AI-Native Consulting & Delivery

경험에서 문제 가설을 세우고,
업무와 데이터로 검증합니다

주어진 요건을 정리하는 데서 그치지 않습니다. 현업과 유사 과제의 경험을 바탕으로 실제 해결해야 할 문제를 정의하고, 고객의 업무 기준과 데이터로 검증합니다. 검증된 문제는 실행 가능한 해결안으로 설계·구축합니다.

수행 원칙과 개발 방법론

고객의 업무와 환경에 맞는 실행 방식을 설계하고, 업무 단위로 검증하며 확장합니다.

Development Methodology · 개발 방법론
Eval-Driven Development — 업무 단위로 실행하고 실제 결과를 평가해 개선한 뒤, 검증된 범위부터 확장합니다.

경험에서 문제 가설을 세우고,
업무와 데이터로 검증합니다

주어진 요구사항을 그대로 구현하는 데서 시작하지 않습니다. 현업과 유사 과제의 경험을 바탕으로 실제 해결해야 할 문제와 원인, 영향을 가설로 제시하고 고객의 업무 기준과 데이터로 검증합니다.

Problem Hypothesis

유사 과제와 현업 경험을 바탕으로 문제의 원인과 업무 영향에 대한 가설을 세웁니다.

Business & Decision Context

업무 절차와 판단 기준, 제약 조건, 예외와 승인 구조를 확인합니다.

Data & Evidence

인터뷰와 문서, 실제 데이터를 통해 가설을 검증하고 미확인 사항을 구분합니다.

Solution Direction

검증된 문제를 기준으로 프로세스·데이터·시스템·AI의 개선 방향과 우선순위를 정합니다.

프로젝트에서 확인한 지식과 결정을 구조화해 관리합니다

회의와 문서, 분석과 설계 과정에서 확인된 내용을 일회성 산출물에만 남기지 않습니다. 업무 정의와 데이터 의미, 판단 기준과 예외, 결정과 미확인 사항을 Project Knowledge로 관리합니다.

Source & Context

문서와 데이터 정의, 인터뷰와 분석 결과에 출처와 적용 범위를 기록합니다.

Working Knowledge

프로젝트 중 확인한 용어와 관계, 업무 규칙, 데이터 의미와 가정을 구조화합니다.

Decision & Assumption Log

주요 설계 결정과 선택한 대안, 전제 조건과 추가 확인 사항을 관리합니다.

Approved Knowledge

검증과 승인을 마친 내용은 고객의 Knowledge Graph, 데이터 표준과 운영 기준에 반영합니다.

Project Knowledge 흐름
Source → Analysis → Working Knowledge → Review → Decision → Approved Knowledge → Knowledge Graph · Standards
Knowledge 구축에 특화된 방법과 서비스 범위는 Enterprise Knowledge Engineering에서 다룹니다.

기술과 방법론을 과제에 맞게 구성합니다

모델과 Agent 구조, Knowledge·Data·Evaluation 방식을 지속적으로 검토하고, 업무 특성·데이터 환경·보안·운영 조건에 맞게 적용합니다.

Research & Analysis

여러 자료와 데이터를 조사하고 쟁점과 대안을 비교합니다. 중요한 사실과 수치는 원문과 데이터에 대조합니다.

Design & Build

요구사항과 Knowledge를 바탕으로 데이터 모델, Agent 절차, 업무 화면과 시스템 연계를 설계하고 구현합니다.

Multi-Model Review

중요한 분석과 지식 후보는 서로 다른 모델을 사용해 독립적으로 검토합니다. 모델 간 일치만으로 결과를 확정하지 않습니다.

Reusable Skills & Guidance

반복되는 분석·검토·구축 절차를 Skill과 Guidance로 관리해 프로젝트와 담당자가 달라져도 같은 기준을 적용할 수 있도록 합니다.

업무 단위로 검증하고 확장합니다

Agent 기능을 한 번에 완성해 일괄 전환하지 않습니다. 업무 흐름과 성공 기준을 먼저 정하고, 실제 입력과 결과를 반복 검증해 Work Plan, Knowledge, 데이터, Tool과 화면을 개선합니다.

Delivery Model 수행 원칙이 개발 전 과정에 적용됩니다
01문제 정의Experience-Based Framing
02Project Knowledge업무 지식과 결정 관리
03기술·방법 선택Contextual Selection
04근거와 통제Evidence & Governance
Development Methodology Eval-Driven Development
01업무 이해
02Work Plan
· 평가 기준
03실행
· 구축
04결과 검증
05검증 범위
적용
06피드백
· 개선

Evaluate & Improve 실제 결과와 피드백을 다음 Work Plan과 평가 기준에 반영합니다.

01 BUSINESS CONTEXT

업무 이해

현재 업무 흐름과 의사결정, 입력 자료, 예외 조건과 기대 결과를 확인합니다.

02 WORK PLAN & EVAL

Work Plan과 평가 기준

수행 단계와 사용할 데이터·Tool, 사람의 검토 지점, 결과의 평가 기준을 정합니다.

03 BUILD & EXECUTE

실행과 구축

Work Plan을 실행하며 Agent, 데이터 구조와 업무 화면을 함께 구현합니다.

04 REVIEW & ERROR ANALYSIS

결과 검증

기존 업무 결과와 전문가 판단에 대조해 오류 유형과 부족한 정보, 개선 지점을 확인합니다.

05 CONTROLLED ROLLOUT

검증 범위 적용

보안과 운영 기준을 통과한 업무 단위부터 실제 환경에 적용하고 결과를 관찰합니다.

06 FEEDBACK & IMPROVE

피드백과 개선

검증 결과를 평가 사례에 반영하고 Work Plan, Knowledge, 데이터, Tool과 화면을 보완해 다시 실행합니다.

반복 구조
업무 이해 → Work Plan·평가 기준 → 실행·구축 → 결과 검증 → 검증 범위 적용 → 피드백·개선 ↺
공통 아키텍처와 보안, 운영 승인 Gate는 별도로 유지합니다. 반복 단위는 업무 기능이며 플랫폼 통제 기준은 공통으로 적용합니다.
Reference Principles
단일 제품이나 프레임워크에 종속된 절차가 아닙니다. Contextual Evals, Agent Loop와 Evaluator–Optimizer, 운영 Gate와 점진적 적용 원칙을 기업 업무 프로젝트에 맞게 구성합니다.

결과와 함께 근거와 변경 이력을 관리합니다

AI가 만들었는지 사람이 작성했는지만으로 결과를 판단하지 않습니다. 작성·검토 주체를 기록하고, 근거와 검증, 승인 과정을 함께 관리합니다.

Evidence

주요 주장과 업무 규칙, 데이터 정의에 원문과 데이터 근거를 남깁니다.

Validation

대표 업무 질문과 검증 사례, 데이터 정합성과 시스템 테스트를 통해 결과를 확인합니다.

Review & Approval

모델의 검토 결과는 참고 자료로 사용하고, 중요한 업무 지식과 설계 결정은 담당자나 전문가가 승인합니다.

Traceability & Change

요구사항과 설계, 코드와 테스트, Knowledge와 승인 결과의 관계를 관리하고 변경 영향을 확인합니다.

KOAA

KOAA는 업무 지식과 판단 기준을 Agentic Analytics의 분석 절차에 반영하기 위한 넥스앤브릿지의 방법론입니다.

추진 중이거나 검토 중인 과제를 알려주세요

현재 과제에 필요한 서비스 범위와 AI-Native 수행 방식의 적용 방법을 함께 검토합니다.

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