TURNIT AI·AX Business Transformation Solution

턴잇(TURNIT)은 생성형 AI와 업무자동화 기술을 기반으로 기업의 실제 업무 프로세스를 분석하고, 조직별 업무에 최적화된 AI 업무도구·자동화 시스템·데이터 기반 의사결정 솔루션을 구축하는 기업 맞춤형 AX(AI Transformation) 솔루션입니다.

단순한 생성형 AI 교육이나 범용 챗봇 도입을 넘어, 기업의 HR·경영관리·생산·안전·영업·교육 등 실제 업무를 분석하여 반복업무를 자동화하고, 기존 데이터를 AI가 활용할 수 있는 구조로 전환하며, 필요 시 기업 내부에서 직접 활용 가능한 웹 기반 AI 시스템까지 구축합니다.

기업의 AI 활용 수준과 업무환경에 따라 업무진단 → AI 활용 교육 → 개선과제 발굴 → PBL 기반 프로토타입 개발 → AI 솔루션 구축 → 현업 적용 및 고도화까지 End-to-End 방식으로 지원합니다.

1. 활용 분야

턴잇 솔루션은 기업의 다양한 직무 및 업무 프로세스에 적용할 수 있습니다.

1. HR / 인사
2. 다면평가 분석 및 리포트 자동화
3. 인재유형 및 핵심인재 분석
4. Successor 후보군 관리
5. 직무·역량 데이터 분석
6. HR 규정 및 사규 AI 검색
7. 채용 데이터 분석 및 지원자 관리
8. 교육성과 및 AI 역량평가
9. 경영관리 / 기획
10. 사업계획 및 KPI Dashboard
11. 실적 데이터 분석
12. 보고서 자동생성
13. 회의자료 및 경영정보 요약
14. 데이터 기반 의사결정 지원
15. 생산 / 품질 / 안전
16. 생산 및 품질 데이터 분석
17. 작업표준 및 매뉴얼 검색
18. PPE 등 안전관리 AI Vision
19. 안전점검 데이터 관리
20. 사고·위험요인 분석
21. 영업 / 마케팅
22. 고객 및 영업 데이터 분석
23. 제안서·보고서 자동생성
24. 고객문의 대응 자동화
25. 시장 및 경쟁정보 분석
26. 교육 / 지식관리
27. 사내 업무지식 AI 검색
28. 사내 Wiki 및 Knowledge Base
29. 기업 맞춤형 AI 교육 플랫폼
30. AI 기반 평가 및 피드백 시스템

2. 활용 방식

TURNIT은 기업의 기존 업무환경을 최대한 유지하면서 필요한 부분에 AI를 적용하는 방식으로 구축됩니다.

① 업무 진단

현업 인터뷰 및 업무 프로세스 분석을 통해 반복업무, 데이터 처리업무, 의사결정 지원업무 등 AI 적용 가능 영역을 발굴합니다.

② AX Opportunity Map 도출

업무별 AI 적용 가능성과 기대효과를 분석하여 우선순위를 선정합니다.

③ PoC / Prototype 개발

실제 기업 데이터를 활용해 AI 기반 업무도구 및 자동화 프로토타입을 개발합니다.

④ 기업 맞춤형 시스템 구축

검증된 프로토타입을 웹 기반 AI 솔루션 또는 기업 내부 업무시스템 형태로 구축합니다.

⑤ 현업 적용 및 고도화

사용자 피드백 및 실제 활용 데이터를 기반으로 기능과 업무 프로세스를 지속적으로 개선합니다.

3. 주요 기능

생성형 AI 업무지원

1. 문서 작성 및 요약
2. 데이터 분석
3. 보고서 자동생성
4. 기업 내부자료 기반 질의응답
5. 업무 의사결정 지원

AI Knowledge Search

1. 사규, 매뉴얼, 업무노하우, 내부자료 검색
2. 자연어 기반 문서 검색
3. RAG 기반 기업 내부지식 활용

업무자동화

1. 반복적인 데이터 입력·정리·분석 자동화
2. Excel/CSV 데이터 자동 처리
3. 보고서 및 Dashboard 생성
4. 업무 프로세스 Workflow 자동화

AI Dashboard

1. 조직 KPI
2. HR 데이터
3. 사업실적
4. 교육성과
5. 생산·품질·안전 데이터 등을 시각화하여 실시간 의사결정 지원

기업 맞춤형 AI Application

기업 업무에 맞는 독립적인 웹 기반 AI Tool 및 사내 시스템 구축이 가능합니다.

솔루션 세부추가설명

TURNIT은 프로젝트 특성과 고객사 보안환경에 따라 다양한 AI 및 개발 Framework를 조합하여 활용합니다.

1. LLM / Generative AI
2. OpenAI GPT
3. Anthropic Claude
4. Google Gemini
5. Application Framework
6. Python
7. FastAPI
8. JavaScript / TypeScript
9. React / Next.js
10. AI / Data Processing
11. Python
12. Pandas
13. NumPy
14. Scikit-learn
15. LLM Application / RAG
16. LangChain 또는 이에 준하는 LLM Orchestration 구조
17. Vector Database 기반 Embedding / Semantic Search
18. 기업 내부 문서 기반 RAG
19. Database / Backend
20. PostgreSQL
21. Supabase
22. REST API

사용자

↓

Web / AI Application Interface

↓

Application Server / API Layer

↓

AI Orchestration Layer

1. Prompt Management
2. Workflow
3. Agent
4. RAG
5. ↓
6. LLM
7. GPT
8. Claude
9. Gemini 등
10. ↓
11. 기업 데이터 영역
12. Database
13. Excel / CSV
14. PDF / Word / PPT
15. 사내 규정 및 매뉴얼
16. 업무시스템 데이터
17. ↓
18. Dashboard / Report / 업무결과물 생성

기업 내부 중요정보의 외부 노출을 최소화할 수 있도록 데이터 분리, 사용자 권한관리, API 기반 데이터 처리 등을 프로젝트 환경에 맞게 설계할 수 있습니다.

또한 특정 LLM에 종속되지 않는 Multi-LLM 구조를 적용할 수 있어 비용, 성능, 보안정책 등에 따라 적합한 AI 모델을 선택할 수 있습니다.

1. 기능 정확성

1. 입력 데이터 정상 처리 여부
2. AI 응답 및 분석 결과 생성 여부
3. Dashboard 및 Report 출력 정상 여부

2. AI 결과 품질

1. 질의 의도 이해 여부
2. 내부 데이터 검색 정확도
3. 답변 적합성
4. Hallucination 발생 여부

3. 업무효율 개선

1. 기존 업무 소요시간
2. AI 적용 후 업무 소요시간
3. 반복작업 감소율
4. 사용자 개입 단계 감소

4. 시스템 안정성

1. API 정상 작동 여부
2. 오류 발생 여부
3. 데이터 저장 및 조회 안정성

5. 사용자 활용성

1. 화면 접근성
2. 기능 이해도
3. 업무 적용 가능성
4. 사용자 만족도

※ 실제 제출용 결과서에는 테스트 대상 솔루션, 테스트 건수, 기준 데이터, 측정방법 및 실측 결과를 기반으로 수치를 기재합니다.