AI 외주개발
챗봇·자동응답·문서요약·추천·상담 자동화 등 운영에 필요한 AI 기능부터 설계합니다. 최소 기능으로 시작해 효과를 확인한 뒤 단계적으로 확장합니다. 소스코드·API 키를 직접 보유하도록 이관하고, AI 직접 운영 교육을 제공합니다.
왜 REUMLAB인가요?
사내 RAG, 상담 챗봇, 문서 검색, 업무 자동화를 실제 운영 데이터에 맞춰 구축합니다. 범위·비용·API·소스 이관까지 안내합니다.
- 거창한 AI가 아니라 운영에 필요한 기능부터 — 효과 확인 후 단계 확장
- 고객문의 자동화·문서 요약·상담 자동화·추천·분류 등 실무형 AI
- 소스코드·API 키 직접 보유로 이관 — 종속·보안 부담 최소화
- AI에 정확히 지시하고 결과를 확인하는 1:1 운영 교육 포함
작게 시작하는 AI가 유리한 이유
처음부터 거창한 AI를 붙이면 비용·기간·실패 위험이 큽니다. 고객문의 자동 응답처럼 효과가 분명한 최소 기능부터 붙여 운영 효과를 확인한 뒤, 같은 구조 위에서 단계적으로 확장하는 것이 비용·리스크 면에서 유리합니다.
어떤 기능부터 만드나
반복 문의 자동 응답 챗봇, 문서 요약, 상담 접수·분류, 추천 로직처럼 업무 절감과 직접 연결되는 기능을 우선합니다. 기존 앱·웹에 AI 기능만 추가 연동하는 것도 가능합니다.
적합 / 부적합
적합: 반복 응대·문서 처리·분류가 많아 자동화로 시간을 줄이려는 팀. 부적합: 데이터·목표가 정해지지 않은 채 “AI를 일단 넣어보자”는 경우 — 이때는 어떤 업무를 줄일지부터 상담에서 정합니다.
진행과 소유권
효과가 분명한 최소 기능 설계 → 개발·연동 → 운영 확인 → 확장 순으로 진행합니다. 소스코드와 API 키를 대표님이 직접 보유하도록 이관해 보안·운영 부담을 줄이고, AI에 지시·확인하는 방법을 교육합니다.
포함 범위와 별도 확인 범위
기본 범위는 합의한 AI 기능, 기존 서비스 연동, 답변 범위·사람 이관 규칙, 테스트, 소스코드와 운영 안내입니다. 원본 데이터 정리, 맞춤 모델 학습, 대량 문서 정제, 외부 AI·서버 사용료는 자료와 사용량을 확인해 별도 범위로 정합니다. 실제 운영 데이터가 없는 단계에서 정확도나 업무시간 절감 수치를 보장하지 않습니다.
사내 문서로 답하는 AI를 찾으신다면
고객 응대용 챗봇이 아니라, 사내 규정·매뉴얼·업무 자료를 검색해 임직원 질문에 답하는 AI를 찾고 계신다면 성격이 다른 작업입니다. 검색·질의응답(RAG) 구조와 권한 설계를 따로 다룹니다.
사내 AI 구축 알아보기 →업무 자체를 AI가 처리하게 하려면
답변을 만드는 AI가 아니라, ERP·CRM·문서·메일에 직접 들어가 조회하고 입력하고 회신까지 끝내는 AI가 필요하다면 접근 권한과 예외 처리 설계가 더해집니다. 구축 방식과 비용 기준이 달라 따로 다룹니다.
AI Worker 구축 보기 →전화를 AI가 받게 하려면
화면에 글자를 입력하는 챗봇이 아니라, 걸려 오는 전화를 AI가 직접 받아 대화하고 예약·접수까지 처리하게 하려면 실시간 음성 처리와 전화 연동이 더해집니다. 구현 방식과 비용 구조가 달라 따로 다룹니다.
AI 음성 상담·전화 자동화 개발 보기 →거점 지역 AI 개발
동탄·수원 거점이지만 화상 상담·중간 확인·소스코드 이관 기반의 비대면 협업으로 전국 어디서나 동일한 조건으로 진행합니다.
문의 전에 확인하면 좋은 가이드
비용과 기간이 어떻게 정해지는지, 진행이 어떤 순서로 이뤄지는지 먼저 보시면 상담에서 범위를 훨씬 빨리 좁힐 수 있습니다.
관련 개발 사례
실제로 구축한 사례입니다. 고객사 요청에 따라 프로젝트명·서비스 URL은 비공개이며, 해결한 문제와 구현 범위는 그대로 공개합니다.
자주 묻는 질문
AI 기능을 작게 시작했다가 확장할 수 있나요?
가능합니다. 효과가 분명한 최소 기능부터 붙이고, 운영하며 반응을 본 뒤 같은 구조 위에서 단계적으로 확장합니다.
기존 서비스에 AI 기능만 추가할 수 있나요?
네. 이미 운영 중인 앱·웹에 챗봇·자동 응답·요약 같은 AI 기능만 추가 연동하는 방식도 진행합니다.
API 키와 비용은 누가 관리하나요?
대표님 명의로 API 키를 직접 보유하도록 이관합니다. 사용량 기반 비용 구조와 절감 방법도 함께 안내합니다.
AI가 잘못된 답을 하면 어떻게 관리하나요?
AI는 틀릴 수 있다는 전제로 설계합니다. 답할 범위를 미리 정해 두고 벗어나는 질문은 사람에게 넘기며, 확정되지 않은 가격·일정처럼 잘못 답하면 곤란한 항목은 자동 응답에서 제외합니다. 어디까지 맡길지는 운영 방식을 듣고 함께 정합니다.
사내 자료를 AI가 참고하게 할 수 있나요?
자료의 형태에 따라 다릅니다. 항목이 일정하게 정리된 문서·엑셀은 불러와 활용할 수 있고, 형식이 제각각이면 정리 기준부터 잡아야 합니다. 실제 파일을 보고 가능한 범위와 필요한 준비를 먼저 알려 드립니다. 사내 문서 검색과 질의응답이 주 목적이라면 사내 AI 구축 페이지에서 구조와 비용 기준을 따로 정리해 두었습니다.
맞춤형 AI 모델 학습도 기본 범위에 포함되나요?
기본은 검증된 외부 AI API를 업무 흐름에 연결하고 답변 범위와 검수 절차를 설계하는 방식입니다. 별도 모델 학습이 필요한지는 데이터 양·품질·보안 조건을 확인한 뒤 구분하며, 학습 데이터 정리와 모델 운영 비용은 자동으로 포함되지 않습니다.
주요 서비스
기능 범위를 듣고 예상 비용과 일정을 먼저 알려 드립니다. 기획서가 없어도 만들려는 서비스와 꼭 필요한 기능 한두 가지만 있으면 상담을 시작할 수 있습니다.