내 정보 노출 없이
회사 데이터·고객 PII가 외부 LLM 벤더로 흘러가면 안 됩니다. 온프레미스·프라이빗 클라우드, 9종 AI 보안 가드, AES-256 암호화와 그룹별 키로 데이터를 경계 안에 둡니다.
워크플로우를 그리고 지식 정합성을 검증하느라 비용과 시간을 쓰는 건 이제 그만.
오픈소스 워크플로우 빌더로 직접 구현하면 인프라·운영·보안에 수억이 들고, 출시까지 6개월이 사라집니다. 정작 기업이 필요한 건: 내 데이터 노출 없이, 벤더 락인 없이, 글로벌 빅테크급 AI 제품을 우리 조직 안에서 즉시 작동시키는 일입니다.
오픈소스 AI 워크플로우 빌더, Graph RAG, SI 의뢰로 깔고 직접 구현하는 길과, 준비된 Enterprise Agent OS를 도입하는 길은 결과물이 다릅니다.
회사 데이터·고객 PII가 외부 LLM 벤더로 흘러가면 안 됩니다. 온프레미스·프라이빗 클라우드, 9종 AI 보안 가드, AES-256 암호화와 그룹별 키로 데이터를 경계 안에 둡니다.
단일 LLM·단일 클라우드에 묶이면 협상력과 확장성이 사라집니다. 멀티 LLM 라우터로 단계마다 모델을 바꾸고, 같은 제품을 SaaS·온프레미스·프라이빗 클라우드 어디서든 똑같이 운영합니다.
워크플로우를 직접 그리는 게 목적이 아니라 비즈니스 결과가 목적입니다. 166+ 내장 도구·검증된 파이프라인 템플릿으로, PoC 첫 주에 "이미 일하는 에이전트"를 봅니다.
워크플로우 빌더만 받아서 시작하면, 결국 인프라·보안·운영을 직접 만들어야 합니다.
| 항목 | 직접 구현 (오픈소스 + 자가 운영) | AICLUDE Agent OS |
|---|---|---|
| 출시까지 시간 | 3~6개월: 인프라·인증·보안 직접 구축 | 1~4주: 설치 즉시 업무 자동화 |
| LLM 전략 | 단일 LLM 종속, 모델 교체마다 재구성 | 멀티 LLM 라우터 · 단계별 모델 선택 |
| 데이터 노출 | 외부 LLM API로 PII·기밀이 흘러갈 위험 | 온프레미스/프라이빗 + 9종 AI 보안 가드 |
| 지식 정합성 | RAG 파이프라인 직접 튜닝, 검증 비용 큼 | Knowledge Hub · 자동 학습 · 출처 추적 |
| 운영 부담 | 벡터DB·인증·감사 로그 자체 운영 | 통합 운영 콘솔 · 멀티 테넌트 · 빌링 |
모든 산업 페이지에서 반복해서 노출되는 AICLUDE의 포지셔닝 축입니다.
LLM 자율 실행과 검증된 결정형 스킬을 상황에 맞춰 자동으로 고릅니다.
Fortress Pipeline 8단계, 9종 AI 보안 가드, AES-256-GCM, 물리적 멀티테넌시.
웹·앱·Slack·SNS·API·MCP에 키오스크·사이니지·STTS까지 네이티브로 지원.
카드를 클릭하면 산업별 적용 시나리오와 케이스가 열립니다.
PoC 한 번으로 우리 조직의 자율 실행 커버리지를 함께 설계합니다.
본 페이지의 산업 시나리오는 AICLUDE의 기술 역량 기반 적용 가능성을 서술한 것이며, 특정 기업의 도입 사실·실적을 뜻하지 않습니다.