데이터와 시스템이 전혀 없는 기업도, 어떻게 AI를 도입할 수 있을까?

 

1편에서는

기업마다 다른 목표와 상황에 맞는

AI 솔루션이 필요하다는 이야기를 했습니다.

그런데 많은 스타트업은 이렇게 말합니다.

“맞춤형 AI가 필요하다는 건 알겠는데…
우리 회사는 데이터도 없고,
시스템도 정리돼 있지 않은데,

과연 시작이 가능할까요?”

 

이 질문은 실제 현장에서 가장 자주 듣는 고민입니다.

오늘은 VERSE144가 어떻게 기반이 없는 기업도

AI를 시작할 수 있도록 돕는지 이야기합니다.

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1. 흩어진 자료도 AI의 출발점이 된다

 

기업이 말하는

“데이터가 없다”

는 말은 대부분 활용할 수 있는 형태가 아니라는 뜻입니다.

실제로는 매출 장부가 엑셀로 흩어져 있고,

고객 명단은 이메일 안에 남아 있으며,

로그는 서버 어딘가에 쌓여 있죠.

하지만 이런 자료도 전처리 과정을 거치면

AI가 학습할 수 있는 데이터로 바뀝니다.

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VERSE144는 데이터를 수집 → 정제 → 구조화하는 과정을 지원합니다. 필요 없는 값은 제거하고, 의미 있는 데이터는 가공해 모델 학습이 가능한 상태로 만듭니다.

 

기업은 단순히 자료를 전달하기만 하면 됩니다.
나머지는 VERSE144가 책임집니다.

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2. 단순 납품이 아닌 End-to-End 지원

많은 외주개발은 개발물 납품에서 끝납니다.
하지만 VERSE144는 처음부터 끝까지 연결합니다.

 

1. 전처리: 흩어진 자료를 체계화 2. 모델링: 기업 목표에 맞는 AI 설계 3. 서비스 연동: 웹, 앱, 내부 시스템과 연결 4. 자동화·시각화: 결과를 대시보드로 보여주고 반복 업무를 줄임

 

이 과정을 한 흐름으로 이어가기 때문에

기반이 없는 기업도 빠르게 AI를 적용할 수 있습니다.

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“데이터가 없어서 못 한다”가 아니라,
“지금 있는 자료로도 시작할 수 있다”는 경험을 하게 됩니다.

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3. 데이터가 부족했던 기업이 만든 변화

이 접근은 실제 프로젝트에서 성과로 이어졌습니다.

캠 O 모빌리티 플랫폼 사례 교통사고와 재해 관련 데이터가 많지 않았습니다. CCTV 영상과 일부 기록만이 초기 자료였습니다. VERSE144는 이를 전처리하고 모델링해 사고·재해를 실시간으로 감지·분석하는 AI 영상 관제 시스템을 개발했습니다. 이제는 안전망 구축이라는 새로운 가치를 확보했습니다.

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알 OOOO 자전거 서비스 사례  중고 자전거 시세와 상태 정보는 후기, 사진, 거래 내역 등 파편화돼 있었습니다. VERSE144는 이 데이터를 정리하고 AI 모델로 학습시켜 개인 맞춤 자전거 추천, 시세 분석, 이미지 기반 진단까지 연결했습니다. 기업은 고객에게 새로운 구매 경험을 제공했고, 고객은 더 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있었습니다.

 

두 사례 모두 처음에는

데이터 기반이 부족했습니다.

하지만 전처리와 End-to-End 구조를 통해

AI를 성공적으로 도입할 수 있었습니다.

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마무리

AI는 거대한 빅데이터를 가진 대기업만의 기술이 아닙니다.

흩어진 자료도 정리하면 충분히 시작할 수 있습니다.

중요한 건 지금 가진 자원을

어떻게 가공하고, 어디까지 자동화하느냐입니다.

 

VERSE144는 데이터 전처리부터
모델링, 서비스 연동과 자동화까지
처음부터 끝까지 End-to-End로 지원합니다.

그래서 기반이 없는 기업도

AI를 자신 있게 도입할 수 있습니다.

 

다음 글에서는

“AI가 서비스 자체를 어떻게 바꿀 수 있을까?”

를 다룰 예정입니다.

 

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