01
진단
업무 흐름·데이터·병목을 진단하고, 자동화 전 베이스라인(현재 소요 시간·오류율·비용)을 정량 측정합니다.
AI Transformation
AX의 목적은 성과입니다 — 줄어든 시간, 늘어난 산출물
인트렌치는 반복 업무를 자동화해 사람의 시간을 되돌리고, 리포트·발주·콘텐츠 같은 산출물이 자동으로 만들어지게 합니다. 주간 보고 8시간→20분처럼, 손에 잡히는 절감 효과로 성과를 보여드립니다.
How We Work
진단 → 설계 → 구축 → 운영, 전 구간을 함께합니다
비용·기간은 업무 범위와 규모에 따라 달라지므로 개별 견적으로 안내드립니다. 프로세스는 아래와 같이 투명하게 공개합니다.
02
설계
어디를 AI로 대체하고 어디에 사람 판단(HitL)을 둘지 설계합니다. 되돌릴 수 없는 작업엔 반드시 게이트를 둡니다.
03
구축
워크플로·에이전트·데이터 파이프라인을 실제로 구축하고, 기존 업무 도구에 연결합니다.
04
운영
성과 대시보드로 절감·전환 효과를 지속 측정하며 튜닝합니다. 월정액 리테이너로 함께 운영합니다.
AX 성과 프레임워크
데이터가 틀리면, AI도 틀립니다
대부분의 AX는 "도입"에서 끝납니다. 인트렌치는 10년의 데이터 역량(GA4·태깅·정합성) 위에 자동화를 구축해, 절감된 시간과 실제 산출물이라는 실체 있는 성과를 만듭니다. AI 에이전트는 데이터 정합성만큼만 똑똑합니다.
베이스라인 측정
자동화 전 소요 시간·오류율·비용을 먼저 잰다.
구축 & 연동
워크플로·에이전트 구축, 업무 도구·데이터 연결.
성과 증명
대시보드로 절감·전환 효과를 지속 추적·보고.
전부 자동화가 아니라, 되돌릴 수 없는 일엔 사람 게이트를 답니다
휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop). 되돌릴 수 있는 작업은 자동화하고, 파괴적·비가역적 작업(대외 발송, 결제, 배포, 삭제 등)은 사람 승인 게이트를 거치도록 설계합니다. 우리 조직의 인프라 자동화(GitOps)·콘텐츠 발행 파이프라인에 이 원칙을 이미 적용해 검증했습니다.
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