AI를 도입하기 전에,
먼저 판단해야 할 것이 있습니다.
이 문제는
AI가 풀어도 되는 문제인가?
STAR-T는 AI를 "도입해주는" 조직이 아닙니다.
AI가 할 일과
사람이 책임져야 할 일을
먼저 구분합니다.
AI 도입 실패의 대부분은
기술 문제가 아닙니다.
✕
자동화해도 안 되는 의사결정
✕
책임 주체가 불분명한 판단
✕
데이터는 있지만 기준이 없는 경우
✕
사람이 개입해야 하는 구간을 제거한 설계
AI는 잘못 쓰면 비효율이 아니라 리스크가 됩니다.
STAR-T는
AI 사용 여부를 판단합니다.
구분
✓ AI가 해도 되는 일
✕ AI가 하면 안 되는 일
경계
✓ 자동화 가능한 영역
✕ 사람이 책임져야 하는 영역
조건
책임과 리스크가 명확한 경우만 AI로 구현합니다
우리는 이런 기준으로 판단합니다
의사결정의 가역성
되돌릴 수 있는가?
책임 주체
결과에 누가 법적·조직적 책임을 지는가?
판단 근거
데이터 vs 맥락
자동화 실패 시 피해 규모
잘못됐을 때 영향은?
그 판단은
서비스로 구현됩니다
✓
AI 도입 가능성 진단
✓
AI–사람 역할 분리 설계
✓
리스크 정리 후 구현
✓
판단 기준이 코드로 반영된 서비스 운영
우리는
판단이 필요한 현장에서 검증되었습니다
300개 이상의 'AI 사용 여부 판단' 사례
AI 도입 판단 기준을 설명한 강의350회+
평균 만족도4.7/5
20개 이상 분야에서의 판단 경험
STAR-T 팀은
AI보다 판단에 익숙한 사람들입니다
복잡한 의사결정을 구조화해온 사람
범위와 기준을 함께 정리하는 데 익숙합니다.
책임과 리스크를 다뤄온 사람
누가 무엇에 책임지는지 명확히 하는 것을 중시합니다.
자동화 실패의 비용을 아는 사람
잘못 도입했을 때의 영향부터 함께 봅니다.
이 문제,
AI를 써도 되는 문제인가요?
AI는 도구입니다.
판단 없이 쓰면 리스크가 됩니다.
STAR-T는
그 판단부터 함께합니다.
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