연구 및 AI 구현 지원
SRI는 연구, 사업, 교육, 공공 영역에서의 AI 활용을 정보 정리부터 시스템 설계, 검증, 운영에 이르기까지 지원합니다. 단순히 도입하는 것에 그치지 않고, 해결해야 할 과제, 활용 가능한 Evidence, 인간이 유지해야 할 판단을 우선적으로 명확히 합니다.
지원 방침
AI 도구를 도입하는 것만으로는 업무나 연구의 질이 자동으로 향상되지 않습니다. 목적, 데이터, 권한, 확인 공정, 실패 시 복구 단계까지 하나의 운영 시스템으로서 설계합니다. 작은 규모의 프로토타입으로 검증한 후, 단계적으로 적용 범위를 넓혀 나갑니다.
L1 | 일반·조직 대상
AI 리터러시, 업무 정리, 사내 지식의 구조화, 프롬프트 및 워크플로우 설계, 소규모 프로토타입 제작을 지원합니다. 일상 업무에서 지속 가능하며, 담당자가 해당 메커니즘을 이해할 수 있는 상태를 목표로 합니다.
- AI 도입 전 업무·과제 정리
- 사내 문서·공개 정보의 지식 기반화
- 생성형 AI 품질 기준 및 확인 프로세스
- 교육·연수 프로그램
- 다국어 콘텐츠 운영
L2 | 연구자·R&D 대상
문헌과 증거의 매핑, 연구 가설의 구조화, 반례 탐색, 실험 지원 시스템, 기술 조사, 연구 성과의 다국어 발신을 지원합니다. AI의 출력을 연구 성과와 혼동하지 않고, 근거로 돌아갈 수 있는 공정을 설계합니다.
- Evidence DB 및 문헌 리뷰
- 개념·수리 모델 정리
- 연구용 AI 에이전트
- 프리프린트·기술 자료 편집
- 공개 데이터를 활용한 분석·시각화
L3 | 공공·국가 규모
지역, 교육, 의료·복지, 교통, 정책, 장기 기술 전략 등 다수의 이해관계자와 긴 시간 축을 가진 과제를 대상으로 합니다. 단일 해답을 자동으로 생성하는 것이 아니라, 복수의 시나리오, 영향 범위, 중단 조건, 설명 책임을 포함한 의사결정 기반을 구상합니다.
- 공공 데이터 통합·시각화·다국어화
- 정책·제도 시나리오 비교
- AI 거버넌스 및 감사 가능성
- 장기적인 사회·문명 시스템 설계
표준 프로세스
- 상담: 배경, 목적, 제약 사항 확인
- 과제 정의: AI가 처리할 부분과 인간이 판단할 부분의 분리
- Evidence 확인: 활용 가능한 자료, 품질, 권리, 기밀성 확인
- 소규모 프로토타입: 한정된 범위 내에서 동작 및 리스크 검증
- 평가: 정확도뿐만 아니라 부하, 안전성, 설명 가능성을 평가
- 단계적 도입: 모니터링·중단·복구 절차와 함께 운영
지원하지 않는 사항
AI를 통한 의료 진단, 개별적인 법적 판단, 투자 판단의 대체, 근거 없는 자동 의사결정은 제공하지 않습니다. 성과를 보장하는 표현이나, 검증되지 않은 독자적 이론을 기정사실로 하여 도입 판단에 이용하는 행위도 하지 않습니다.
문의 안내
대상 업무, 고민 중인 사항, 활용 중인 자료, 희망 시기를 정리하여 문의해 주시기 바랍니다. 첫 상담 시에는 기밀 정보나 개인 정보를 보내지 마시고, 개요만 공유해 주십시오.