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AI-Scan · AI 운영 ROI 진단

AI 비용, 연간 얼마나 새고 있는가 — 1분이면 「금액 범위」가 보입니다(📐 자기응답 기반 추정·지출 밴드 선택 시).

✅ 점수가 아니라 금액으로✅ 연락처 수집 X — 영업 전화 안 옵니다✅ 입력 전에 업종 인사이트 먼저
진행은 세 단계01 업종 벤치 먼저 보고→02 8문항 · 약 1분→03 금액 범위 + 축별 처방
이런 상황, 익숙하지 않으신가요?
💸 AI 비용이 어디에 얼마 쓰이는지 모른다🧾 성과 대비 비용(건당)을 계산해 본 적 없다⚙️ 요금제·모델을 처음 설정 그대로 쓰고 있다🚦 위험한 요청과 일반 요청이 같은 경로로 처리된다🧩 부서마다 제각각 도입해 전체 그림이 없다📉 도입은 했는데 현장에서 쓰이는지 모른다
→ 이 중 비용·운영 축의 과제를 8원칙 진단이 짚어냅니다 — 전부 해결한다는 약속이 아니라, 어디부터 손댈지 순서를 정하는 것이 목적입니다.
STEP 1업종 벤치마크 — 같은 업종은 어디서 새는가 · 우리 규모라면 얼마인가
💡 예시 시산 · 왜 무료인가 · 이 진단의 8원칙 자기적용 — 자세히
예)AI에 월 600만원 쓰는 회사×규칙이 아직 없음→연 1,080만~2,160만원이 샐 여지📐 가설 예시
근거: 업계 조사에서 「클라우드 지출의 29%는 낭비·AI 워크로드가 주요인」으로 보고(Flexera 2026) — 본 예시는 그 폭을 감안해 지출의 15~30%를 가정한 시산입니다(📐 실측 아님).
💡 왜 무료인가요?
저희는 구축·도입(실행)에서 버는 회사입니다 — 진단 입구는 무료·연락처 입력 없음·영업 전화 없음으로 운영합니다.
🔍 이 진단은 8원칙을 스스로 적용합니다 — 자세히
🪶 경량 모델 디폴트 (원칙 E·D) 🚦 무료 일일 한도 5회 (원칙 H) ♻ 캐시 대기 (원칙 G) 🛡 고위험 축만 고급 승급 (원칙 F)

🐶 이 무료 진단은 8원칙(A~H)으로 당신의 AI 운영을 진단합니다. 그리고 이 진단 입구 자체도 같은 원칙으로 돌아갑니다 — 평소엔 저렴한 모델, 같은 요청은 캐시 재사용, 무료는 일일 한도까지(위 배지). 우리가 권하는 원칙을 우리 입구에 먼저 적용했습니다.

💠 배분과 기준 — 모델 선택은 취향이 아니라 자본 배분입니다(어디에 얼마나 지능을 쓸지 — 원칙 E·F가 돕는 결정). 그리고 품질 기준 없이 비용 숫자만으로는 모델을 바꿀 수 없습니다 — 원칙 D(모델 비교)가 비용 축과 한 몸인 이유입니다.

📐 8원칙 ↔ 화면의 쉬운 말: A 지출분해=비용 가시화 · B 작업단위=건당 비용 · C 집중점=우선순위 · D 벤치=모델 비교 · E 기본값=경량 기본 · F 예외라우팅=위험 분리 · G 재가격화=모델 교체 · H 중앙게이트=회사 규칙

※ 데모=샘플 진단 로직(자기응답 구조화·내부용·noindex). 정밀 진단은 엔지니어가 청구서·로그를 확인한 뒤 확정하는 흐름과 축별 병렬 점검을 설계한 단계이며, 파일럿 실적은 0건입니다.

🔍 먼저, 우리 업종은 어디쯤?
내 정보를 넣기 전에 — 업종을 고르면 그 업종의 AI 비용·활용 인사이트를 먼저 봅니다.
빠른 선택· 업종 없이
📂 이 업종 상세 보기 — 많이 쓰는 활용·비용 관점 3줄 ▾
💸 비용 관점 — 약 1분 진단이 보는 렌즈
    💡 당신 회사는 다를 수 있습니다 — 위는 업종의 일반 경향일 뿐, 8원칙 어느 축이든 열려 있습니다. 실제로 어디가 걸리는지는 약 1분 진단으로 확인하세요.
    📐 위 내용은 공개 리서치·업계 관찰 기반의 일반 경향입니다(우리 실측·고정 정답 아님). 진단 데이터가 쌓일수록 실제 기업들의 익명 비교 벤치로 발전합니다.
    ※ 아래 시장 데이터 = 공개값 원문 인용 · AI-Scan 실측 아님
    📊 시장 데이터 4건 — 공개 통계로 보는 배경 ▾ (안 보셔도 진단에는 지장 없습니다)
    98%
    FinOps 응답자가 AI 지출을 관리비용 관리 실무의 범위가 AI까지 넓어졌습니다
    FinOps Foundation 2026 · State of FinOps 응답자 기준
    $2.52T
    2026 세계 AI 지출 — 급증지출이 커질수록, 새는 금액도 함께 커집니다
    Gartner · 세계 AI 지출 전망치(실적 아님) · 인용 시점 2026 · 조사기관은 전망을 갱신하므로 최신 발표와 차이가 있을 수 있습니다
    49.7%
    일본 기업 생성AI 활용은 아직 절반도입 여부보다 「제대로 쓰는가」가 다음 승부처입니다
    총무성 R7 백서 · 일본 정부(총무성) 정보통신백서 공식 통계
    +26%
    SW개발 생산성 향상 여지잘 쓰면 이만큼 — 문제는 비용 대비 효과의 증명입니다
    Stanford AI Index 2026 · 스탠퍼드대 HAI 연구소 연례 AI 지표 보고서
    ROI는 도입(PoC)이 아니라 운영에서 갈립니다 — 비용을 먼저 측정하는 쪽이 앞서갑니다.
    ⏱ 약 1분·무료·연락처 수집 X — 영업 전화 없이, 아래 8문항(+선택 2문항)으로 바로 확인하세요 ↓
    ① 8문항 응답 (약 1분)→ ② 8원칙 약점 Top2 진단→ ③ 연간 누수 여지를 금액 범위로(📐)
    🔮 진단하면 이런 결과가 나옵니다 예시 화면
    💸 연간 누수 여지 추정(📐): 약 1,080만~2,160만원 — 월 지출 밴드×점수대 가설 범위
    🛡️ 거버넌스·보안2/5개선이 필요합니다
    💰 코스트1.7/5취약 — 우선 착수 지점
    🎯 활용·성과3.5/5기본은 있으나 개선 여지
    ※ 위는 예시 값 — 실제 결과는 당신의 응답으로 계산됩니다(약 1분·연락처 수집 X).
    아래 8문항으로 시작하세요 — 정답은 없고, 현재 상태만 물어봅니다(약 1분·직군 무관: 경영·영업·기획·엔지니어 누구나). 끝나면 점수 · 새는 곳 · 지금 할 일 Top3가 바로 나옵니다 — 연락처 입력 없이 그대로 가져가시면 됩니다.
    📍 전체 흐름: 8문항(약 1분) → 회사 정보 몇 가지(업종·규모·클라우드 등, 선택 포함) → 결과 → 원하시면 추가 5문항(선택·약 40초). 연락처는 어느 단계에서도 받지 않습니다.
    📖 설명·업계 데이터는 접어두었습니다 — 아래 8문항에 응답해 주세요(약 1분)
    STEP 2약 1분 진단 — 우리는 어디서 새는가 + 무엇이 막고 있는가 (8문항 + 선택 2문항·연락처 수집 X)

    Q AI 활용 현황 진단 — 8문항(채점) + 선택 2문항(비채점)

    🔌 추가 2문항 (선택) — 무엇이 막고 있는가 · 비채점
    ※ 비채점·선택 — Q10은 6개 예시 중 가장 가까운 하나만 고르며, 맞는 항목이 없거나 병목이 여러 개면 건너뛸 수 있습니다. 8원칙 점수에는 반영하지 않고, 결과에서 다음 경로 후보를 보여주는 데만 사용합니다. 이 2문항은 현재 적재하지 않습니다(이 페이지 안에서만 사용).
    🛡 AI 보안 확장 3문항 (선택) — 이 축의 실행 트랙 안내용 · 비채점 샘플
    ※ 비채점·익명 — 이 3문항은 점수·적재에 포함되지 않고 이 페이지 안에서만 취약점 진단 안내에 사용됩니다.
    📋 기업 컨텍스트 — 본사 기준(규모·업종·AWS 이용·도입 상황)·진성 게이트용·선택
    ※ 규모·업종·AWS 이용·도입 상황(본사 기준)을 바탕으로, 상담이 유익한 단계의 기업만 전문팀에 연결하고 나머지는 개선 정보만 제공합니다(무차별 영업 연결 차단). 자기응답 기반(데모).
    AI-Scan · AI 운영 ROI 진단(8원칙) · 자사 한국법인 · ai-scan-402.pages.dev
    STEP 3결과 리포트 — 점수·새는 곳·지금 할 일 Top3

    ★ 진단 리포트

    –
    브라우저 인쇄에서 「PDF로 저장」 선택 — 진단 화면은 빼고 결과만 담깁니다.
    🔎 관심사별로 보면 — 우리 회사 상태
    📚 업종별 활용 패턴 — 업종 풀 리포트 샘플은 아래 「🖨 결과 리포트 저장·인쇄(PDF)」에 사내 공유용으로 함께 담깁니다(별도 화면 이동 없이 리포트 안에).

    ④ 지금 할 일 Top 3 — 약한 곳부터, 쉬운 말로

    ※ 순서는 이번 응답에서 약한 축 순(📐 참고). 자세한 8개 항목 점수는 아래 「더 자세히」의 레이더에서.
    ※ 위 점수는 자기응답 기반 데모 샘플(실측·외부검증 아님).
    🧭 이 진단 다음에 오는 것 — 세 갈래
    진단은 무료 입구입니다. Phase 1에서 검증할 유료 상품 가설은 ② 집중케어 PoC 하나이며, ③ 본업 도입은 PoC 이후 가능성을 확인할 후속 경로입니다. AI-Scan 경유 성사 실적은 0건입니다.
    1
    스스로 개선무료·판매 없음
    위 처방 Top 3와 8원칙 기준으로 조직이 직접 기본값·라우팅·회사 규칙을 손봅니다. 여기서 끝내도 됩니다.
    2
    집중케어 PoC — Phase 1의 유일한 유료 상품 가설
    진단·우선순위·전후 검증·단일 창구는 자사 한국법인이 맡고, 실행(주차별 처방)만 필요 시 고객 동의 후 전문 파트너 연계안을 검토합니다. 범위·가격은 미확정이며 유료 실적은 0건입니다.
    3
    인프라·운영 단계 — AWS 클라우드 · Claude Enterprise 도입
    개선이 자리 잡으면 데이터·워크로드를 어디에 올리고 어떻게 운영할지가 남습니다. 이 구간은 자사가 별도 사업으로 수행하는 영역(클라우드 리셀·구축·운영·생성AI 도입 지원)이며, 이 진단을 거쳐 연결된 사례는 아직 없습니다.
    ⚠️ ②는 미계약·가격 미확정이고, ③의 별도 사업 실적은 AI-Scan의 실적이 아닙니다 — 둘을 섞어 읽지 마세요(📐 위 경로는 설계이며 실적이 아님). 이 화면에서 연락처를 받지 않으며, 상담은 아래 창구에서만 접수합니다. 연락처를 수집하지 않으므로 이 진단 결과가 외부로 자동 전달되는 경로는 없습니다 — 실행 논의는 고객이 직접 신청한 경우에만 시작됩니다.
    왜 AI-Scan인가 — 검증 중인 차별 후보 3가지 (펼쳐보기 · 현재 우위·moat 아님·📐)
    진단 자체가 아니라 「연락처 없는 입구 → 맞는 곳만 연결 → 실행은 파트너 → 인프라·운영은 본업」이 끊기지 않고 이어지는가를 검증합니다.
    🔗 교차벤더 한 장 설계AWS·Claude·SaaS 비용을 한 화면에서 보는 방향.
    🤝 셀프체크 → 파트너 실행 → 본업 방향 합의·계약 미체결진단에서 끝내지 않고 실행은 협업 파트너가, 그 다음 인프라·운영은 본업이 이어받는 경로(2~4주 PoC로 전후 비용 검증).
    📈 업종 벤치 데이터 복리 미가동쌓일수록 익명 업종 비교가 정밀해집니다.
    📐 이상 탐지 등은 FinOps·LLM 관측과 겹칩니다 — 차별 효과·moat는 아직 없고 고객·계약 실적 0·업종 표본 N<5(운영 데이터로 검증).
    🔬 처방을 더 구체적으로 — 추가 5문항 (선택·약 40초)
    기본 점수와 신뢰 수준은 바뀌지 않습니다 · 추가 응답은 연락처·기업명 없이 저장되며, 무작위 진단 ID로 기본 진단의 업종·규모·지출대·총점·유입원과 연결됩니다 · N<5 집계는 공개하지 않습니다
    본 리포트는 AI-Scan 약 1분 자가진단 결과입니다(자기응답 기반·실측 아님·연락처 비수집·📐 표기는 가설). 다음 단계: ①심층 분석 상담 — 자사 문의 채널 ②이 PDF를 담당자에게 전달. 재진단·업종 인사이트: ai-scan-402.pages.dev/ai_roi_diagnosis_kr?src=pdf · 자사 한국법인(자사 한국법인 공개 채널)
    더 자세히레이더·시장 비교 — 원하는 항목만 펼쳐보세요
    ② 8원칙 레이더 — 상세 데이터(8개 항목) (🟢 강 4-5 · 🟠 중 3 · 🔴 약 0-2 — 빨간 축부터 개선)
    🔁 모델 교체(G) 축 — 이 축의 실행 트랙
    왜 못 갈아타는지 · 자세히
    1더 싸거나 더 좋은 모델이 나와도 갈아타지 못하고 있습니다.
    ↓ 왜 못 갈아탈까요?
    2AI가 사내 문서를 찾아보게 하려고 만든 「검색용 색인」이 있습니다. 모델을 바꾸면 이 색인을 처음부터 다시 만들어야 합니다 — 그 비용과 기간이 부담이라 그대로 두게 됩니다.
    ↓ 그래서 생기는 일
    3옛 모델·옛 단가에 묶입니다. 이것이 모델 교체(G) 축이 낮게 나온 이유입니다.
    지금
    모델을 바꾸려면 색인 전체를 다시 구축
    → 비용·기간 부담 → 교체 보류
    →
    실행 트랙 적용 후
    색인을 자사가 계속 보유
    → 모델만 갈아끼우면 됨 → 최신 성능·최신 단가로 이동
    💡 이게 왜 돈 문제인가 — 새 모델이 더 싸져도 갈아타지 못하면, 그 차액은 매달 계속 나갑니다. 「한 번 못 바꾼 것」이 아니라 매달 반복되는 손실이라는 점이 이 축의 핵심입니다.
    🤝 이 축을 푸는 실행 파트너 트랙파트너 제공
    🔧 자사 전용 색인 구축도메인·언어에 맞춘 색인을 자사가 보유
    🖥️ 내부 색인 서버외부 재구축 없이 모델만 교체
    💰 전환 비용 ↓매달 새던 차액을 회수
    희망하실 때만 상담 시 안내 · 파트너 실명은 안내 단계에서 · 지금은 비용 진단만(연락처 미수집)
    📋 실행으로 넘어갈 때 준비하면 좋은 것 — 이 진단을 다시 받으실 필요는 없습니다
    ① 반복 문의 하루 몇 건② 응대에 하루 몇 시간③ 응대 담당 몇 명(전담/겸업)④ 답의 근거 자료 어디에·어떤 형태⑤ 문의가 들어오는 지점 수
    이 진단은 비용·운영 거버넌스 8원칙을 봅니다. 위 항목은 실행에 착수하는 시점에 현장에서 확인하는 것들이라 층이 다릅니다 — 미리 알고 계시면 상담 첫 회부터 구체적인 이야기로 들어갈 수 있습니다(착수 시점에 현장에서 추가로 확인하는 항목이 나올 수는 있습니다). ⚠️ 실행 효과는 인원을 줄이는 방식이 아니라 확보된 시간을 다른 업무로 돌리는 것으로 설계합니다.
    🔗 상담을 신청하시면 진단 요약(업종·규모·약점 축·참조코드)이 신청 메일에 함께 담깁니다 — 처음부터 다시 설명하실 필요 없이 스코프가 잡힌 상태로 시작합니다(파트너에게는 상담 단계에서 안내·연락처는 본인이 직접 입력·이 진단에서는 미수집).
    ※ 연락처 수집 없음 · 이 선택은 이 페이지 안에서만 기록됩니다
    ③ 시장과 비교하면 — 공개 리서치 배경(출처 명기)
    📚 공개 리서치 출처 — 총무성 令和7년판 정보통신백서(기업 생성AI 활용 49.7%) · Stanford AI Index 2026(조직 AI 도입 88%·1기능+ 이용 70%·개발 생산성 +26%) · FinOps Foundation(클라우드 비용 가시성=최우선 과제) · Flexera State of the Cloud(클라우드 지출 낭비 ~29%). 모두 공개값 원문 확인 인용 — AI-Scan 실측 아님.
    ※ 시장 서술은 공개 리서치 해석(참고: 일본 기업 생성AI 활용 49.7% [총무성 R7 백서]·조직 AI 도입 88% [Stanford AI Index 2026])·우리 실측 아님. 개인 점수는 약 1분 자가진단 참고값입니다.
    ⚖️ 이 진단이 말할 수 없는 것 — 6가지 (펼쳐보기 · 사내 공유 전 확인)
    1. 답변이지 지출 자체가 아닙니다. 여기서 본 것은 고르신 답이며 실제 청구서·사용 로그가 아닙니다 — 실물을 열면 결과가 달라질 수 있고, 그 확인이 유료 집중케어 PoC의 첫 작업입니다.
    2. 금액 범위의 누수율은 임의로 둔 초기값입니다(검증 표본 0건). 자릿수 감각으로만 보시고 예산 근거로 쓰지 마세요.
    3. 점수는 상태 라벨이지 절대 평가가 아닙니다. 업종·규모·사업 단계에 따라 적정 수준이 다릅니다 — 낮다고 무조건 문제이거나 높다고 안심할 수 있는 것이 아닙니다.
    4. 업종 비교는 표본이 아직 적습니다(현재 N=3). 셀당 5건 미만은 공개하지 않습니다(k-익명) — 「업종 내 위치」는 집계가 쌓인 뒤에 제공됩니다.
    5. 여기 나온 경로·연계는 설계이며 실적이 아닙니다. 이 진단을 거쳐 성사된 사례는 0건이고, 실행 파트너는 협의 중·미계약입니다.
    6. D·E축(모델 벤치·기본값)은 상용 모델 사용을 전제합니다. 오픈소스 모델을 자체 학습·서빙하는 조직에는 이 두 축이 그대로 적용되지 않습니다(비용 구조가 GPU·학습·서빙 인프라 중심으로 달라짐) — 이 진단의 대상은 규모 20~499명대의 상용 모델 이용 기업입니다(📐).
    🔬 진단 품질을 어떻게 지키는가 — 축별 병렬 점검 + 교차벤더 검증
    ⚠️ 현 무료 데모 = Tier-0 경량 룰(자기응답 기반)입니다. 아래는 실 진단(Tier-1)의 8팀 아키텍처 설계 — 게이트 통과 후 순차 제공되며, 이 데모에서 8팀이 실행되지는 않습니다(과장 방지).
    입력(약 1분·PII 0)→ F 위험 분리: 저위험 1콜 / 고위험 8팀 승급→ 8팀 병렬(A~H)→ 부대표 취합·교차검증→ H 런타임 예산 게이트→ 리포트
    A 비용 가시화
    B 건당 비용
    C 우선순위
    D 모델 비교
    E 경량 기본
    F 위험 분리
    G 모델 교체
    H 회사 규칙
    왜 8팀(멀티에이전트)인가 — ① 축별 전문성: 각 팀이 자기 축만 깊게 · ② 메타 패턴 수렴: 서로 모르고 채점해도 「실행 인프라 高·실측 低」로 일치(단 축별 독립 검증은 적대적 검증자 추가 후·게이트) · ③ 교차 이슈 자동 발견: 병렬 팀이 축 경계 충돌을 드러냄 · ④ 경제성: 저위험은 1콜, 고위험만 8팀 승급(비용 통제). 단가·정확도는 실 진단(게이트) 후 실측.
    🏛 이 구조(인간 조향 → 오케스트레이션 → 에이전트 실행)는 글로벌 컨설팅이 제시하는 AI-native 운영 모델과 동형입니다 — 인간 개입 수준 3단계(인간 주도/Human-in-the-loop/완전 에이전틱)로 위험도에 맞춰 라우팅. 수백 에이전트 시대의 거버넌스(책임·권한·감사)가 8원칙 H·F가 겨냥하는 지점입니다.