개인적인 경험담과 SAP 구축 사례 연구

AI 프로젝트

제 AI 업무의 대부분은 공공 부문, 항공, 국방, 유통 분야 조직을 위한 것입니다. 고객사 이름은 공개하지 않습니다.

공공 부문
정책과 조달 규정을 위한 프라이빗 어시스턴트
한 정부 기관은 직원들이 내부 정책, 공문, 조달 규정에 대해 질문할 수 있기를 원했고, 그러면서도 문서를 공개 AI 서비스로 보내지 않기를 원했습니다. 저는 첫 활용 사례를 고르고, 데이터가 기관 환경 안에 머물도록 배포를 구성하고, 누가 무엇을 볼 수 있는지 정의하고, 도입 전에 답변을 검증할 실제 질문 테스트 세트를 만드는 일을 도왔습니다.
항공
재무 예외 처리에 AI 적용
한 항공사의 재무팀은 매달 며칠씩 송장과 지급 예외를 처리하는 데 시간을 썼습니다. 저는 예외 건을 하나씩 읽고, 가능성이 높은 원인을 제시하고, 알맞은 담당자에게 전달하는 AI 단계를 설계하는 일을 도왔습니다. 모든 전기는 사람이 직접 승인합니다.
국방
인터넷이 차단된 네트워크에서의 AI
한 방산 제조업체는 엔지니어들이 제한된 네트워크 안에서 기술 문서와 변경 이력을 검색할 수 있어야 했습니다. 저는 자체 인프라에서 구동되는 모델을 고르고, 보안 인가 등급에 따라 접근 권한을 설정하고, 어시스턴트가 절대 답해서는 안 되는 내용을 정하는 일을 도왔습니다.
유통
매장 팀을 위한 답변
한 유통업체의 매장 팀은 매일 같은 상품, 재고, 정책 질문을 했습니다. 저는 승인된 상품 및 정책 콘텐츠를 바탕으로 ERP에서 재고를 읽어 오는 어시스턴트의 범위를 정하고, 어시스턴트가 변경할 수 있는 것에 분명한 제한을 두는 일을 도왔습니다.
SAP Joule
Joule 도입 준비도
한 SAP 고객사는 Joule이 자사에 무엇을 해 줄 수 있는지 알고 싶어 했습니다. 저는 라이선스에 무엇이 포함되는지, 어떤 설정이 필요한지, 어떤 프로세스가 표준에 가까워 효과를 볼 수 있는지 파악했습니다.

복잡한 프로그램에서 실제로 무슨 일이 벌어지는지 궁금해서 이 페이지에 오셨을 것입니다. 이 페이지에는 구축 과정에서 팀이 맞닥뜨리는 선택과 트레이드오프, 결과를 보여 주는 SAP 사례 연구를 모아 두었습니다. 저는 이 프로젝트들에 수년간 참여했고, Go-Live를 할 때마다 여전히 새로운 교훈을 얻습니다. 어떤 이야기는 범위 변경이 딜리버리에 어떤 영향을 주는지 보여 줍니다.

또 어떤 이야기는 통합 문제가 불거질 때, 혹은 데이터 품질이 진행 속도를 떨어뜨릴 때 어떤 일이 벌어지는지 보여 줍니다. 모든 글은 실무 디테일에 집중합니다. 무엇이 가장 먼저 바뀌었는지, 무엇이 뒤로 밀렸는지, 시스템이 가동된 뒤 어디에서 방향을 바로잡아야 했는지 확인하실 수 있습니다.