핵심 논리
공간에 AI를 얹기 전에,
공간이 먼저 데이터가 되어야 합니다.
문서와 거래는 이미 데이터라 언어 모델을 바로 얹을 수 있습니다. 매장과 현장은 다릅니다. 공간을 먼저 데이터로 만들어야(DX) 그 위에서 AI가 일합니다(AX).
그 DX를 만드는 것이 컴퓨터 비전 기반 공간 AI입니다. 둘을 따로 도입하면, 잇는 일이 그대로 남습니다.
익명화
신원을 지운 상태에서 행동 신호를 남깁니다. 기록해도 되는 데이터가 여기서 생깁니다.
Anonymizer 자세히공간 좌표
동선·체류·매대 접촉을 같은 좌표 위에 올립니다. 여기서 공간이 질의할 수 있는 데이터가 됩니다.
Spatial AI 자세히운영 기준
매장이 달라도 같은 정의로 셉니다. 한 매장의 답이 다른 매장에서도 성립합니다.
모델 구성
하나의 모델에 다 맡기지 않습니다.
공간을 읽는 비전 모델과 말로 정리하는 언어 모델은 잘하는 일이 다릅니다. 과제마다 맞는 모델을 골라 잇습니다.
자체 비전 모델
사람을 특정하지 않고 동선과 상태를 읽는 부분은 직접 만듭니다. 영상은 현장에서 익명화한 뒤 다룹니다.
파운데이션 모델 조합
요약과 대화는 공개된 언어 모델을 씁니다. 다시 만들지 않고, 잘하는 것을 가져다 씁니다.
공간 맥락 주입
언어 모델에 익명화한 공간 데이터와 운영 기준을 함께 넘깁니다. 일반론 대신 이 공간의 답이 나옵니다.
어떤 조합이 나은지는 승인과 반려 기록으로 확인합니다. 모델을 바꾸는 근거도 여기서 나옵니다.
제안이 만들어지는 과정
제안 한 건에는 네 단계가 붙어 있습니다.
신호를 감지하고 근거를 분석합니다. 할 일을 제안하면 사람이 확정합니다. 사례를 골라 네 단계를 그대로 따라가 보세요.
- 01
감지
saai care
- 계산대 앞 대기 7명
- 평균 대기 4분 12초
- 열린 계산대 1대
- 02
분석
saai insight
- 같은 요일 같은 시간대의 평균 대기는 2분 10초입니다.
- 입구 방문 수는 평소와 비슷합니다. 늘어난 것은 계산대 앞 체류입니다.
- 지난 4주 중 대기가 4분을 넘은 날은 3일이고, 모두 비가 온 날입니다.
- 03
실행 연결
saai agent
계산대를 한 대 더 여는 것을 제안합니다.
우선순위 · 높음
왜 이 제안인가
대기가 4분을 넘긴 뒤 계산 없이 나간 사람이 늘어난 기록이 4주치에 있습니다.
예상 · 대기 2분대 · 예시 추정
- 04
확정
사람
여기서부터는 사람의 자리입니다.
원칙
넘지 않는 선을 먼저 정했습니다.
에이전트가 얼마나 똑똑해져도 넘지 않는 세 가지 선입니다.
제안까지가 AI의 자리
승인 없이 실행하지 않습니다. 승인 뒤에도 멈추고 되돌릴 수 있습니다.
근거 없이 말하지 않습니다
제안 옆에, 무엇을 보고 그렇게 말하는지가 함께 있습니다.
반려도 기록으로 남습니다
사람이 아니라고 한 판단은 지워지지 않고, 다음 제안의 조건이 됩니다.
이 세 가지 선이 현장에서 어떻게 지켜졌는지는 사례에 기록해 두었습니다.
가설에서 시작해, 진열을 바꾸고, 다시 쟀다기능 기준
기능을 내보내기 전, 다섯 가지를 확인합니다.
원칙을 실제 기능의 기준으로 바꿉니다.
기준 03 · 사람이 볼 것을 줄이는가?
기존 알림과 우선순위 화면을 나란히 둔 예시입니다. 지표를 늘리는 대신 오늘 볼 일을 줄입니다.
도입 검토
어디서부터 시작할지 함께 정합니다.
현재 운영 상황을 알려주시면 검토할 단계를 제안합니다.