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Enternal AI는 현재 기업별 환경 진단과 PoC를 제공하며, 로컬 추론과 자체 사전학습 기반은 개발 방향으로 검증하고 있습니다. 일반 사용자가 바로 설치하는 완제품으로 설명하지 않습니다.

외부 전송 여부는 선택한 모델, 인프라와 연동 구조에 따라 달라집니다. PoC에서 각 데이터 경로와 통신 대상을 확인하고, 고객 정책을 만족하지 못하는 경로는 적용 범위에서 제외합니다.

폐쇄망이나 제한망 운영 가능성은 모델 라이선스, 하드웨어, 업데이트와 인증 방식까지 확인해야 판단할 수 있습니다. 로컬 실행 후보를 실제 환경과 유사한 조건에서 검증한 뒤 가능 범위를 제안합니다.

자체 모델과 자체 사전학습 기반은 현재 장기 개발 방향이며 모든 PoC에 완성 모델을 제공하는 상태는 아닙니다. 검증 단계에서는 목적과 환경에 맞는 승인된 모델 후보를 비교할 수 있습니다.

업무 매뉴얼, 규정, 제품 문서, 보고서와 권한이 정리된 시스템 데이터를 우선 검토합니다. 개인정보·영업비밀·저작권 자료는 목적, 법적 근거, 최소 범위와 보관 정책을 먼저 확인합니다.

보안 책임은 제품 하나가 아니라 고객 정책, 인프라, 모델, 계정 권한과 운영 절차를 함께 나눠 관리합니다. 름랩은 PoC 설계에서 데이터 흐름과 통제 지점을 문서화하지만 인증이나 무결점을 임의로 약속하지 않습니다.

PoC 성능은 대표 질문, 기대 답변, 근거 일치, 실패 유형과 처리 조건을 사전에 정한 평가 세트로 측정합니다. 한 번의 데모나 자연스러운 문장만으로 운영 적합성을 판단하지 않습니다.

환경 진단 뒤 데이터·권한 범위를 정하고, 한 가지 우선 업무로 PoC를 설계해 측정한 다음 도입 여부를 결정합니다. 검증되지 않은 업무까지 한 번에 운영 범위로 확대하지 않습니다.

비용과 기간은 모델 경로, 인프라, 데이터 정리 수준, 평가 범위와 시스템 연동 수에 따라 달라집니다. 환경 진단과 PoC 범위를 합의한 뒤 산출물, 일정과 견적을 먼저 제안합니다.

Enternal AI는 고객이 통제하는 데이터 경로와 로컬 추론 가능성을 검증하는 Private AI 제품 방향입니다. `/enterprise-ai/`는 현재 구축 가능한 문서 기반 지식검색이고 `/ai-worker/`는 승인된 시스템에서 업무를 수행하는 에이전트 서비스입니다.