01
반복 업무
AI로 줄여야 할 분류, 검토, 작성, 응답 업무를 정리합니다.
범위
- Use case
- 성공 기준
- 예외 기준
Best fit
이런 경우에 맞습니다
반복 업무 자동화, 문서·데이터 분석, 챗봇/AI 에이전트 구축 등 실제 업무에 연결되는 AI 기능을 만듭니다.
- 반복 업무를 줄이고 싶을 때
- 문서와 데이터를 더 빨리 검토하고 싶을 때
- AI 챗봇이나 에이전트를 실제 업무에 붙이고 싶을 때
From Request to Scope
AI 요청을 운영 범위로 바꾸는 기준
챗봇, 자동화, 분석 같은 기능명부터 만들지 않고, AI로 줄일 반복 업무, 입력 데이터, 사람의 검토, 시스템 반영 기준으로 범위를 정리합니다.
02
입력 데이터
문서, 이미지, 표, 기록, 대화가 어떤 품질로 들어와야 하는지 봅니다.
범위
- 데이터 소스
- 전처리 기준
- 참조 자료
03
검토 흐름
AI 결과를 사람이 어디서 확인하고 수정할지 설계합니다.
범위
- Review UI
- 승인 흐름
- 오류 처리
04
운영 루프
실패, 수정, 반복 질문이 다음 개선으로 돌아가게 만듭니다.
범위
- 로그
- 모니터링
- 개선 Backlog
How We Translate
AI Use Case Canvas
AI 솔루션은 모델을 고르기 전에, 어떤 반복 업무를 줄이고 누가 결과를 확인할지부터 정해야 합니다. MARS AI는 AI Use Case Canvas로 입력 데이터, AI 결과, 사람의 검토, 시스템 반영, 운영 기준을 하나의 구현 범위로 묶습니다.
AI Use Case Canvas
Use Case Frame
- Work Target어떤 반복 업무를 줄일 것인가
분류·검토·작성처럼 시간이 많이 드는 반복 업무를 고릅니다.
- Review Owner누가 결과를 확인할 것인가
AI 결과를 바로 쓰기 전에 검토·수정·승인할 사람을 정합니다.
- Result Landing결과를 어디에 남길 것인가
저장, 알림, 리포트, 다음 단계 중 어디로 이어질지 정합니다.
AI Decision Flow
수정 기록과 예외 사례
Input
무엇을 읽는가
- 문서
- 이미지
- 표
- 기록
- API
Prediction
무엇을 추론·작성하는가
- 분류
- 추출
- 요약
- 생성
- 추천
Judgment
누가 어떻게 확인하는가
- 검토
- 수정
- 승인
- 예외 처리
Action / Outcome
업무에 어떻게 남는가
- 저장
- 알림
- 리포트
- 다음 단계
Guardrails
신뢰도 · 권한 · 실패 처리 · 재처리 기준
Proof
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