어떤 고객 기회에 집중할 것인가?
시장 변화와 고객 수요를 분석해 영업 기회의 우선순위와 제안 조건을 검토합니다.
적용 범위 상담 →AGENT ENGINEERING
업무를 이해하고,
작동하는 Agent로 구현합니다.
Agent 설계는 업무를 이해하는 데서 시작합니다. 어떤 판단이 필요하고, 어떤 기준과 예외가 있으며, 그 결과가 사업에 어떤 영향을 미치는지 먼저 살핍니다.
넥스엔브릿지는 현업과 컨설팅에서 쌓은 경험을 설계와 구현에 반영합니다. 이를 바탕으로 코드로 정할 절차, 모델에 맡길 판단, 자율적인 탐색이 필요한 영역을 구분하고 실제 업무 사례로 검증합니다.
여섯 가지 설계 요소를 살펴보세요. 업무에 따라 여러 요소를 함께 적용합니다.
Agent 설계 · 구현 · 검증Workflow · Graph Engineering
반드시 지켜야 할 절차는?
필수 단계와 분기, 승인 조건을 실행 구조에 명시합니다. 각 단계에는 계산 코드, 모델 판단 또는 자체적으로 탐색하는 Agent를 배치합니다.
실행 구조
업무 단계, 상태, 조건부 분기와 반복
판단 범위
코드로 확정할 부분과 모델이 선택할 부분
검증 항목
필수 단계 누락, 잘못된 분기, 예외 처리
Services
AI 전략부터 Knowledge·Data, Application과 운영까지
고객의 과제와 기존 시스템을 검토해 수행 범위를 정합니다. 업무 분석과 판단 기준 정의, 데이터 정비, 플랫폼 구축, AI 개발과 운영을 지원합니다.
AI 전략·아키텍처
사업 목표와 업무 특성에 따라 AI 적용 과제, 플랫폼과 구축 로드맵을 설계합니다.
자세히 보기 →Enterprise Knowledge Engineering
LLM 기반 지식 추출, Ontology·의미 모델, 업무 규칙과 검증 체계로 Agent가 활용할 Knowledge를 구축합니다.
기술 구성과 구현 예시 →데이터 플랫폼·엔지니어링
SAP와 업무 시스템의 데이터를 분석·AI 활용 목적에 맞게 통합하고, 데이터 모델과 시맨틱 계층을 구축합니다.
자세히 보기 →Agentic Analytics & Applications
분석·예측·시뮬레이션과 대안 비교를 수행하는 Agent와 업무 Application을 구현합니다.
자세히 보기 →AgentOps & Managed Operations
Agent의 품질, 권한, 실행 이력과 변경을 관리하고, 현업 적용 이후의 운영과 개선을 지원합니다.
자세히 보기 →데이터 플랫폼 전문 서비스: Snowflake Services →
서비스 전체 보기 →Applications
시장 기회부터 계획과 경영관리까지
고객의 지표와 업무 규칙을 반영한 분석 기능과 업무 화면을 개발합니다. 여러 업무에서 사용하는 지표와 규칙은 공통 기준으로 관리합니다.
이 주문을 어떤 조건으로 약속할 수 있는가?
수요·재고·생산·조달을 함께 살펴 납기와 비용에 맞는 공급 대안을 비교합니다.
SCM Applications →어디에서 성과가 달라지고 있는가?
경영 지표의 변화와 원인을 분석하고 제품·고객·채널별 대응 대안을 검토합니다.
Profitability & Portfolio Analytics →세 영역은 고객 과제에 따라 검토하는 적용 분야입니다. 분야별 상세 기능과 수행 범위는 각 페이지에서 확인할 수 있습니다.
AI-Native Consulting & Delivery
업무의 판단 기준을 정의하고,
실제 사례로 검증합니다
해결할 업무 문제를 정하고, 자료와 현업 경험, 컨설팅 방법론과 베스트 프랙티스를 검토해 고객에게 맞는 판단 기준을 정의합니다. 이를 계산·분석과 업무 처리 절차에 반영하고, 실제 사례로 결과를 검증합니다.
업무 판단 설계
현업 지식과 컨설팅 방법론을 바탕으로 판단 기준을 정의하고, 필요한 조사·계산 방법과 자동 처리 범위를 설계합니다.
업무 판단 설계 살펴보기 →Eval-Driven Development
업무 이해 → Work Plan·평가 기준 → 구현·검증 → 현업 적용 → 피드백·개선
개발 방법론 보기 →People & Experience
현업과 컨설팅, 시스템 구축 경험
핵심 구성원은 대기업 현업과 글로벌 컨설팅에서 전략·프로세스·데이터·시스템 전환을 담당했습니다. 컨설턴트가 설계·구현을 직접 수행하며 Data·AI·IT 엔지니어와 협업합니다.
업무 분석과 데이터·시스템 구축 경험을 바탕으로 문제 정의부터 구현까지 수행합니다.
구성원과 회사 소개 →Insights
최근 글과 주요 연재
글 전체 보기 →데이터 웨어하우스를 만들면 AI 준비는 끝날까?
‘이 주문을 받아도 될까?’라는 질문에는 재고 수량만으로 답할 수 없습니다. 기존 주문에 묶인 재고, 생산 여력, 대체품 승인 조건까지 확인해야 데이터에서 빠진 것이 보입니다.
영어 원문 · 아티클본문 읽기 →
AI를 만든다면서 기존 시스템을 다시 만들고 있지는 않을까?
질문마다 규칙과 화면을 붙이다 보면 예전 시스템과 별로 다르지 않아집니다. 어떤 계산은 프로그램에, 어떤 조사는 Agent에 맡길지 업무를 먼저 나눠 봐야 합니다.
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마진이 높은 제품부터 만들면 이익도 늘어날까?
한 개에 30달러를 남기지만 3시간 걸리는 제품과, 20달러를 남기고 1시간 걸리는 제품. 생산시간이 부족하다면 우선순위는 단위 마진만으로 정할 수 없습니다.
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