새롭게 승인된 AI를 사용할 수 있게 된 기술 인력
기존 승인 접근은 사실상 0
EVIDENCE LIBRARY
기업 AI를 도입할 수 있는 상태로 만드는 지식
Patty는 제품 설명만 공개하지 않습니다. 실제 운영에서 무엇이 달라졌는지, 어떤 기술적 선택이 필요했는지, 어디까지 검증했고 무엇은 아직 모르는지를 함께 기록합니다.
01CUSTOMER운영 변화
02METHOD검증 방법
03SYSTEM기술 구조
04LIMITS범위와 한계
Patty의 관점
기업 AI는 모델 선택이 아니라 운영 체계의 문제입니다
좋은 모델을 연결하는 것만으로는 회사의 데이터와 권한, 실행, 책임을 다룰 수 없습니다. AI가 실제 업무에 참여하려면 누가 요청했고, 어떤 정보에 접근했으며, 무엇을 실행했고, 누가 승인했는지를 조직이 설명할 수 있어야 합니다.
이 리소스 허브는 그 운영 체계를 설계하는 데 필요한 고객 경험, 기술 측정, 보안 원칙과 공개 사양을 한곳에 모읍니다. 구매를 설득하기 위한 주장과 시스템을 검토하기 위한 근거를 구분합니다.
Evidence system
어떤 근거를 공개하는가
서로 다른 질문에는 서로 다른 종류의 증거가 필요합니다.
Reader paths
역할에 따라 읽는 경로
같은 AI 시스템도 책임에 따라 먼저 확인해야 할 질문이 다릅니다.
- 01고객 사례 → AI 워크포스 → 거버넌스 →
경영진
AI 투자가 실제 운영 성과와 책임 구조로 이어지는가
- 02보안 & 거버넌스 → 공개 사양 →
보안·컴플라이언스
데이터, 모델, 도구 실행과 승인을 어떻게 통제하고 증명하는가
- 03Mirr Code → 기술 모노그래프 → 측정 리포트 →
엔지니어링
한국어 개발 환경과 레거시 시스템에서 에이전트가 어떻게 일하는가
- 04모델 & 학습 → 추론 & 인프라 → 벤치마크 →
AI·인프라
모델 학습과 GPU 추론을 어떤 구조와 조건으로 운영하는가
Featured customer evidence
금지된 AI에서 통제된 일상 도구로
외부 생성형 AI를 사용할 수 없던 공공 환경에서 모델 서빙, 코딩 에이전트, 정책과 실행 기록을 내부에 배치했습니다.
공공기관 사례 전체 읽기 →- 기술 인력
- 약 70명
- 배포 형태
- 온프레미스 · 통제 네트워크
- 추론
- 내부 분산 GPU 인프라
- 확장 단계
- 전문 에이전트 약 15–20개
선별된 AI 적합 업무의 처리율
전사 생산성이 아닌 코드 이해·테스트·반복 변경 등 수동 기준 비교
낯선 코드베이스의 첫 유용한 이해
이전에는 하루 대부분이 필요한 일부 사례
Research & reports
수치보다 먼저 방법을 공개합니다
결과가 의미 있으려면 무엇을, 어디서, 어떻게 측정했는지와 그 결과가 말하지 못하는 범위가 함께 있어야 합니다.
엔진 내장 에이전트 브라우저의 finished-path 측정
브라우저 엔진 안에 AI 에이전트를 넣는 방식에서, 관찰→분류→파킹→승인→실행의 전체 경로(finished path)를 측정한 결과. 시맨틱 스냅숏은 페이지 크기와 무관하게 ~14–16ms로 flat했고, 통제 사이클 전체가 25ms 미만이었습니다.
리포트 읽기 →코딩 에이전트 벤치마크 코퍼스 설계
8개 워크로드 클래스로 층화된 e2e 태스크 코퍼스와 SWE-bench Verified 부분집합(50 인스턴스), 컨텍스트 유지 A/B 하네스의 설계 문서. anti-guess 설계와 채점기 검증 규율을 포함합니다.
리포트 읽기 →BLOG
블로그 전체 글블로그 최신 글
붙이는 자리까지 함께 배우는 분자 설계, Fraglingo가 묻는 것
조각 고르기와 붙일 자리 예측을 하나의 연속 벡터로 묶은 Fraglingo를 자기회귀 생성, 와일드카드 읽기, 검색 기반 확장과 네 가지 설계 작업 중심으로 읽는다.
매번 처음부터 헤매지 않는 웹 에이전트
앱의 동작 방식을 미리 배워 토큰을 아끼는 OdoBot 설계를 해설합니다. Canvas 45개 과제에서 Agent-E보다 44퍼센트, WebVoyager보다 80퍼센트 적은 토큰으로 과제를 마친 결과를 구조와 함께 읽습니다.
정답지 대신 원문을 판사로 세우는 법, GAVEL이 임상 시간표를 비교하는 방식
두 개의 임상 타임라인을 정답지와 비교하지 않고 원본 케이스 리포트에 직접 비춰 판정하는 GAVEL 프로토콜의 구조와 검증 결과, 그리고 병합 시간표까지 이어지는 흐름을 해설합니다.
Publication standard
주장 하나에 다섯 가지 질문을 붙입니다
누가 말했는가, 무엇을 관찰했는가, 어떤 범위에 적용되는가, 어떻게 재현하는가, 무엇을 아직 주장하지 않는가.
- 01
출처
고객 보고, 파일럿 관찰, 내부 측정, 공개 연구를 구분합니다.
- 02
조건
기간, 참여자, 하드웨어, 데이터와 빌드를 기록합니다.
- 03
방법
측정 또는 판단이 만들어진 절차를 설명합니다.
- 04
결과
관찰된 변화와 의사결정에 미친 영향을 분리해 적습니다.
- 05
한계
전사 일반화, 인과관계, 인증처럼 증명하지 않은 범위를 명시합니다.
Explore by problem
기업이 실제로 검색하는 문제에서 시작하세요
NEXT STEP
도입 검토 문의 귀사의 조건으로 검토를 시작하세요
산업, 데이터 경계, 네트워크, 개발 환경과 승인 구조를 알려주시면 제품 데모보다 먼저 검토 범위와 성공 기준을 함께 정의합니다.