA様式を提供いたしますが、クライアント様が保有されているNDA様式がございましたら、内容を確認の上、署名させていただきます。
AX는 AI Transformation의 줄임말로, 조직이 일하는 방식 자체를 AI 중심으로 재설계하는 변화를 뜻합니다.
AX는 AI Transformation(인공지능 전환)의 줄임말입니다. 사내에 챗봇 하나를 두는 수준을 넘어, 기업의 업무 흐름과 의사결정 구조 전체를 AI를 전제로 다시 설계하는 것을 말합니다.
핵심은 세 가지입니다.
1) 역할 분담이 바뀝니다. 1차 분석, 초안 작성, 자료 수집처럼 사람이 하던 준비 작업을 AI가 맡고, 사람은 검증과 최종 판단에 집중합니다.
2) 업무 절차가 바뀝니다. 기존 절차에 AI를 끼워 넣는 것이 아니라, AI가 있다는 전제로 절차를 다시 그립니다. 그래서 도구 도입보다 워크플로우 재설계가 먼저입니다.
3) 데이터가 자산이 됩니다. 사내 문서와 이력이 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리되어야 비로소 조직 고유의 답을 얻을 수 있습니다.
"ChatGPT를 결제해서 팀에 나눠줬다"는 것은 AX가 아니라 AX 4단계 성숙도 중 1단계(도구 활용)입니다. 대부분의 조직이 여기서 멈춥니다. 가나바사아는 진단 워크숍으로 현재 단계를 확인한 뒤 다음 단계로 올라가는 가장 짧은 경로를 설계합니다.
핵심은 세 가지입니다.
1) 역할 분담이 바뀝니다. 1차 분석, 초안 작성, 자료 수집처럼 사람이 하던 준비 작업을 AI가 맡고, 사람은 검증과 최종 판단에 집중합니다.
2) 업무 절차가 바뀝니다. 기존 절차에 AI를 끼워 넣는 것이 아니라, AI가 있다는 전제로 절차를 다시 그립니다. 그래서 도구 도입보다 워크플로우 재설계가 먼저입니다.
3) 데이터가 자산이 됩니다. 사내 문서와 이력이 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리되어야 비로소 조직 고유의 답을 얻을 수 있습니다.
"ChatGPT를 결제해서 팀에 나눠줬다"는 것은 AX가 아니라 AX 4단계 성숙도 중 1단계(도구 활용)입니다. 대부분의 조직이 여기서 멈춥니다. 가나바사아는 진단 워크숍으로 현재 단계를 확인한 뒤 다음 단계로 올라가는 가장 짧은 경로를 설계합니다.
AEO는 Answer Engine Optimization의 줄임말로, AI가 사용자 질문에 답할 때 우리 정보를 근거로 쓰게 만드는 작업입니다.
AEO는 Answer Engine Optimization(답변엔진 최적화)의 줄임말입니다. 검색결과 순위를 올리는 SEO와 달리, AI가 사용자 질문에 답을 만들 때 우리 정보를 근거로 인용하게 만드는 것이 목표입니다.
무엇이 달라졌는지부터 보겠습니다. 예전에는 "강남 임플란트"를 검색하면 블로그와 홈페이지 열 개가 나열되고 사용자가 직접 비교했습니다. 지금은 ChatGPT나 Google AI 개요에 물으면 정리된 답 하나가 나옵니다. 그 답에 언급되지 않으면 사용자는 우리 기관의 존재조차 모릅니다.
AEO의 실제 작업은 세 가지입니다.
1) 질문 발굴 — 고객이 실제로 쓰는 표현 그대로 질문 목록을 만듭니다. "임플란트 가격"이 아니라 "임플란트 하나에 얼마나 들어요?"처럼요.
2) 답변 구조 설계 — 질문 바로 아래에 한 문장으로 답하고, 근거와 절차를 뒤에 붙입니다. AI는 앞부분만 읽고 인용 여부를 정하는 경우가 많습니다.
3) 기계 판독 구조화 — FAQPage, MedicalWebPage 같은 Schema를 붙여 AI가 "이것은 질문이고 이것은 답이다"를 명확히 알게 합니다.
디자인이 예쁜 것과는 무관합니다. 정보가 정리되어 있고 질문에 정면으로 답하는 페이지가 선택됩니다.
무엇이 달라졌는지부터 보겠습니다. 예전에는 "강남 임플란트"를 검색하면 블로그와 홈페이지 열 개가 나열되고 사용자가 직접 비교했습니다. 지금은 ChatGPT나 Google AI 개요에 물으면 정리된 답 하나가 나옵니다. 그 답에 언급되지 않으면 사용자는 우리 기관의 존재조차 모릅니다.
AEO의 실제 작업은 세 가지입니다.
1) 질문 발굴 — 고객이 실제로 쓰는 표현 그대로 질문 목록을 만듭니다. "임플란트 가격"이 아니라 "임플란트 하나에 얼마나 들어요?"처럼요.
2) 답변 구조 설계 — 질문 바로 아래에 한 문장으로 답하고, 근거와 절차를 뒤에 붙입니다. AI는 앞부분만 읽고 인용 여부를 정하는 경우가 많습니다.
3) 기계 판독 구조화 — FAQPage, MedicalWebPage 같은 Schema를 붙여 AI가 "이것은 질문이고 이것은 답이다"를 명확히 알게 합니다.
디자인이 예쁜 것과는 무관합니다. 정보가 정리되어 있고 질문에 정면으로 답하는 페이지가 선택됩니다.
DX는 사람이 정한 규칙을 자동화하는 것이고, AX는 AI가 판단을 보조해 규칙 자체를 바꾸는 것입니다.
DX(디지털 전환)와 AX(AI 전환)는 목적지가 다릅니다.
DX는 자동화입니다. 종이 결재를 전자결재로, 수기 장부를 ERP로 옮기는 일이죠. 사람이 미리 정해 둔 규칙을 시스템이 빠짐없이 실행하게 만드는 것이 목표입니다. 규칙에 없는 상황이 오면 시스템은 멈추고 사람을 부릅니다.
AX는 자율화입니다. AI가 데이터를 읽고 상황을 해석해 선택지를 제시합니다. 규칙에 없던 상황도 유사 사례를 근거로 판단을 제안합니다. 사람은 그 제안을 검증하고 책임지는 위치로 올라갑니다.
실무에서 체감되는 차이는 이렇습니다.
- DX: 견적서 양식을 시스템에 넣어 오류 없이 출력한다.
- AX: 과거 견적 3천 건과 원가 데이터를 근거로 이번 건의 적정가와 리스크를 먼저 제시한다.
순서상 DX가 끝나야 AX가 되는 것은 아닙니다. DX가 부족해도 문서와 이력만 남아 있다면 AX를 시작할 수 있습니다. 다만 데이터가 사람 머릿속에만 있는 조직은 AX 이전에 기록 습관부터 만들어야 합니다.
DX는 자동화입니다. 종이 결재를 전자결재로, 수기 장부를 ERP로 옮기는 일이죠. 사람이 미리 정해 둔 규칙을 시스템이 빠짐없이 실행하게 만드는 것이 목표입니다. 규칙에 없는 상황이 오면 시스템은 멈추고 사람을 부릅니다.
AX는 자율화입니다. AI가 데이터를 읽고 상황을 해석해 선택지를 제시합니다. 규칙에 없던 상황도 유사 사례를 근거로 판단을 제안합니다. 사람은 그 제안을 검증하고 책임지는 위치로 올라갑니다.
실무에서 체감되는 차이는 이렇습니다.
- DX: 견적서 양식을 시스템에 넣어 오류 없이 출력한다.
- AX: 과거 견적 3천 건과 원가 데이터를 근거로 이번 건의 적정가와 리스크를 먼저 제시한다.
순서상 DX가 끝나야 AX가 되는 것은 아닙니다. DX가 부족해도 문서와 이력만 남아 있다면 AX를 시작할 수 있습니다. 다만 데이터가 사람 머릿속에만 있는 조직은 AX 이전에 기록 습관부터 만들어야 합니다.
AEO는 질문에 답하는 구조를 만드는 일이고, GEO는 생성형 AI가 실제로 인용하는지를 측정하고 관리하는 일입니다.
두 용어는 겹치는 부분이 많아 업계에서도 혼용됩니다. 가나바사아는 이렇게 구분해서 씁니다.
AEO(Answer Engine Optimization)는 우리 사이트 안쪽 작업입니다. 질문을 발굴하고, 답변을 구조화하고, Schema를 붙입니다. 통제 가능한 영역입니다.
GEO(Generative Engine Optimization)는 사이트 바깥까지 포함합니다. ChatGPT·Gemini·Perplexity가 답을 만들 때 참고하는 것은 우리 홈페이지만이 아닙니다. 네이버 플레이스, 구글 비즈니스 프로필, 병원 정보 디렉터리, 뉴스, 커뮤니티 언급까지 함께 읽습니다. 이 정보들이 서로 어긋나면 AI는 확신을 갖지 못하고 인용을 피합니다.
그래서 GEO 작업에는 이런 것이 들어갑니다.
- 사이트 밖 정보의 일관성 맞추기 (주소·진료시간·진료과목·대표자)
- AI 엔진별로 핵심 질문을 실제로 던져 언급 여부 측정
- 경쟁 기관은 어떻게 언급되는지 비교
정리하면 AEO가 "답할 준비를 갖추는 일"이고 GEO가 "실제로 답에 등장하는지 확인하고 조정하는 일"입니다. 둘을 따로 파는 업체도 있지만, 실무에서는 나눌 이유가 없어 가나바사아는 하나의 작업으로 진행합니다.
AEO(Answer Engine Optimization)는 우리 사이트 안쪽 작업입니다. 질문을 발굴하고, 답변을 구조화하고, Schema를 붙입니다. 통제 가능한 영역입니다.
GEO(Generative Engine Optimization)는 사이트 바깥까지 포함합니다. ChatGPT·Gemini·Perplexity가 답을 만들 때 참고하는 것은 우리 홈페이지만이 아닙니다. 네이버 플레이스, 구글 비즈니스 프로필, 병원 정보 디렉터리, 뉴스, 커뮤니티 언급까지 함께 읽습니다. 이 정보들이 서로 어긋나면 AI는 확신을 갖지 못하고 인용을 피합니다.
그래서 GEO 작업에는 이런 것이 들어갑니다.
- 사이트 밖 정보의 일관성 맞추기 (주소·진료시간·진료과목·대표자)
- AI 엔진별로 핵심 질문을 실제로 던져 언급 여부 측정
- 경쟁 기관은 어떻게 언급되는지 비교
정리하면 AEO가 "답할 준비를 갖추는 일"이고 GEO가 "실제로 답에 등장하는지 확인하고 조정하는 일"입니다. 둘을 따로 파는 업체도 있지만, 실무에서는 나눌 이유가 없어 가나바사아는 하나의 작업으로 진행합니다.
AX 전환은 도구 도입이 아니라 업무 절차·역할·데이터 구조를 AI 기준으로 다시 세우는 조직 변화입니다.
AX 전환은 조직이 AX 성숙도 단계를 한 칸 이상 올리는 과정을 말합니다. 가나바사아는 4단계로 진단합니다.
1단계 도구 활용 — 개인이 각자 AI를 씁니다. 성과가 사람마다 다르고 조직에 남지 않습니다.
2단계 업무 자동화 — 반복 업무 하나가 AI 파이프라인으로 처리됩니다. 처음으로 시간이 측정 가능하게 절약됩니다.
3단계 데이터 내재화 — 사내 문서·이력이 AI가 검색할 수 있는 형태로 정리됩니다. 조직 고유의 답이 나오기 시작합니다.
4단계 컨텍스트 설계 — 부서 간 맥락이 연결되어 여러 AI가 협업합니다. 의사결정 속도 자체가 바뀝니다.
대부분의 국내 중소·중견기업은 1~2단계에 있습니다. 전환이란 3단계로 넘어가는 일이고, 그 문턱은 기술이 아니라 데이터 정리와 업무 재설계입니다. 그래서 AX 전환 프로젝트의 앞부분은 개발이 아니라 진단과 합의로 채워집니다.
1단계 도구 활용 — 개인이 각자 AI를 씁니다. 성과가 사람마다 다르고 조직에 남지 않습니다.
2단계 업무 자동화 — 반복 업무 하나가 AI 파이프라인으로 처리됩니다. 처음으로 시간이 측정 가능하게 절약됩니다.
3단계 데이터 내재화 — 사내 문서·이력이 AI가 검색할 수 있는 형태로 정리됩니다. 조직 고유의 답이 나오기 시작합니다.
4단계 컨텍스트 설계 — 부서 간 맥락이 연결되어 여러 AI가 협업합니다. 의사결정 속도 자체가 바뀝니다.
대부분의 국내 중소·중견기업은 1~2단계에 있습니다. 전환이란 3단계로 넘어가는 일이고, 그 문턱은 기술이 아니라 데이터 정리와 업무 재설계입니다. 그래서 AX 전환 프로젝트의 앞부분은 개발이 아니라 진단과 합의로 채워집니다.
SEO는 AEO의 전제 조건입니다. 대체가 아니라 그 위에 한 층을 더 쌓는 작업입니다.
SEO를 버리고 AEO로 갈아타는 것이 아닙니다. 순서상 SEO가 먼저이고 AEO가 그 위에 올라갑니다.
이유는 AI가 답을 만드는 과정에 있습니다. AI는 먼저 검색엔진 색인에서 관련 문서를 찾고, 그중에서 답변에 쓸 근거를 고릅니다. 색인에 없는 페이지는 애초에 후보가 아닙니다. 즉 SEO가 안 되어 있으면 AEO 작업은 효과를 낼 수 없습니다.
다만 SEO만으로는 부족합니다. 검색결과 1위여도 AI 답변에 인용되지 않는 경우가 실제로 있습니다. 순위를 정하는 기준과 인용 근거를 고르는 기준이 다르기 때문입니다. AI는 "질문에 직접 답하는가", "근거가 명확한가", "기계가 읽을 수 있는 구조인가"를 봅니다.
이미 SEO를 하고 계시다면 유리한 출발입니다. 진단에서 색인 상태가 양호하다고 나오면 AI BASIC이나 STANDARD로 시작해 AEO 층만 얹으면 됩니다. 홈페이지 자체가 오래되어 SEO 기반이 없는 경우에는 WEBSITE AI처럼 리뉴얼을 포함한 패키지가 결과적으로 더 저렴합니다.
이유는 AI가 답을 만드는 과정에 있습니다. AI는 먼저 검색엔진 색인에서 관련 문서를 찾고, 그중에서 답변에 쓸 근거를 고릅니다. 색인에 없는 페이지는 애초에 후보가 아닙니다. 즉 SEO가 안 되어 있으면 AEO 작업은 효과를 낼 수 없습니다.
다만 SEO만으로는 부족합니다. 검색결과 1위여도 AI 답변에 인용되지 않는 경우가 실제로 있습니다. 순위를 정하는 기준과 인용 근거를 고르는 기준이 다르기 때문입니다. AI는 "질문에 직접 답하는가", "근거가 명확한가", "기계가 읽을 수 있는 구조인가"를 봅니다.
이미 SEO를 하고 계시다면 유리한 출발입니다. 진단에서 색인 상태가 양호하다고 나오면 AI BASIC이나 STANDARD로 시작해 AEO 층만 얹으면 됩니다. 홈페이지 자체가 오래되어 SEO 기반이 없는 경우에는 WEBSITE AI처럼 리뉴얼을 포함한 패키지가 결과적으로 더 저렴합니다.
AX 플랫폼은 AI 모델·사내 데이터·업무 도구를 잇는 기반을 말하며, 완제품 구매보다 조합이 현실적입니다.
AX 플랫폼은 특정 제품 이름이 아니라 구조를 가리키는 말입니다. 최소한 네 가지가 연결되어야 플랫폼이라 부를 수 있습니다.
1) 모델 계층 — GPT, Claude, Gemini 같은 상용 API 또는 사내에 설치하는 로컬 모델.
2) 데이터 계층 — 사내 문서·이력을 AI가 검색할 수 있게 색인한 저장소(RAG).
3) 오케스트레이션 — 어떤 요청을 어떤 모델에 보내고, 결과를 어떤 순서로 이어 붙일지 정하는 흐름.
4) 접점 — 직원이 실제로 쓰는 화면. 사내 메신저, 그룹웨어, 기존 업무 시스템 안에 들어가는 것이 이상적입니다.
상용 AX 플랫폼을 통째로 도입하면 빠르지만 월 구독료가 인원수에 비례해 늘고, 사내 시스템과 붙이는 부분은 결국 별도 개발이 필요합니다. 가나바사아는 대부분의 중소·중견기업에 조합형을 권합니다. 검증된 상용 모델 API를 쓰되 데이터 계층과 접점은 사내에 두는 방식이며, 이렇게 하면 모델을 나중에 교체해도 축적한 데이터는 그대로 남습니다.
주의할 점은 플랫폼을 먼저 사고 쓸 곳을 찾는 순서입니다. 실제 업무 하나를 먼저 정하고 그것을 돌리는 데 필요한 만큼만 구성하는 편이 비용도 낮고 성공률도 높습니다.
1) 모델 계층 — GPT, Claude, Gemini 같은 상용 API 또는 사내에 설치하는 로컬 모델.
2) 데이터 계층 — 사내 문서·이력을 AI가 검색할 수 있게 색인한 저장소(RAG).
3) 오케스트레이션 — 어떤 요청을 어떤 모델에 보내고, 결과를 어떤 순서로 이어 붙일지 정하는 흐름.
4) 접점 — 직원이 실제로 쓰는 화면. 사내 메신저, 그룹웨어, 기존 업무 시스템 안에 들어가는 것이 이상적입니다.
상용 AX 플랫폼을 통째로 도입하면 빠르지만 월 구독료가 인원수에 비례해 늘고, 사내 시스템과 붙이는 부분은 결국 별도 개발이 필요합니다. 가나바사아는 대부분의 중소·중견기업에 조합형을 권합니다. 검증된 상용 모델 API를 쓰되 데이터 계층과 접점은 사내에 두는 방식이며, 이렇게 하면 모델을 나중에 교체해도 축적한 데이터는 그대로 남습니다.
주의할 점은 플랫폼을 먼저 사고 쓸 곳을 찾는 순서입니다. 실제 업무 하나를 먼저 정하고 그것을 돌리는 데 필요한 만큼만 구성하는 편이 비용도 낮고 성공률도 높습니다.
도구 구매나 콘텐츠 양산이 아니라, 지금 AI가 우리를 어떻게 설명하는지 측정하는 것부터 시작합니다.
AI 검색 최적화는 다음 5단계로 진행합니다. 순서를 바꾸면 돈만 쓰고 효과를 확인할 방법이 없어집니다.
1단계 · 현재 상태 측정 (1~2주)
ChatGPT·Gemini·Perplexity·Google AI 개요에 우리 업종·지역과 관련된 질문 20~100개를 실제로 던져 봅니다. 우리가 언급되는지, 경쟁사는 어떻게 나오는지, 틀린 정보가 섞여 있지는 않은지 그대로 기록합니다. 이 기록이 이후 모든 개선의 기준선이 됩니다. 가나바사아는 이 단계를 무료로 제공합니다.
2단계 · 질문 목록 확정 (3~5일)
측정 결과 중에서 실제 문의로 이어질 가능성이 높은 질문을 추립니다. 검색량이 많은 질문보다 "이 질문을 한 사람은 곧 예약한다" 싶은 질문이 우선입니다. 상담실장이 매일 듣는 질문이 여기 많이 들어갑니다.
3단계 · 구조 정비 (2~4주)
홈페이지가 AI에게 읽히는 상태인지 점검하고 고칩니다. 색인 여부, 사이트 구조, 페이지별 질문-답변 배치, Schema 구조화 데이터를 손봅니다. 기존 홈페이지가 너무 낡아 고치는 비용이 새로 만드는 비용에 근접하면 이 시점에 리뉴얼을 권합니다.
4단계 · 콘텐츠 축적 (매월)
확정한 질문 목록을 하나씩 답해 나갑니다. 분량을 채우는 글이 아니라 특정 질문 하나에 정확히 답하는 글을 매월 4~12건 씁니다.
5단계 · 재측정과 보강 (매월)
1단계와 똑같은 질문을 같은 방식으로 다시 던집니다. 변화가 없는 질문은 원인을 찾아 다음 달 작업에 반영합니다.
보통 3개월차부터 측정 가능한 변화가 나타나고, 6개월이면 방향이 맞는지 판단할 데이터가 쌓입니다.
1단계 · 현재 상태 측정 (1~2주)
ChatGPT·Gemini·Perplexity·Google AI 개요에 우리 업종·지역과 관련된 질문 20~100개를 실제로 던져 봅니다. 우리가 언급되는지, 경쟁사는 어떻게 나오는지, 틀린 정보가 섞여 있지는 않은지 그대로 기록합니다. 이 기록이 이후 모든 개선의 기준선이 됩니다. 가나바사아는 이 단계를 무료로 제공합니다.
2단계 · 질문 목록 확정 (3~5일)
측정 결과 중에서 실제 문의로 이어질 가능성이 높은 질문을 추립니다. 검색량이 많은 질문보다 "이 질문을 한 사람은 곧 예약한다" 싶은 질문이 우선입니다. 상담실장이 매일 듣는 질문이 여기 많이 들어갑니다.
3단계 · 구조 정비 (2~4주)
홈페이지가 AI에게 읽히는 상태인지 점검하고 고칩니다. 색인 여부, 사이트 구조, 페이지별 질문-답변 배치, Schema 구조화 데이터를 손봅니다. 기존 홈페이지가 너무 낡아 고치는 비용이 새로 만드는 비용에 근접하면 이 시점에 리뉴얼을 권합니다.
4단계 · 콘텐츠 축적 (매월)
확정한 질문 목록을 하나씩 답해 나갑니다. 분량을 채우는 글이 아니라 특정 질문 하나에 정확히 답하는 글을 매월 4~12건 씁니다.
5단계 · 재측정과 보강 (매월)
1단계와 똑같은 질문을 같은 방식으로 다시 던집니다. 변화가 없는 질문은 원인을 찾아 다음 달 작업에 반영합니다.
보통 3개월차부터 측정 가능한 변화가 나타나고, 6개월이면 방향이 맞는지 판단할 데이터가 쌓입니다.
다릅니다. AX는 AI 전환(AI Transformation)이고, XAI는 설명가능한 AI(Explainable AI)입니다.
두 용어는 철자가 비슷해 자주 혼동되지만 완전히 다른 개념입니다.
AX(AI Transformation)는 조직 변화에 관한 말입니다. 기업이 일하는 방식을 AI 중심으로 재설계하는 경영·업무 차원의 주제입니다.
XAI(Explainable AI, 설명가능한 AI)는 기술에 관한 말입니다. AI가 왜 그런 결론을 냈는지 사람이 이해할 수 있게 근거를 제시하는 기술 분야입니다. 금융 여신 심사, 의료 판독, 채용 심사처럼 판단 근거를 설명할 법적·윤리적 의무가 있는 영역에서 특히 중요합니다.
둘은 실무에서 만납니다. AX를 제대로 하려면 AI의 제안을 사람이 검증할 수 있어야 하고, 검증하려면 근거가 보여야 하기 때문입니다. 가나바사아가 구축하는 파이프라인은 AI 답변에 참조한 사내 문서 출처를 함께 남기도록 설계합니다. 담당자가 근거 문서를 즉시 열어 확인할 수 있어야 실제 업무에서 신뢰가 쌓입니다.
AX(AI Transformation)는 조직 변화에 관한 말입니다. 기업이 일하는 방식을 AI 중심으로 재설계하는 경영·업무 차원의 주제입니다.
XAI(Explainable AI, 설명가능한 AI)는 기술에 관한 말입니다. AI가 왜 그런 결론을 냈는지 사람이 이해할 수 있게 근거를 제시하는 기술 분야입니다. 금융 여신 심사, 의료 판독, 채용 심사처럼 판단 근거를 설명할 법적·윤리적 의무가 있는 영역에서 특히 중요합니다.
둘은 실무에서 만납니다. AX를 제대로 하려면 AI의 제안을 사람이 검증할 수 있어야 하고, 검증하려면 근거가 보여야 하기 때문입니다. 가나바사아가 구축하는 파이프라인은 AI 답변에 참조한 사내 문서 출처를 함께 남기도록 설계합니다. 담당자가 근거 문서를 즉시 열어 확인할 수 있어야 실제 업무에서 신뢰가 쌓입니다.
보장하지 않습니다. 누구도 보장할 수 없습니다. 대신 질문별 언급 여부를 측정해 기록으로 남깁니다.
보장하지 않습니다. 그리고 보장한다고 말하는 업체가 있다면 근거를 물어보시기 바랍니다.
이유는 기술적입니다. AI 답변은 같은 질문에도 매번 다르게 생성됩니다. 사용자의 이전 대화, 접속 지역, 모델 버전, 그날의 학습 반영 상태에 따라 결과가 달라집니다. 검색엔진처럼 고정된 순위표가 존재하지 않습니다. 통제할 수 없는 것을 보장하는 계약은 지킬 수 없는 약속입니다.
대신 가나바사아가 약속하는 것은 이렇습니다.
- 핵심 질문 목록을 만들고, 매월 같은 질문을 같은 조건으로 다시 측정합니다
- 질문별로 언급·인용 여부를 기록으로 남깁니다
- 경쟁 기관이 어떻게 언급되는지 함께 비교해 드립니다
- 개선되지 않은 질문은 원인을 분석해 다음 달 작업에 반영합니다
- 작업 산출물(질문 목록·구조도·콘텐츠·Schema)은 계약 종료 후에도 귀 기관의 자산으로 남습니다
환자 수나 매출 증가도 보장하지 않습니다. 검색에 노출되는 것과 실제 내원은 다른 문제이고, 그 사이에는 상담 응대·가격·위치·후기 등 저희가 통제할 수 없는 변수가 많습니다. 저희가 책임지는 범위는 "AI가 우리 기관을 정확히 이해하고 답변 후보로 삼을 수 있는 상태를 만드는 것"까지입니다.
이유는 기술적입니다. AI 답변은 같은 질문에도 매번 다르게 생성됩니다. 사용자의 이전 대화, 접속 지역, 모델 버전, 그날의 학습 반영 상태에 따라 결과가 달라집니다. 검색엔진처럼 고정된 순위표가 존재하지 않습니다. 통제할 수 없는 것을 보장하는 계약은 지킬 수 없는 약속입니다.
대신 가나바사아가 약속하는 것은 이렇습니다.
- 핵심 질문 목록을 만들고, 매월 같은 질문을 같은 조건으로 다시 측정합니다
- 질문별로 언급·인용 여부를 기록으로 남깁니다
- 경쟁 기관이 어떻게 언급되는지 함께 비교해 드립니다
- 개선되지 않은 질문은 원인을 분석해 다음 달 작업에 반영합니다
- 작업 산출물(질문 목록·구조도·콘텐츠·Schema)은 계약 종료 후에도 귀 기관의 자산으로 남습니다
환자 수나 매출 증가도 보장하지 않습니다. 검색에 노출되는 것과 실제 내원은 다른 문제이고, 그 사이에는 상담 응대·가격·위치·후기 등 저희가 통제할 수 없는 변수가 많습니다. 저희가 책임지는 범위는 "AI가 우리 기관을 정확히 이해하고 답변 후보로 삼을 수 있는 상태를 만드는 것"까지입니다.
도구 선정이 아니라 임직원 시간 사용 진단부터 시작합니다. 반복 업무 하나를 골라 7일 PoC로 검증하는 순서입니다.
AX를 적용하려면 다음 5단계를 순서대로 밟으십시오. 도구 선정은 3단계에 가서야 나옵니다. 순서를 바꾸면 대부분 실패합니다.
1단계 · 시간 사용 진단 (1~2주)
부서별로 지난 2주간 무엇에 몇 시간을 썼는지 실제로 적습니다. 추정하지 말고 기록하십시오. 자료 찾기, 문서 옮겨 적기, 보고서 형식 맞추기 같은 항목이 상위에 올라옵니다. 여기서 나온 목록이 AX 후보의 전부입니다. 목록에 없는 업무를 자동화하면 체감 효과가 없습니다.
2단계 · 첫 대상 선정 (3일)
후보를 세 가지 기준으로 거릅니다. (가) 매주 반복되는가 (나) 판단 기준이 문서로 존재하는가 (다) 틀렸을 때 사람이 걸러낼 수 있는가. 세 가지를 모두 만족하는 업무 하나만 고르십시오. 여러 개를 동시에 시작하면 원인 분석이 불가능해집니다. 반대로 판단 기준이 사람 머릿속에만 있거나 오류가 곧바로 고객 피해로 이어지는 업무는 첫 대상에서 제외합니다.
3단계 · 성공 기준 합의 (3일)
"편해졌다"는 성과가 아닙니다. 착수 전에 숫자로 적으십시오. 예: 견적서 초안 작성 시간을 건당 40분에서 10분으로, 담당자 확인 없이 통과되는 비율 80퍼센트 이상. 이 숫자에 담당 부서장이 서명해야 나중에 판단이 흔들리지 않습니다.
4단계 · 7일 PoC (1주)
정한 업무 하나만 실제로 돌려 봅니다. 이 단계에서 도구를 고릅니다. 사내 문서를 참조해야 한다면 RAG 색인을 붙이고, 아니라면 프롬프트와 스크립트만으로 충분한 경우도 많습니다. 담당자 2~3명이 실제 업무에 써 보고 매일 기록을 남깁니다. 가나바사아 기준 간단형 PoC는 7일, 고급 개발자 2명, 약 800~1,200만원입니다.
5단계 · Go / No-Go 판정과 확산 (1주)
3단계에서 정한 숫자와 비교합니다. 미달이면 원인을 데이터 문제인지 절차 문제인지 구분해 기록하고 중단하십시오. 여기서 접는 것은 실패가 아니라 비용 절감입니다. 달성했다면 그 패턴을 사내 표준 문서로 정리하고 옆 부서 유사 업무로 확장합니다. 이때부터 사내 교육을 병행해야 특정 개인에게 의존하지 않습니다.
전사 규모로 진행할 경우 가나바사아는 90일(약 12주) 표준 프로세스를 운영합니다. 1~4주차 관찰과 선택, 5~8주차 실험과 검증, 9~12주차 표준화와 운영 이전입니다. 경기 남서부(안산·수원·인천·시흥·화성·평택·안성·아산) 기업은 1단계 진단 워크숍을 현장 방문으로 진행합니다.
1단계 · 시간 사용 진단 (1~2주)
부서별로 지난 2주간 무엇에 몇 시간을 썼는지 실제로 적습니다. 추정하지 말고 기록하십시오. 자료 찾기, 문서 옮겨 적기, 보고서 형식 맞추기 같은 항목이 상위에 올라옵니다. 여기서 나온 목록이 AX 후보의 전부입니다. 목록에 없는 업무를 자동화하면 체감 효과가 없습니다.
2단계 · 첫 대상 선정 (3일)
후보를 세 가지 기준으로 거릅니다. (가) 매주 반복되는가 (나) 판단 기준이 문서로 존재하는가 (다) 틀렸을 때 사람이 걸러낼 수 있는가. 세 가지를 모두 만족하는 업무 하나만 고르십시오. 여러 개를 동시에 시작하면 원인 분석이 불가능해집니다. 반대로 판단 기준이 사람 머릿속에만 있거나 오류가 곧바로 고객 피해로 이어지는 업무는 첫 대상에서 제외합니다.
3단계 · 성공 기준 합의 (3일)
"편해졌다"는 성과가 아닙니다. 착수 전에 숫자로 적으십시오. 예: 견적서 초안 작성 시간을 건당 40분에서 10분으로, 담당자 확인 없이 통과되는 비율 80퍼센트 이상. 이 숫자에 담당 부서장이 서명해야 나중에 판단이 흔들리지 않습니다.
4단계 · 7일 PoC (1주)
정한 업무 하나만 실제로 돌려 봅니다. 이 단계에서 도구를 고릅니다. 사내 문서를 참조해야 한다면 RAG 색인을 붙이고, 아니라면 프롬프트와 스크립트만으로 충분한 경우도 많습니다. 담당자 2~3명이 실제 업무에 써 보고 매일 기록을 남깁니다. 가나바사아 기준 간단형 PoC는 7일, 고급 개발자 2명, 약 800~1,200만원입니다.
5단계 · Go / No-Go 판정과 확산 (1주)
3단계에서 정한 숫자와 비교합니다. 미달이면 원인을 데이터 문제인지 절차 문제인지 구분해 기록하고 중단하십시오. 여기서 접는 것은 실패가 아니라 비용 절감입니다. 달성했다면 그 패턴을 사내 표준 문서로 정리하고 옆 부서 유사 업무로 확장합니다. 이때부터 사내 교육을 병행해야 특정 개인에게 의존하지 않습니다.
전사 규모로 진행할 경우 가나바사아는 90일(약 12주) 표준 프로세스를 운영합니다. 1~4주차 관찰과 선택, 5~8주차 실험과 검증, 9~12주차 표준화와 운영 이전입니다. 경기 남서부(안산·수원·인천·시흥·화성·평택·안성·아산) 기업은 1단계 진단 워크숍을 현장 방문으로 진행합니다.
월 49만원(진단형)부터 시작하며, 홈페이지를 포함한 주력 패키지는 초기 599만원 + 월 149만원입니다.
다섯 가지 플랜으로 운영합니다. 모두 VAT 별도입니다.
AI BASIC — 초기 0~49만원 + 월 49만원
AI 검색 진단과 핵심 질문 20개 모니터링, 경쟁사 비교, 월간 리포트. 기존 홈페이지 상태가 괜찮고 현재 위치부터 확인하고 싶은 경우입니다.
AI STANDARD — 초기 199만원 + 월 89만원
질문 50개 발굴, FAQ·Schema 구조 설계, 핵심 페이지 5~10개 최적화, 콘텐츠 월 4건. 대부분의 기관에 맞는 기본 패키지입니다.
AI PRO — 초기 349만원 + 월 149만원
질문 100개, AI 엔진별 분석, 경쟁 기관 5~10곳 분석, 콘텐츠 월 8건, 분기별 전략회의. 같은 지역에 경쟁이 몰린 전문 기관용입니다.
WEBSITE AI — 초기 599만원 + 월 149만원 (주력 상품)
홈페이지 20~25페이지 전면 리뉴얼에 SEO 기본 구조, AEO 질문 설계 50개, GEO 측정, 콘텐츠 월 6건이 모두 포함됩니다.
PREMIUM — 초기 899만원 + 월 199만원
진료과와 의료진이 많아 정보 구조 자체가 복잡한 중형 기관용. 콘텐츠 월 10~12건, 고급 GEO 운영, 전략회의 포함.
어느 플랜이 맞는지는 무료 진단 후에 함께 정합니다. 진단 결과 도입이 이르다고 판단되면 그렇게 말씀드립니다.
AI BASIC — 초기 0~49만원 + 월 49만원
AI 검색 진단과 핵심 질문 20개 모니터링, 경쟁사 비교, 월간 리포트. 기존 홈페이지 상태가 괜찮고 현재 위치부터 확인하고 싶은 경우입니다.
AI STANDARD — 초기 199만원 + 월 89만원
질문 50개 발굴, FAQ·Schema 구조 설계, 핵심 페이지 5~10개 최적화, 콘텐츠 월 4건. 대부분의 기관에 맞는 기본 패키지입니다.
AI PRO — 초기 349만원 + 월 149만원
질문 100개, AI 엔진별 분석, 경쟁 기관 5~10곳 분석, 콘텐츠 월 8건, 분기별 전략회의. 같은 지역에 경쟁이 몰린 전문 기관용입니다.
WEBSITE AI — 초기 599만원 + 월 149만원 (주력 상품)
홈페이지 20~25페이지 전면 리뉴얼에 SEO 기본 구조, AEO 질문 설계 50개, GEO 측정, 콘텐츠 월 6건이 모두 포함됩니다.
PREMIUM — 초기 899만원 + 월 199만원
진료과와 의료진이 많아 정보 구조 자체가 복잡한 중형 기관용. 콘텐츠 월 10~12건, 고급 GEO 운영, 전략회의 포함.
어느 플랜이 맞는지는 무료 진단 후에 함께 정합니다. 진단 결과 도입이 이르다고 판단되면 그렇게 말씀드립니다.
기존 홈페이지 상태와 지역 경쟁 강도 두 가지로 갈립니다. 홈페이지가 5년 이상 됐다면 WEBSITE AI가 결과적으로 저렴합니다.
두 가지만 보면 대체로 정해집니다.
첫째, 기존 홈페이지가 쓸 만한가.
- 최근 2~3년 내 제작했고 모바일에서 잘 보이며 관리자 페이지로 수정이 가능하다면 → BASIC·STANDARD·PRO 중에서 선택
- 5년 이상 됐거나, 모바일 대응이 안 되거나, 수정하려면 업체에 연락해야 한다면 → WEBSITE AI
낡은 홈페이지에 AEO 작업을 얹으면 고치는 비용이 계속 발생합니다. 그 누적 비용이 리뉴얼 비용에 근접하는 경우가 많아, 이때는 WEBSITE AI가 결과적으로 저렴합니다.
둘째, 같은 상권에 경쟁이 얼마나 몰려 있는가.
- 경쟁이 보통 수준이면 STANDARD (질문 50개, 콘텐츠 월 4건)로 충분합니다
- 치과·피부과·성형외과처럼 반경 1km에 유사 기관이 여럿이면 PRO 이상을 권합니다. 질문 수와 콘텐츠 양 자체가 경쟁 요소가 됩니다
- 진료과가 여러 개이고 의료진이 많으면 PREMIUM. 정보 구조가 복잡해질수록 설계 난이도가 올라갑니다
판단이 어려우시면 BASIC으로 한두 달 측정만 해 보시는 것도 방법입니다. 진단 데이터가 쌓이면 어느 규모가 필요한지 근거를 갖고 정할 수 있습니다. BASIC에서 상위 플랜으로 전환할 때 이미 낸 진단 비용은 초기 구축비에서 차감해 드립니다.
첫째, 기존 홈페이지가 쓸 만한가.
- 최근 2~3년 내 제작했고 모바일에서 잘 보이며 관리자 페이지로 수정이 가능하다면 → BASIC·STANDARD·PRO 중에서 선택
- 5년 이상 됐거나, 모바일 대응이 안 되거나, 수정하려면 업체에 연락해야 한다면 → WEBSITE AI
낡은 홈페이지에 AEO 작업을 얹으면 고치는 비용이 계속 발생합니다. 그 누적 비용이 리뉴얼 비용에 근접하는 경우가 많아, 이때는 WEBSITE AI가 결과적으로 저렴합니다.
둘째, 같은 상권에 경쟁이 얼마나 몰려 있는가.
- 경쟁이 보통 수준이면 STANDARD (질문 50개, 콘텐츠 월 4건)로 충분합니다
- 치과·피부과·성형외과처럼 반경 1km에 유사 기관이 여럿이면 PRO 이상을 권합니다. 질문 수와 콘텐츠 양 자체가 경쟁 요소가 됩니다
- 진료과가 여러 개이고 의료진이 많으면 PREMIUM. 정보 구조가 복잡해질수록 설계 난이도가 올라갑니다
판단이 어려우시면 BASIC으로 한두 달 측정만 해 보시는 것도 방법입니다. 진단 데이터가 쌓이면 어느 규모가 필요한지 근거를 갖고 정할 수 있습니다. BASIC에서 상위 플랜으로 전환할 때 이미 낸 진단 비용은 초기 구축비에서 차감해 드립니다.
가능합니다. 규모가 아니라 판단 기준이 문서로 남아 있는지가 조건입니다.
AX 도입에 필요한 최소 조건은 직원 수나 매출이 아니라 다음 세 가지입니다.
1) 반복 업무가 주 단위로 존재한다. 매일이 아니어도 됩니다. 주 1회 반복이면 충분합니다.
2) 그 업무의 판단 기준이 어딘가에 글로 남아 있다. 규정집, 매뉴얼, 과거 처리 이력, 하다못해 엑셀 시트라도 있으면 됩니다.
3) 결과를 확인해 줄 담당자가 있다. AI 결과를 무조건 신뢰하는 구조는 규모와 무관하게 위험합니다.
세 가지가 되면 직원 10명 회사도 시작할 수 있습니다. 실제로 인원이 적은 조직일수록 1인이 여러 역할을 겸하고 있어 시간을 되찾는 효과가 더 크게 나타납니다.
반대로 다음 경우는 준비가 먼저입니다. 모든 판단이 특정 개인의 경험에만 있고 기록이 전혀 없는 조직, 그리고 최근 1년 내 대규모 시스템 교체를 앞둔 조직입니다. 전자는 기록 습관부터, 후자는 시스템 안정화 후에 시작하는 편이 낫습니다.
가나바사아는 첫 미팅에서 AX 4단계 성숙도 모델로 현재 위치를 진단하고, 무리한 단계 건너뛰기 없이 다음 한 칸만 제안합니다. 진단만 받고 도입을 미루셔도 됩니다.
1) 반복 업무가 주 단위로 존재한다. 매일이 아니어도 됩니다. 주 1회 반복이면 충분합니다.
2) 그 업무의 판단 기준이 어딘가에 글로 남아 있다. 규정집, 매뉴얼, 과거 처리 이력, 하다못해 엑셀 시트라도 있으면 됩니다.
3) 결과를 확인해 줄 담당자가 있다. AI 결과를 무조건 신뢰하는 구조는 규모와 무관하게 위험합니다.
세 가지가 되면 직원 10명 회사도 시작할 수 있습니다. 실제로 인원이 적은 조직일수록 1인이 여러 역할을 겸하고 있어 시간을 되찾는 효과가 더 크게 나타납니다.
반대로 다음 경우는 준비가 먼저입니다. 모든 판단이 특정 개인의 경험에만 있고 기록이 전혀 없는 조직, 그리고 최근 1년 내 대규모 시스템 교체를 앞둔 조직입니다. 전자는 기록 습관부터, 후자는 시스템 안정화 후에 시작하는 편이 낫습니다.
가나바사아는 첫 미팅에서 AX 4단계 성숙도 모델로 현재 위치를 진단하고, 무리한 단계 건너뛰기 없이 다음 한 칸만 제안합니다. 진단만 받고 도입을 미루셔도 됩니다.
보통 3개월차부터 측정 가능한 변화가 나타나고, 6개월이면 방향을 판단할 데이터가 쌓입니다.
단계별로 시간이 다르게 걸립니다.
1개월차 — 변화 없음이 정상입니다. 이 시기는 현재 상태를 측정하고 질문 목록을 확정하는 기간입니다. 눈에 보이는 결과를 기대할 단계가 아닙니다.
2~3개월차 — 구조 개선과 콘텐츠가 색인되기 시작합니다. 검색엔진이 새 페이지를 수집하고 반영하는 데만 보통 2~6주가 걸립니다. 이 시기부터 일부 질문에서 언급이 잡히기 시작합니다.
3~4개월차 — 측정 가능한 변화가 나타납니다. 처음에는 경쟁이 약한 롱테일 질문("임플란트 후 담배 언제부터")에서 먼저 잡히고, 경쟁이 심한 핵심 질문("강남 임플란트 잘하는 곳")은 더 걸립니다.
6개월차 — 방향이 맞는지 판단할 데이터가 모입니다. 1개월차와 같은 질문을 같은 방식으로 다시 측정해 비교합니다.
그래서 최소 6개월 계약을 권장합니다. 3개월 안에 끝내면 측정 기준선만 만들고 끝나는 셈이라 비용 대비 얻는 것이 적습니다.
다만 예외가 있습니다. AI가 우리 기관 정보를 아예 틀리게 알고 있는 경우(폐업한 것으로 나오거나 다른 기관과 혼동하는 경우)는 정보 정정 작업만으로 한 달 안에 고쳐지기도 합니다. 진단에서 이런 문제가 발견되면 먼저 처리합니다.
1개월차 — 변화 없음이 정상입니다. 이 시기는 현재 상태를 측정하고 질문 목록을 확정하는 기간입니다. 눈에 보이는 결과를 기대할 단계가 아닙니다.
2~3개월차 — 구조 개선과 콘텐츠가 색인되기 시작합니다. 검색엔진이 새 페이지를 수집하고 반영하는 데만 보통 2~6주가 걸립니다. 이 시기부터 일부 질문에서 언급이 잡히기 시작합니다.
3~4개월차 — 측정 가능한 변화가 나타납니다. 처음에는 경쟁이 약한 롱테일 질문("임플란트 후 담배 언제부터")에서 먼저 잡히고, 경쟁이 심한 핵심 질문("강남 임플란트 잘하는 곳")은 더 걸립니다.
6개월차 — 방향이 맞는지 판단할 데이터가 모입니다. 1개월차와 같은 질문을 같은 방식으로 다시 측정해 비교합니다.
그래서 최소 6개월 계약을 권장합니다. 3개월 안에 끝내면 측정 기준선만 만들고 끝나는 셈이라 비용 대비 얻는 것이 적습니다.
다만 예외가 있습니다. AI가 우리 기관 정보를 아예 틀리게 알고 있는 경우(폐업한 것으로 나오거나 다른 기관과 혼동하는 경우)는 정보 정정 작업만으로 한 달 안에 고쳐지기도 합니다. 진단에서 이런 문제가 발견되면 먼저 처리합니다.
간단형 PoC 800~1,200만원(7일), 표준형 도입 4,500~6,500만원(30일), 전사 전환 2억~2.8억원(90일)입니다.
가나바사아는 규모를 세 가지로 나눠 제시합니다. 모두 인건비 기준 산출이며 부가세는 별도입니다.
간단형 PoC — 약 800~1,200만원
기간 7일, 고급 개발자 2명. 단일 업무 하나를 실제로 자동화해 효과를 숫자로 검증합니다. 처음 시작하는 조직에 권장하는 규모이며, 여기서 판정이 나오면 확대 여부를 근거를 갖고 결정할 수 있습니다.
표준형 도입 — 약 4,500~6,500만원
기간 30일, 고급 2명 + 중급 1명(3인 팀). 부서 단위 워크플로우 재설계와 자동화 파이프라인 구축까지 포함합니다. 사내 교육과 운영 문서 인계가 들어갑니다.
전사 전환 — 약 2억~2.8억원
기간 90일, 고급 2명 + 중급 3명(5인 팀). 데이터 내재화(RAG), 멀티 에이전트 설계, 부서 간 연결까지 포함하는 규모입니다.
별도로 발생할 수 있는 비용은 AI 모델 API 사용료(사용량 비례, 월 수십만원 수준부터)와 필요 시 서버 비용입니다. 사내에 로컬 모델을 설치하면 API 사용료는 없어지지만 GPU 장비 비용이 발생하므로, 처리량을 계산해 어느 쪽이 유리한지 진단 단계에서 함께 검토합니다.
정확한 견적은 /quote.php 에서 10가지 질문에 답하시면 즉시 산출됩니다. 실제 계약 전 무료 진단 미팅에서 규모를 함께 조정합니다.
간단형 PoC — 약 800~1,200만원
기간 7일, 고급 개발자 2명. 단일 업무 하나를 실제로 자동화해 효과를 숫자로 검증합니다. 처음 시작하는 조직에 권장하는 규모이며, 여기서 판정이 나오면 확대 여부를 근거를 갖고 결정할 수 있습니다.
표준형 도입 — 약 4,500~6,500만원
기간 30일, 고급 2명 + 중급 1명(3인 팀). 부서 단위 워크플로우 재설계와 자동화 파이프라인 구축까지 포함합니다. 사내 교육과 운영 문서 인계가 들어갑니다.
전사 전환 — 약 2억~2.8억원
기간 90일, 고급 2명 + 중급 3명(5인 팀). 데이터 내재화(RAG), 멀티 에이전트 설계, 부서 간 연결까지 포함하는 규모입니다.
별도로 발생할 수 있는 비용은 AI 모델 API 사용료(사용량 비례, 월 수십만원 수준부터)와 필요 시 서버 비용입니다. 사내에 로컬 모델을 설치하면 API 사용료는 없어지지만 GPU 장비 비용이 발생하므로, 처리량을 계산해 어느 쪽이 유리한지 진단 단계에서 함께 검토합니다.
정확한 견적은 /quote.php 에서 10가지 질문에 답하시면 즉시 산출됩니다. 실제 계약 전 무료 진단 미팅에서 규모를 함께 조정합니다.
가나바사아가 초안을 쓰고, 의학적 사실 확인과 최종 승인은 반드시 원장님이 하십니다.
작업 분담은 이렇습니다.
가나바사아가 하는 일
- 어떤 질문에 답할지 선정하고 우선순위를 정합니다
- 질문에 답하는 구조로 초안을 작성합니다
- AI가 인용하기 좋은 형태(핵심 답변 먼저, 근거 뒤에)로 다듬습니다
- Schema 구조화 데이터를 붙입니다
원장님·의료진이 하시는 일
- 의학적 사실이 정확한지 확인합니다
- 우리 기관의 진료 방침과 맞는지 검토합니다
- 최종 게시를 승인합니다
이 분담을 바꾸지 않는 이유가 있습니다. 의학 정보는 틀리면 환자에게 실질적 피해가 갈 수 있고, 법적 책임도 의료기관에 있습니다. 대행사가 임의로 작성해 게시하는 구조는 위험합니다.
부담은 생각보다 적습니다. 검토는 보통 건당 5~10분이고, 월 4~6건이면 한 달에 30분~1시간 정도입니다. 초안이 이미 구조를 갖춘 상태로 오기 때문에 처음부터 쓰는 것과는 다릅니다.
의료광고법상 사전심의가 필요한 표현이 들어가는 경우에는 게시 전에 알려드리고, 심의 절차를 함께 진행합니다. 치료 효과를 보장하거나 환자를 유인하는 표현은 애초에 초안에 넣지 않습니다.
가나바사아가 하는 일
- 어떤 질문에 답할지 선정하고 우선순위를 정합니다
- 질문에 답하는 구조로 초안을 작성합니다
- AI가 인용하기 좋은 형태(핵심 답변 먼저, 근거 뒤에)로 다듬습니다
- Schema 구조화 데이터를 붙입니다
원장님·의료진이 하시는 일
- 의학적 사실이 정확한지 확인합니다
- 우리 기관의 진료 방침과 맞는지 검토합니다
- 최종 게시를 승인합니다
이 분담을 바꾸지 않는 이유가 있습니다. 의학 정보는 틀리면 환자에게 실질적 피해가 갈 수 있고, 법적 책임도 의료기관에 있습니다. 대행사가 임의로 작성해 게시하는 구조는 위험합니다.
부담은 생각보다 적습니다. 검토는 보통 건당 5~10분이고, 월 4~6건이면 한 달에 30분~1시간 정도입니다. 초안이 이미 구조를 갖춘 상태로 오기 때문에 처음부터 쓰는 것과는 다릅니다.
의료광고법상 사전심의가 필요한 표현이 들어가는 경우에는 게시 전에 알려드리고, 심의 절차를 함께 진행합니다. 치료 효과를 보장하거나 환자를 유인하는 표현은 애초에 초안에 넣지 않습니다.
단일 업무 PoC는 7일, 부서 단위 도입은 30일, 전사 전환은 90일이 표준입니다.
가나바사아의 90일 표준 프로세스는 다음과 같이 구성됩니다.
1~4주차 관찰과 선택
임직원 시간 사용 진단 워크숍, 부서별 반복 업무 인벤토리 작성, 첫 PoC 대상 선정, 측정 가능한 KPI 합의. 이 4주가 프로젝트 전체의 성패를 좌우합니다.
5~8주차 실험과 검증
2주 사이클로 만들고 측정합니다. 사이클마다 Go/No-Go 게이트를 두어 성과가 없으면 방향을 바꾸거나 멈춥니다. 이 구조가 없으면 "일단 끝까지 만들어 보자"로 흘러 비용만 늘어납니다.
9~12주차 표준화와 운영 이전
검증된 패턴을 사내 표준 문서로 정리하고, 데이터 통합과 내재화에 착수하며, 운영 책임자에게 인계합니다. 가나바사아가 빠져도 조직이 스스로 굴릴 수 있는 상태를 만드는 것이 이 단계의 목표입니다.
단일 업무만 검증하는 간단형은 7일이면 결론이 납니다. 반대로 데이터 정리 상태가 나쁘거나 부서 간 합의가 오래 걸리는 조직은 90일을 넘길 수 있으며, 이 경우 진단 단계에서 미리 알려드립니다.
1~4주차 관찰과 선택
임직원 시간 사용 진단 워크숍, 부서별 반복 업무 인벤토리 작성, 첫 PoC 대상 선정, 측정 가능한 KPI 합의. 이 4주가 프로젝트 전체의 성패를 좌우합니다.
5~8주차 실험과 검증
2주 사이클로 만들고 측정합니다. 사이클마다 Go/No-Go 게이트를 두어 성과가 없으면 방향을 바꾸거나 멈춥니다. 이 구조가 없으면 "일단 끝까지 만들어 보자"로 흘러 비용만 늘어납니다.
9~12주차 표준화와 운영 이전
검증된 패턴을 사내 표준 문서로 정리하고, 데이터 통합과 내재화에 착수하며, 운영 책임자에게 인계합니다. 가나바사아가 빠져도 조직이 스스로 굴릴 수 있는 상태를 만드는 것이 이 단계의 목표입니다.
단일 업무만 검증하는 간단형은 7일이면 결론이 납니다. 반대로 데이터 정리 상태가 나쁘거나 부서 간 합의가 오래 걸리는 조직은 90일을 넘길 수 있으며, 이 경우 진단 단계에서 미리 알려드립니다.
의료광고법을 전제로 작업합니다. 치료 효과 보장·환자 유인 표현은 초안 단계에서 배제하고, 사전심의 대상은 미리 알려드립니다.
의료기관 대상 작업이므로 의료법 제56조(의료광고 금지 기준)를 전제로 진행합니다.
작업에 넣지 않는 표현
- 치료 효과를 보장하거나 단정하는 표현 ("반드시 낫습니다", "100% 성공")
- 다른 의료기관과 비교해 우월하다고 하는 표현
- 환자 체험담을 치료 효과의 근거로 제시하는 것
- 할인·이벤트로 환자를 유인하는 표현
- 전문의가 아닌데 전문의로 오인하게 하는 표현
대신 쓰는 방식
- 질환·증상·검사·치료 과정에 대한 사실 정보
- 진료 절차와 소요 시간 안내
- 의료진의 전문 분야와 자격을 사실 그대로 표시
- 환자가 실제로 궁금해하는 질문에 대한 정보 제공
사전심의가 필요한 경우 — 의료광고 사전심의 대상 매체에 게재하는 광고는 심의를 받아야 합니다. 홈페이지의 일반적인 진료 정보 제공은 통상 여기 해당하지 않지만, 표현 수위에 따라 달라질 수 있습니다. 판단이 애매한 표현이 나오면 게시 전에 알려드리고 함께 결정합니다.
다만 최종 법적 책임은 의료기관에 있습니다. 저희가 심의 통과를 보장하거나 법률 자문을 제공하지는 않습니다. 애매한 사안은 관할 보건소나 의료광고심의위원회 확인을 권해 드립니다.
작업에 넣지 않는 표현
- 치료 효과를 보장하거나 단정하는 표현 ("반드시 낫습니다", "100% 성공")
- 다른 의료기관과 비교해 우월하다고 하는 표현
- 환자 체험담을 치료 효과의 근거로 제시하는 것
- 할인·이벤트로 환자를 유인하는 표현
- 전문의가 아닌데 전문의로 오인하게 하는 표현
대신 쓰는 방식
- 질환·증상·검사·치료 과정에 대한 사실 정보
- 진료 절차와 소요 시간 안내
- 의료진의 전문 분야와 자격을 사실 그대로 표시
- 환자가 실제로 궁금해하는 질문에 대한 정보 제공
사전심의가 필요한 경우 — 의료광고 사전심의 대상 매체에 게재하는 광고는 심의를 받아야 합니다. 홈페이지의 일반적인 진료 정보 제공은 통상 여기 해당하지 않지만, 표현 수위에 따라 달라질 수 있습니다. 판단이 애매한 표현이 나오면 게시 전에 알려드리고 함께 결정합니다.
다만 최종 법적 책임은 의료기관에 있습니다. 저희가 심의 통과를 보장하거나 법률 자문을 제공하지는 않습니다. 애매한 사안은 관할 보건소나 의료광고심의위원회 확인을 권해 드립니다.
도구부터 사고 쓸 곳을 나중에 찾기 때문입니다. 업무 재설계 없이 도입하면 기존 절차 위에 일만 늘어납니다.
가나바사아가 현장에서 반복적으로 만나는 실패 패턴은 네 가지입니다.
1) 도구 먼저, 용도 나중
전사 라이선스를 먼저 결제하고 활용처를 찾습니다. 몇 달 뒤 사용률을 보면 소수만 쓰고 있습니다. 해법은 반대 순서입니다. 업무 하나를 먼저 정하고 그것에 필요한 만큼만 도입하십시오.
2) 잘 쓰는 소수에게 일이 몰림
AI를 능숙하게 쓰는 두세 명이 다른 팀 요청까지 대신 처리하게 됩니다. 조직 전체 생산성은 그대로인데 그 소수는 번아웃됩니다. 해법은 개인 역량이 아니라 팀 단위 워크플로우와 사내 프롬프트 라이브러리로 옮기는 것입니다.
3) 성과 기준이 없음
"편해졌다"만 남고 숫자가 없으니 다음 예산을 설득할 수 없습니다. 착수 전에 건당 처리 시간, 재작업 비율 같은 지표를 정하고 시작 시점 값을 기록해 두십시오.
4) 기존 절차를 그대로 둔 채 AI만 추가
결재 단계를 그대로 두고 AI 초안 검토가 한 단계 더 붙으면 오히려 느려집니다. AI가 초안을 만든다면 그 앞단의 자료 취합 회의는 없애야 합니다. 빼는 결정을 못 하면 도입 효과가 상쇄됩니다.
이 네 가지를 피하려고 가나바사아는 도입 전 진단 워크숍과 Go/No-Go 게이트를 표준 절차에 못 박아 두었습니다.
1) 도구 먼저, 용도 나중
전사 라이선스를 먼저 결제하고 활용처를 찾습니다. 몇 달 뒤 사용률을 보면 소수만 쓰고 있습니다. 해법은 반대 순서입니다. 업무 하나를 먼저 정하고 그것에 필요한 만큼만 도입하십시오.
2) 잘 쓰는 소수에게 일이 몰림
AI를 능숙하게 쓰는 두세 명이 다른 팀 요청까지 대신 처리하게 됩니다. 조직 전체 생산성은 그대로인데 그 소수는 번아웃됩니다. 해법은 개인 역량이 아니라 팀 단위 워크플로우와 사내 프롬프트 라이브러리로 옮기는 것입니다.
3) 성과 기준이 없음
"편해졌다"만 남고 숫자가 없으니 다음 예산을 설득할 수 없습니다. 착수 전에 건당 처리 시간, 재작업 비율 같은 지표를 정하고 시작 시점 값을 기록해 두십시오.
4) 기존 절차를 그대로 둔 채 AI만 추가
결재 단계를 그대로 두고 AI 초안 검토가 한 단계 더 붙으면 오히려 느려집니다. AI가 초안을 만든다면 그 앞단의 자료 취합 회의는 없애야 합니다. 빼는 결정을 못 하면 도입 효과가 상쇄됩니다.
이 네 가지를 피하려고 가나바사아는 도입 전 진단 워크숍과 Go/No-Go 게이트를 표준 절차에 못 박아 두었습니다.
대부분 겹치지 않습니다. 기존 대행사는 광고 집행, AEO/GEO는 정보 구조 설계로 영역이 다릅니다.
기존에 하고 계신 것이 무엇인지에 따라 다릅니다.
겹치지 않는 경우 (대부분)
- 네이버 파워링크·구글 광고 등 유료 광고 집행 → 완전히 다른 영역입니다. 광고는 돈을 내는 동안만 노출되고, AEO는 정보 구조를 바꾸는 작업입니다
- 블로그·인스타그램 운영 → 채널이 다릅니다. 다만 그 콘텐츠를 AI가 읽을 수 있게 구조를 정리하는 작업은 저희가 합니다
- 병원 전용 플랫폼 입점 → 오히려 GEO에 도움이 됩니다. 사이트 밖 정보가 늘어나기 때문에 일관성만 맞추면 됩니다
일부 겹치는 경우
- 홈페이지 관리 대행 → Schema 추가나 페이지 구조 변경에서 겹칠 수 있습니다. 이 경우 역할을 명확히 나누거나, WEBSITE AI로 통합하는 편이 관리가 단순해집니다
- SEO 대행 → 색인·키워드 부분이 겹칩니다. 기존 업체가 어디까지 하고 있는지 확인한 뒤 중복 작업을 빼고 견적을 조정합니다
첫 상담에서 현재 진행 중인 마케팅을 알려 주시면 겹치는 부분을 빼고 제안드립니다. 굳이 저희로 갈아타실 필요 없이 빈 곳만 채우는 것이 서로에게 낫습니다.
겹치지 않는 경우 (대부분)
- 네이버 파워링크·구글 광고 등 유료 광고 집행 → 완전히 다른 영역입니다. 광고는 돈을 내는 동안만 노출되고, AEO는 정보 구조를 바꾸는 작업입니다
- 블로그·인스타그램 운영 → 채널이 다릅니다. 다만 그 콘텐츠를 AI가 읽을 수 있게 구조를 정리하는 작업은 저희가 합니다
- 병원 전용 플랫폼 입점 → 오히려 GEO에 도움이 됩니다. 사이트 밖 정보가 늘어나기 때문에 일관성만 맞추면 됩니다
일부 겹치는 경우
- 홈페이지 관리 대행 → Schema 추가나 페이지 구조 변경에서 겹칠 수 있습니다. 이 경우 역할을 명확히 나누거나, WEBSITE AI로 통합하는 편이 관리가 단순해집니다
- SEO 대행 → 색인·키워드 부분이 겹칩니다. 기존 업체가 어디까지 하고 있는지 확인한 뒤 중복 작업을 빼고 견적을 조정합니다
첫 상담에서 현재 진행 중인 마케팅을 알려 주시면 겹치는 부분을 빼고 제안드립니다. 굳이 저희로 갈아타실 필요 없이 빈 곳만 채우는 것이 서로에게 낫습니다.
평가와 분리하고, 절약된 시간의 사용처를 먼저 약속하며, 대상 업무를 직원이 직접 고르게 합니다.
반발의 실체는 대부분 "AI가 싫다"가 아니라 "내 일이 없어지는 것 아니냐" 또는 "또 일이 늘어나는 것 아니냐"입니다. 두 가지를 각각 다뤄야 합니다.
일자리 불안에 대해서는 착수 전에 경영진이 명시적으로 선을 그어야 합니다. 이번 프로젝트의 목적이 인원 감축이 아니라는 점, 절약된 시간을 무엇에 쓸 것인지를 문서로 남기고 공유하십시오. 이 약속이 없으면 현장은 협조하는 척하면서 실제 업무 정보를 주지 않습니다. 프로젝트에 필요한 것은 바로 그 정보이므로 결과는 반드시 실패합니다.
업무 부담에 대해서는 대상 선정 권한을 현장에 주는 것이 가장 효과적입니다. 1단계 시간 사용 진단에서 직원이 직접 "이건 진짜 없앴으면 좋겠다"고 꼽은 업무를 첫 대상으로 삼으면 태도가 바뀝니다. 위에서 정해 내려보낸 업무는 협조를 얻기 어렵습니다.
추가로 지키는 두 가지 원칙이 있습니다. AI 사용량을 개인 평가 지표로 삼지 않을 것, 그리고 초기에는 AI 결과를 담당자가 반드시 검토하는 구조로 둘 것. 후자는 품질 문제이기도 하지만 담당자에게 통제권이 남아 있다는 신호이기도 합니다.
일자리 불안에 대해서는 착수 전에 경영진이 명시적으로 선을 그어야 합니다. 이번 프로젝트의 목적이 인원 감축이 아니라는 점, 절약된 시간을 무엇에 쓸 것인지를 문서로 남기고 공유하십시오. 이 약속이 없으면 현장은 협조하는 척하면서 실제 업무 정보를 주지 않습니다. 프로젝트에 필요한 것은 바로 그 정보이므로 결과는 반드시 실패합니다.
업무 부담에 대해서는 대상 선정 권한을 현장에 주는 것이 가장 효과적입니다. 1단계 시간 사용 진단에서 직원이 직접 "이건 진짜 없앴으면 좋겠다"고 꼽은 업무를 첫 대상으로 삼으면 태도가 바뀝니다. 위에서 정해 내려보낸 업무는 협조를 얻기 어렵습니다.
추가로 지키는 두 가지 원칙이 있습니다. AI 사용량을 개인 평가 지표로 삼지 않을 것, 그리고 초기에는 AI 결과를 담당자가 반드시 검토하는 구조로 둘 것. 후자는 품질 문제이기도 하지만 담당자에게 통제권이 남아 있다는 신호이기도 합니다.
최소 6개월을 권장하지만 의무 약정은 아닙니다. 월 단위 해지 가능하며 산출물은 그대로 가져가십니다.
계약 조건은 이렇습니다.
권장 기간 — 6개월
AI 검색 변화는 보통 3개월차부터 측정 가능한 수준으로 나타나므로, 6개월은 되어야 방향이 맞는지 판단할 데이터가 쌓입니다. 3개월 안에 끝내면 기준선만 만들고 끝나는 셈입니다.
의무 약정 — 없음
6개월을 권장하지만 묶어 두지는 않습니다. 월 단위로 해지하실 수 있습니다. 해지 시 위약금은 없으며, 해지 통보는 다음 달 작업 시작 전(매월 말일 기준)까지 주시면 됩니다.
초기 구축비 — 환불 불가
초기 구축은 착수와 동시에 인력이 투입되는 작업이라 진행 후 환불은 어렵습니다. 다만 착수 전 취소는 전액 환불됩니다.
산출물 소유권
계약이 끝나도 아래는 모두 귀 기관의 자산으로 남습니다.
- 질문 목록과 우선순위 문서
- 콘텐츠 원고 전체
- Schema 구조화 데이터
- 홈페이지 소스코드 (WEBSITE AI·PREMIUM의 경우)
- 그동안 축적한 측정 기록
가져가서 직접 운영하시거나 다른 업체에 넘기셔도 됩니다. 저희에게 묶어 두는 방식으로 계약을 설계하지 않습니다.
플랜 변경 — 월 단위로 상향·하향 모두 가능합니다. BASIC에서 상위 플랜으로 올라가실 때는 이미 지불한 진단 비용을 초기 구축비에서 차감합니다.
권장 기간 — 6개월
AI 검색 변화는 보통 3개월차부터 측정 가능한 수준으로 나타나므로, 6개월은 되어야 방향이 맞는지 판단할 데이터가 쌓입니다. 3개월 안에 끝내면 기준선만 만들고 끝나는 셈입니다.
의무 약정 — 없음
6개월을 권장하지만 묶어 두지는 않습니다. 월 단위로 해지하실 수 있습니다. 해지 시 위약금은 없으며, 해지 통보는 다음 달 작업 시작 전(매월 말일 기준)까지 주시면 됩니다.
초기 구축비 — 환불 불가
초기 구축은 착수와 동시에 인력이 투입되는 작업이라 진행 후 환불은 어렵습니다. 다만 착수 전 취소는 전액 환불됩니다.
산출물 소유권
계약이 끝나도 아래는 모두 귀 기관의 자산으로 남습니다.
- 질문 목록과 우선순위 문서
- 콘텐츠 원고 전체
- Schema 구조화 데이터
- 홈페이지 소스코드 (WEBSITE AI·PREMIUM의 경우)
- 그동안 축적한 측정 기록
가져가서 직접 운영하시거나 다른 업체에 넘기셔도 됩니다. 저희에게 묶어 두는 방식으로 계약을 설계하지 않습니다.
플랜 변경 — 월 단위로 상향·하향 모두 가능합니다. BASIC에서 상위 플랜으로 올라가실 때는 이미 지불한 진단 비용을 초기 구축비에서 차감합니다.
기업용 API는 학습에 쓰이지 않으며, 민감도가 높으면 사내 설치형 로컬 모델로 외부 전송 자체를 없앱니다.
데이터 처리 방식을 민감도에 따라 세 가지 중 하나로 설계합니다.
1) 기업용 API 사용
OpenAI, Anthropic, Google의 기업용 API는 전송된 데이터를 모델 학습에 사용하지 않는다고 계약상 명시합니다. 개인용 챗봇 화면에 사내 문서를 붙여 넣는 것과는 조건이 다릅니다. 일반 업무 문서는 이 방식으로 충분한 경우가 많습니다.
2) 민감정보 마스킹 후 전송
고객 개인정보나 단가 같은 항목만 전송 전에 치환하고, 결과를 받은 뒤 원래 값으로 되돌립니다. 개인정보보호법 대응이 필요한 업무에 적용합니다.
3) 사내 설치형 로컬 모델
데이터가 사내망 밖으로 나가지 않습니다. 방위산업 협력사, 미공개 설계도면, 임상 관련 문서처럼 외부 전송 자체가 금지된 경우에 씁니다. GPU 장비 비용이 들고 성능은 상용 모델보다 낮으므로 업무 난이도를 보고 판단합니다. 가나바사아는 자사 번역 시스템을 로컬 모델로 운영하고 있어 실제 운영 경험이 있습니다.
세 방식은 배타적이지 않습니다. 업무별로 다르게 적용하는 것이 일반적이며, 진단 단계에서 문서를 민감도별로 분류하는 작업을 먼저 합니다. 어떤 방식이든 접근 권한 관리와 사용 이력 로깅은 기본으로 넣습니다.
1) 기업용 API 사용
OpenAI, Anthropic, Google의 기업용 API는 전송된 데이터를 모델 학습에 사용하지 않는다고 계약상 명시합니다. 개인용 챗봇 화면에 사내 문서를 붙여 넣는 것과는 조건이 다릅니다. 일반 업무 문서는 이 방식으로 충분한 경우가 많습니다.
2) 민감정보 마스킹 후 전송
고객 개인정보나 단가 같은 항목만 전송 전에 치환하고, 결과를 받은 뒤 원래 값으로 되돌립니다. 개인정보보호법 대응이 필요한 업무에 적용합니다.
3) 사내 설치형 로컬 모델
데이터가 사내망 밖으로 나가지 않습니다. 방위산업 협력사, 미공개 설계도면, 임상 관련 문서처럼 외부 전송 자체가 금지된 경우에 씁니다. GPU 장비 비용이 들고 성능은 상용 모델보다 낮으므로 업무 난이도를 보고 판단합니다. 가나바사아는 자사 번역 시스템을 로컬 모델로 운영하고 있어 실제 운영 경험이 있습니다.
세 방식은 배타적이지 않습니다. 업무별로 다르게 적용하는 것이 일반적이며, 진단 단계에서 문서를 민감도별로 분류하는 작업을 먼저 합니다. 어떤 방식이든 접근 권한 관리와 사용 이력 로깅은 기본으로 넣습니다.
가능합니다. 그 경우 WEBSITE AI 패키지로 홈페이지부터 AI 검색 구조에 맞춰 새로 만듭니다.
가능합니다. 오히려 처음부터 설계할 수 있어 유리한 면도 있습니다.
홈페이지가 없는 경우
WEBSITE AI(초기 599만원 + 월 149만원)로 진행합니다. 20~25페이지 규모로 기관 소개, 의료진, 진료과, 주요 질환, 검사, 치료, FAQ, 오시는 길, 예약·상담, 관리자 페이지까지 만듭니다. 중요한 것은 이 페이지들을 "예쁘게"가 아니라 "질문에 답하는 구조로" 배치한다는 점입니다.
기존 홈페이지가 낡은 경우
먼저 진단에서 고쳐 쓸 수 있는지 판단합니다. 판단 기준은 세 가지입니다.
- 모바일에서 제대로 보이는가
- 관리자 페이지로 내용 수정이 가능한가
- 페이지를 추가할 수 있는 구조인가
셋 중 둘 이상이 안 되면 리뉴얼을 권합니다. 고쳐 쓰는 비용이 계속 발생해 6개월이면 리뉴얼 비용에 근접하는 경우가 많습니다.
기존 홈페이지를 살리는 경우
셋 다 가능하다면 STANDARD나 PRO로 진행합니다. 기존 사이트에 질문-답변 구조와 Schema를 얹는 방식입니다. 이 경우 초기 구축비가 199~349만원으로 훨씬 낮습니다.
어느 쪽인지는 무료 진단에서 실제 사이트를 보고 말씀드립니다. 리뉴얼이 필요 없으면 필요 없다고 말씀드립니다.
홈페이지가 없는 경우
WEBSITE AI(초기 599만원 + 월 149만원)로 진행합니다. 20~25페이지 규모로 기관 소개, 의료진, 진료과, 주요 질환, 검사, 치료, FAQ, 오시는 길, 예약·상담, 관리자 페이지까지 만듭니다. 중요한 것은 이 페이지들을 "예쁘게"가 아니라 "질문에 답하는 구조로" 배치한다는 점입니다.
기존 홈페이지가 낡은 경우
먼저 진단에서 고쳐 쓸 수 있는지 판단합니다. 판단 기준은 세 가지입니다.
- 모바일에서 제대로 보이는가
- 관리자 페이지로 내용 수정이 가능한가
- 페이지를 추가할 수 있는 구조인가
셋 중 둘 이상이 안 되면 리뉴얼을 권합니다. 고쳐 쓰는 비용이 계속 발생해 6개월이면 리뉴얼 비용에 근접하는 경우가 많습니다.
기존 홈페이지를 살리는 경우
셋 다 가능하다면 STANDARD나 PRO로 진행합니다. 기존 사이트에 질문-답변 구조와 Schema를 얹는 방식입니다. 이 경우 초기 구축비가 199~349만원으로 훨씬 낮습니다.
어느 쪽인지는 무료 진단에서 실제 사이트를 보고 말씀드립니다. 리뉴얼이 필요 없으면 필요 없다고 말씀드립니다.
착수 전 시작값을 기록한 뒤 처리 시간·재작업률·처리량 세 지표를 같은 방식으로 다시 측정합니다.
측정의 핵심은 착수 전에 시작값을 남기는 것입니다. 도입 후에 "예전엔 얼마나 걸렸죠?"라고 물으면 답이 부정확해지고, 그 순간 성과 보고서의 신뢰도가 사라집니다.
실무에서 쓰는 지표는 세 가지면 충분합니다.
1) 건당 처리 시간 — 견적서 1건 작성 40분에서 10분. 가장 설득력이 높습니다.
2) 재작업 비율 — 결과물이 반려되어 다시 만드는 비율. 이 값이 오르면 속도가 빨라져도 실익이 없습니다. 품질의 안전장치 역할을 합니다.
3) 동일 인원 처리량 — 같은 인원이 처리하는 월간 건수. 인력 충원 없이 물량이 늘어난 경우 여기서 드러납니다.
부가 지표로 담당자 대기 시간(요청 후 결과를 받기까지)과 신규 담당자 숙련 기간을 함께 봅니다. 후자는 사내 지식이 AI로 검색 가능해졌을 때 가장 극적으로 줄어드는 항목입니다.
주의할 점은 절약된 시간을 그대로 금액으로 환산해 보고하는 방식입니다. 시급 × 절약 시간으로 계산한 금액은 실제 인건비 절감으로 이어지지 않는 경우가 많아 경영진 신뢰를 잃기 쉽습니다. 절약된 시간이 어떤 다른 업무로 옮겨 갔는지를 함께 적는 편이 정직하고 설득력도 높습니다.
실무에서 쓰는 지표는 세 가지면 충분합니다.
1) 건당 처리 시간 — 견적서 1건 작성 40분에서 10분. 가장 설득력이 높습니다.
2) 재작업 비율 — 결과물이 반려되어 다시 만드는 비율. 이 값이 오르면 속도가 빨라져도 실익이 없습니다. 품질의 안전장치 역할을 합니다.
3) 동일 인원 처리량 — 같은 인원이 처리하는 월간 건수. 인력 충원 없이 물량이 늘어난 경우 여기서 드러납니다.
부가 지표로 담당자 대기 시간(요청 후 결과를 받기까지)과 신규 담당자 숙련 기간을 함께 봅니다. 후자는 사내 지식이 AI로 검색 가능해졌을 때 가장 극적으로 줄어드는 항목입니다.
주의할 점은 절약된 시간을 그대로 금액으로 환산해 보고하는 방식입니다. 시급 × 절약 시간으로 계산한 금액은 실제 인건비 절감으로 이어지지 않는 경우가 많아 경영진 신뢰를 잃기 쉽습니다. 절약된 시간이 어떤 다른 업무로 옮겨 갔는지를 함께 적는 편이 정직하고 설득력도 높습니다.
매월 같은 질문을 같은 조건으로 주요 AI에 던져 언급 여부를 기록하고, 경쟁 기관과 비교해 드립니다.
측정의 핵심은 조건을 고정하는 것입니다. 매달 다른 질문을 다른 방식으로 던지면 비교가 불가능합니다.
측정 방법
- 대상 엔진: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI 개요 (플랜에 따라 범위가 달라집니다)
- 질문: 1개월차에 확정한 목록을 그대로 사용합니다
- 조건: 로그인하지 않은 상태, 지역 설정 고정, 매월 같은 시기에 측정
- 기록: 질문별로 언급 여부, 인용된 페이지, 함께 언급된 경쟁 기관
월간 리포트에 담기는 것
1) 질문별 언급 현황 — 이번 달에 어떤 질문에서 잡혔고 어떤 질문에서 안 잡혔는지
2) 전월 대비 변화 — 새로 잡힌 질문, 빠진 질문
3) 경쟁 기관 비교 — 같은 질문에서 어느 기관이 언급되는지
4) 인용된 페이지 — AI가 우리 사이트의 어느 페이지를 근거로 썼는지
5) 이번 달 작업 내역 — 무엇을 만들고 무엇을 고쳤는지
6) 다음 달 계획 — 안 잡힌 질문에 대한 원인 분석과 대응
숫자만 나열하지 않습니다. 개선이 안 된 질문은 왜 안 됐는지, 데이터 문제인지 콘텐츠 문제인지 구분해서 적습니다. 그래야 다음 달에 뭘 해야 할지가 나옵니다.
PRO 이상은 분기별 전략회의에서 리포트를 놓고 직접 설명드립니다.
측정 방법
- 대상 엔진: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI 개요 (플랜에 따라 범위가 달라집니다)
- 질문: 1개월차에 확정한 목록을 그대로 사용합니다
- 조건: 로그인하지 않은 상태, 지역 설정 고정, 매월 같은 시기에 측정
- 기록: 질문별로 언급 여부, 인용된 페이지, 함께 언급된 경쟁 기관
월간 리포트에 담기는 것
1) 질문별 언급 현황 — 이번 달에 어떤 질문에서 잡혔고 어떤 질문에서 안 잡혔는지
2) 전월 대비 변화 — 새로 잡힌 질문, 빠진 질문
3) 경쟁 기관 비교 — 같은 질문에서 어느 기관이 언급되는지
4) 인용된 페이지 — AI가 우리 사이트의 어느 페이지를 근거로 썼는지
5) 이번 달 작업 내역 — 무엇을 만들고 무엇을 고쳤는지
6) 다음 달 계획 — 안 잡힌 질문에 대한 원인 분석과 대응
숫자만 나열하지 않습니다. 개선이 안 된 질문은 왜 안 됐는지, 데이터 문제인지 콘텐츠 문제인지 구분해서 적습니다. 그래야 다음 달에 뭘 해야 할지가 나옵니다.
PRO 이상은 분기별 전략회의에서 리포트를 놓고 직접 설명드립니다.
RAG는 AI가 답하기 전에 사내 문서를 검색해 근거로 삼게 하는 방식으로, 조직 고유의 답을 얻는 전제 조건입니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation)는 AI가 답변을 생성하기 전에 먼저 관련 문서를 검색해 오고, 그 내용을 근거로 답하게 만드는 구조입니다.
일반 AI 모델은 우리 회사의 규정, 단가표, 과거 처리 이력을 알지 못합니다. 그래서 그럴듯하지만 우리 조직에는 맞지 않는 답을 내놓습니다. RAG를 붙이면 "작년 A사 납품 단가가 얼마였지?" 같은 질문에 실제 사내 기록을 찾아 답하게 됩니다.
RAG가 AX에서 중요한 이유는 세 가지입니다.
1) 조직 고유성 — 경쟁사와 같은 도구를 써도 답이 달라집니다. 여기서 차별화가 생깁니다.
2) 출처 추적 — 답변에 참조 문서를 함께 표시할 수 있어 담당자가 근거를 확인하고 책임질 수 있습니다.
3) 갱신 용이 — 규정이 바뀌면 모델을 다시 학습시킬 필요 없이 문서만 교체하면 됩니다.
다만 RAG는 문서가 정리되어 있어야 작동합니다. 파일명이 제각각이고 같은 규정의 버전이 여러 개 떠도는 상태로 색인하면 AI가 옛 버전을 근거로 답합니다. 그래서 가나바사아는 RAG 구축 전에 문서 정리와 버전 정책 수립을 반드시 선행합니다. 이 작업이 AX 3단계(데이터 내재화)의 실체입니다.
일반 AI 모델은 우리 회사의 규정, 단가표, 과거 처리 이력을 알지 못합니다. 그래서 그럴듯하지만 우리 조직에는 맞지 않는 답을 내놓습니다. RAG를 붙이면 "작년 A사 납품 단가가 얼마였지?" 같은 질문에 실제 사내 기록을 찾아 답하게 됩니다.
RAG가 AX에서 중요한 이유는 세 가지입니다.
1) 조직 고유성 — 경쟁사와 같은 도구를 써도 답이 달라집니다. 여기서 차별화가 생깁니다.
2) 출처 추적 — 답변에 참조 문서를 함께 표시할 수 있어 담당자가 근거를 확인하고 책임질 수 있습니다.
3) 갱신 용이 — 규정이 바뀌면 모델을 다시 학습시킬 필요 없이 문서만 교체하면 됩니다.
다만 RAG는 문서가 정리되어 있어야 작동합니다. 파일명이 제각각이고 같은 규정의 버전이 여러 개 떠도는 상태로 색인하면 AI가 옛 버전을 근거로 답합니다. 그래서 가나바사아는 RAG 구축 전에 문서 정리와 버전 정책 수립을 반드시 선행합니다. 이 작업이 AX 3단계(데이터 내재화)의 실체입니다.
가능합니다. 작업 대부분이 원격으로 이뤄지며, 경기 남서부는 방문 진단도 제공합니다.
지역 제한은 없습니다.
원격으로 진행되는 부분 (전국 동일)
질문 발굴, 구조 설계, Schema 구축, 콘텐츠 작성, AI 검색 측정, 월간 리포트 — 실제 작업의 90% 이상이 여기 해당합니다. 온라인 미팅과 이메일·메신저로 충분히 진행됩니다.
방문이 유용한 경우
첫 진단 미팅에서 실제 상담 환경을 보면 질문 발굴이 정확해집니다. 상담실장이 매일 듣는 질문, 대기실에서 환자들이 묻는 것들은 원격 인터뷰로는 잘 안 나옵니다.
가나바사아는 경기도 안산에 본사가 있어 안산·시흥·수원·인천·화성·평택·안성·아산 등 경기 남서부는 방문 진단을 무료로 제공합니다. 그 외 지역은 온라인으로 진행하거나, 원하시면 출장비를 별도 협의해 방문합니다.
지역이 오히려 유리한 경우도 있습니다. 수도권 주요 상권은 경쟁이 극심해 핵심 질문에서 자리를 잡기 어렵지만, 지방은 같은 질문에 제대로 답하는 기관이 적어 비교적 빠르게 잡히는 경우가 많습니다. "○○시 ○○과"처럼 지역이 붙는 질문에서는 특히 그렇습니다.
원격으로 진행되는 부분 (전국 동일)
질문 발굴, 구조 설계, Schema 구축, 콘텐츠 작성, AI 검색 측정, 월간 리포트 — 실제 작업의 90% 이상이 여기 해당합니다. 온라인 미팅과 이메일·메신저로 충분히 진행됩니다.
방문이 유용한 경우
첫 진단 미팅에서 실제 상담 환경을 보면 질문 발굴이 정확해집니다. 상담실장이 매일 듣는 질문, 대기실에서 환자들이 묻는 것들은 원격 인터뷰로는 잘 안 나옵니다.
가나바사아는 경기도 안산에 본사가 있어 안산·시흥·수원·인천·화성·평택·안성·아산 등 경기 남서부는 방문 진단을 무료로 제공합니다. 그 외 지역은 온라인으로 진행하거나, 원하시면 출장비를 별도 협의해 방문합니다.
지역이 오히려 유리한 경우도 있습니다. 수도권 주요 상권은 경쟁이 극심해 핵심 질문에서 자리를 잡기 어렵지만, 지방은 같은 질문에 제대로 답하는 기관이 적어 비교적 빠르게 잡히는 경우가 많습니다. "○○시 ○○과"처럼 지역이 붙는 질문에서는 특히 그렇습니다.
조직 내부가 운영합니다. 가나바사아는 운영 문서와 사내 교육으로 인계한 뒤 유지보수 계약으로 지원합니다.
컨설팅 업체가 떠나면 시스템이 멈추는 구조를 만들지 않는 것을 원칙으로 합니다. 90일 프로세스의 마지막 4주를 운영 이전에 배정하는 이유가 이것입니다.
인계 시 전달하는 것은 다음과 같습니다.
- 운영 문서: 파이프라인 구성도, 장애 발생 시 확인 순서, 프롬프트 수정 방법
- 사내 교육: 운영 담당자 대상 실습, 일반 직원 대상 활용 교육
- 사내 프롬프트 라이브러리: 검증된 프롬프트를 부서별로 정리한 저장소
- 소스코드와 저작권 일체
인계 후 지원은 두 가지 형태입니다. 월 단위 유지보수 계약을 맺으면 정기 점검과 개선 요청을 처리하고, 서비스 중단 같은 응급 상황은 24시간 내 대응합니다. 계약 없이 필요할 때만 건별로 요청하셔도 됩니다.
운영 담당자를 사내에서 지정하기 어려운 조직의 경우 초기 3~6개월은 가나바사아가 운영을 대행하면서 담당자를 함께 양성하는 방식을 씁니다.
인계 시 전달하는 것은 다음과 같습니다.
- 운영 문서: 파이프라인 구성도, 장애 발생 시 확인 순서, 프롬프트 수정 방법
- 사내 교육: 운영 담당자 대상 실습, 일반 직원 대상 활용 교육
- 사내 프롬프트 라이브러리: 검증된 프롬프트를 부서별로 정리한 저장소
- 소스코드와 저작권 일체
인계 후 지원은 두 가지 형태입니다. 월 단위 유지보수 계약을 맺으면 정기 점검과 개선 요청을 처리하고, 서비스 중단 같은 응급 상황은 24시간 내 대응합니다. 계약 없이 필요할 때만 건별로 요청하셔도 됩니다.
운영 담당자를 사내에서 지정하기 어려운 조직의 경우 초기 3~6개월은 가나바사아가 운영을 대행하면서 담당자를 함께 양성하는 방식을 씁니다.
아닙니다. 개인 활용은 AX 4단계 중 1단계이며, 성과가 조직에 남지 않는다는 한계가 있습니다.
ChatGPT를 잘 쓰는 것은 좋은 출발점이지만 AX의 1단계(도구 활용)에 해당합니다. 여기서 멈출 때 나타나는 한계는 분명합니다.
첫째, 성과가 개인에게만 남습니다. 잘 쓰는 직원이 퇴사하면 그 방법도 함께 사라집니다. 프롬프트가 각자의 대화 기록 안에만 있기 때문입니다.
둘째, 사내 데이터를 모릅니다. 우리 회사 규정과 단가를 모르니 매번 사람이 자료를 찾아 붙여 넣어야 합니다. 자료 찾는 시간이 그대로 남아 있으면 절약 효과는 제한적입니다.
셋째, 업무 흐름에 연결되지 않습니다. 결과를 복사해 다른 시스템에 옮겨 붙이는 수작업이 계속됩니다.
넷째, 품질이 들쭉날쭉합니다. 같은 업무를 사람마다 다른 방식으로 요청하니 결과물 수준이 통일되지 않습니다.
2단계 이상으로 넘어간다는 것은 이 네 가지를 구조로 해결한다는 뜻입니다. 프롬프트를 사내 자산으로 공유하고, 사내 문서를 AI가 검색하게 하고(RAG), 기존 업무 시스템 안에서 결과가 나오게 하고, 검수 기준을 문서로 정하는 일입니다. 여기부터가 개인 역량이 아니라 조직 역량의 영역입니다.
첫째, 성과가 개인에게만 남습니다. 잘 쓰는 직원이 퇴사하면 그 방법도 함께 사라집니다. 프롬프트가 각자의 대화 기록 안에만 있기 때문입니다.
둘째, 사내 데이터를 모릅니다. 우리 회사 규정과 단가를 모르니 매번 사람이 자료를 찾아 붙여 넣어야 합니다. 자료 찾는 시간이 그대로 남아 있으면 절약 효과는 제한적입니다.
셋째, 업무 흐름에 연결되지 않습니다. 결과를 복사해 다른 시스템에 옮겨 붙이는 수작업이 계속됩니다.
넷째, 품질이 들쭉날쭉합니다. 같은 업무를 사람마다 다른 방식으로 요청하니 결과물 수준이 통일되지 않습니다.
2단계 이상으로 넘어간다는 것은 이 네 가지를 구조로 해결한다는 뜻입니다. 프롬프트를 사내 자산으로 공유하고, 사내 문서를 AI가 검색하게 하고(RAG), 기존 업무 시스템 안에서 결과가 나오게 하고, 검수 기준을 문서로 정하는 일입니다. 여기부터가 개인 역량이 아니라 조직 역량의 영역입니다.
가능합니다. 안산 본사 기준 편도 1시간 이내 지역은 현장 진단 워크숍을 방문으로 진행합니다.
가나바사아는 경기도 안산시 상록구에 본사를 두고 경기 남서부와 인접 충남권을 주력 영업 지역으로 합니다.
방문 진단이 가능한 지역과 본사 기준 이동 시간
- 안산 (본사 소재)
- 시흥 약 20분, 군포 약 20분, 안양 약 30분
- 화성 약 35분, 수원 약 35분, 인천 약 40분, 오산 약 45분
- 용인 약 50분, 평택 약 55분, 안성 약 60분, 아산 약 70분
지역별로 첫 PoC 대상이 달라지는 편입니다. 안산·시흥의 반월·시화 국가산업단지 제조 기업은 구매·품질 문서 처리가, 인천 남동산단과 항만 물류 기업은 운송·통관 서류가, 수원 전자·IT 협력사는 기술 문서 검색이, 평택·아산의 반도체·디스플레이 협력사는 교대 근무 인수인계 문서가 첫 대상으로 자주 선정됩니다.
진행 방식은 이렇습니다. 첫 미팅과 시간 사용 진단 워크숍은 현장 방문으로 진행합니다. 실무자가 실제 쓰는 문서와 시스템을 눈으로 봐야 후보 선정이 정확해지기 때문입니다. 이후 개발과 주간 점검은 원격으로 하고, Go/No-Go 게이트가 있는 시점에 다시 방문합니다.
위 지역 외의 기업도 원격으로 진행 가능합니다. 다만 진단 워크숍만큼은 1회 방문을 권장합니다. 자세한 지역별 안내는 /ax-gyeonggi.php 를 참고하세요.
방문 진단이 가능한 지역과 본사 기준 이동 시간
- 안산 (본사 소재)
- 시흥 약 20분, 군포 약 20분, 안양 약 30분
- 화성 약 35분, 수원 약 35분, 인천 약 40분, 오산 약 45분
- 용인 약 50분, 평택 약 55분, 안성 약 60분, 아산 약 70분
지역별로 첫 PoC 대상이 달라지는 편입니다. 안산·시흥의 반월·시화 국가산업단지 제조 기업은 구매·품질 문서 처리가, 인천 남동산단과 항만 물류 기업은 운송·통관 서류가, 수원 전자·IT 협력사는 기술 문서 검색이, 평택·아산의 반도체·디스플레이 협력사는 교대 근무 인수인계 문서가 첫 대상으로 자주 선정됩니다.
진행 방식은 이렇습니다. 첫 미팅과 시간 사용 진단 워크숍은 현장 방문으로 진행합니다. 실무자가 실제 쓰는 문서와 시스템을 눈으로 봐야 후보 선정이 정확해지기 때문입니다. 이후 개발과 주간 점검은 원격으로 하고, Go/No-Go 게이트가 있는 시점에 다시 방문합니다.
위 지역 외의 기업도 원격으로 진행 가능합니다. 다만 진단 워크숍만큼은 1회 방문을 권장합니다. 자세한 지역별 안내는 /ax-gyeonggi.php 를 참고하세요.