Sprint.Sentients.Tech
- AI 기반 디자인 스프린트 자동화 플랫폼
AI가 디자인 사고를 가속화하고, 인간은 창의적 의사결정에 집중하는 새로운 패러다임
Sprint.sentients.tech의 비전과 목표
비전
"AI가 디자인 사고를 가속화하고, 인간은 창의적 의사결정에 집중한다."
Sprint.sentients.tech는 반복적이고 시간 소모적인 작업들을 AI가 대체함으로써, 사용자들이 본연의 창의성과 전략적 사고에 에너지를 쏟을 수 있는 환경을 만듭니다. AI와 인간의 협업을 통해 더욱 혁신적이고 효율적인 프로세스를 제공하여, 누구나 손쉽게 뛰어난 결과물을 도출할 수 있도록 지원합니다.
우리의 비전은 디자인의 민주화와 혁신을 AI 기술로 실현하는 데 있으며, 이를 통해 다양한 산업에서 문제 해결 속도를 혁신적으로 높이고 새로운 가치 창출의 기회를 확장하고자 합니다.
SMART 목표
- 2025 Q4까지 MVP를 개발하고, 2026 Q2에는 완전한 상용 서비스 출시를 달성
- '이해·정의·아이디어·프로토타입·테스트' 등 디자인 스프린트의 5단계 전 과정을 AI 기반으로 엔드-투-엔드(E2E) 자동화
- 스프린트 진행 기간을 기존의 절반(50%)으로 단축하여, 더 빠른 의사결정과 가치 검증이 가능하도록 함
- 최종 사용자 경험 지표인 NPS(Net Promoter Score)를 60점 이상으로 유지하여, 고객 만족도를 적극적으로 관리
- AI 기반 벡터 검색의 정밀도를 85% 이상으로 높여, 더 신속하고 정확한 정보 탐색 및 아이디어 도출 지원
이 목표들은 구체적이고 측정 가능한 지표를 중심으로 수립되어 있으며, Sprint.sentients.tech가 시장에서 차별화된 디자인 스프린트 자동화 플랫폼으로 자리잡을 수 있도록 이끕니다.
고객의 핵심 문제점
시간·비용 부담
전통적 디자인 스프린트는 UX·개발·비즈니스 등 전문가 4-7명이 최소 5일(각 단계 하루) 이상 투입되고 워크숍·프로토타입 제작 비용이 크게 소요됩니다. 대면 워크숍 진행, 다양한 참여자 일정 조율, 외부 퍼실리테이터 등 추가 비용이 발생하며, 중소/스타트업에게는 부담이 심각합니다. 반복적인 실험이나 여러 아이디어 검증시 비용 리스크는 더욱 커집니다.
실패 리스크
빠른 피드백 루프가 부족해 초기 가설이 틀릴 경우 인력·예산 손실이 커집니다. 실패 후 원인 분석과 대안 설계에 필요한 추가 시간과 비용도 무시 못 하며, 한 번의 실패만으로 팀의 동기와 리소스가 소진되기 쉽습니다. 시장 변화에 즉각 대응하기 어렵다는 점도 치명적입니다.
창의적 사고의 제약
팀 구성·전문성·편견 탓에 아이디어 폭이 제한되고 혁신성이 감소합니다. 일부 전문가나 리더의 의견에 의해 토론이 편향될 수 있고, 다양한 배경의 인재 참여가 어려워 창의성과 다양성이 저해됩니다. 실질적으로 “혁신적인” 아이디어가 나올 확률이 낮다는 점이 조직 성장의 장애 요인입니다.
Sprint.sentients.tech는 위와 같은 문제점을 극복할 수 있도록 설계되었습니다. 창업자나 기획자 1명이 10-20분 만에 End-to-End 스프린트를 자동화할 수 있어, 시간·비용·실패 부담 없이 언제든지 실험을 반복할 수 있습니다. AI 기반 가이드로 창의적 사고의 폭을 확장하고, 다양한 페르소나와 도메인 지식을 실시간으로 활용해 신속하고 혁신적인 아이디어 도출이 가능합니다. 이를 통해 빠른 시장 검증, 리소스 효율성 증대, 혁신 촉진이 동시에 실현됩니다.
서비스 핵심 가치
가속화
AI 기반 자동화된 워크플로우로 디자인 스프린트에 소요되는 시간을 기존 대비 절반 이상 단축합니다. 빠른 프로토타입 제작과 즉각적인 AI 피드백을 통해 제품-시장 적합성 검증 속도를 혁신적으로 높여, 시장 변화에 보다 민첩하게 대응할 수 있습니다.
일관성
표준화된 프로세스와 AI의 정량적 평가를 결합하여, 스프린트마다 동일한 수준의 결과 품질을 보장합니다. 각각의 프로젝트에 시행착오를 줄이고 의사결정의 신뢰도를 높임으로써, 누구나 전문적인 결과를 재현할 수 있습니다.
지식 재사용
온톨로지 기반 데이터 구조를 활용하여 이전 프로젝트에서 도출된 인사이트와 산출물을 효과적으로 축적·연계합니다. 이를 통해 반복적인 업무 부담을 줄이고, 과거의 아이디어와 베스트 프랙티스를 신속하게 재활용할 수 있습니다.
보안
로컬 환경에 특화된 LLM 배치, 데이터 암호화 및 접근제어 기능으로, 기업 및 조직의 기밀 디자인 자산과 민감 정보를 안전하게 보호합니다. 외부 유출 위험 없이 안심하고 혁신적인 프로젝트를 수행할 수 있습니다.
주요 대상 고객
AI 창의성 극대화 전략
AI 추론 × 인간 직관 시너지
단계별 AI Agent가 광범위한 아이디어를 생성하고, 사람은 선택·세련화·의사결정을 담당해 품질과 속도를 동시에 확보합니다.
GenAI 공동 창작 역량
대규모 생성 AI가 제안한 참신한 패턴·컨셉을 사용자가 즉시 편집·브랜딩하여 완전히 새로운 기획 방향을 수립할 수 있습니다.
협업 중심 멀티에이전트
각 Agent 출력물을 온톨로지로 공유·검증하여 논리 일관성과 창의성 균형을 유지합니다.
창의성 KPI
아이디어 다양성·신규성·실행가능성 지표를 대시보드화해 스프린트 성과를 정량 평가합니다.
제품 정의 및 가치 제안
End-to-End 자동 스프린트
아이디어 도출부터 프로토타이핑, 사용자 피드백 수집 및 반복 개선까지 5단계 전체를 AI Agent가 자동화합니다. 각 단계에서 Human-in-the-loop 피드백을 반영하여 품질과 실무 적합성을 모두 보장합니다.
지식 그래프 기반 맥락 이해
문서, 이미지, 참고자료 등 업로드된 다양한 형태의 데이터를 온톨로지와 벡터DB 구조로 자동 변환하여 AI가 맥락을 깊이 이해하고, 아이디어 생성 및 의사결정의 정확도를 한층 끌어올립니다.
로컬 LLM
플랫폼 내부에 구축된 전용 AI 모델을 통해 프로젝트 및 기업의 민감한 디자인 데이터가 외부로 유출되지 않으며, 보안성과 커스터마이징 유연성을 모두 제공할 수 있습니다.
Sprint.sentients.tech는 혁신을 추구하는 스타트업, 다수 고객사와 빠른 실행이 요구되는 UX 에이전시, 복잡한 프로세스와 보안 이슈를 가진 대기업 DX 부서, 그리고 공공 서비스 디자인팀까지 다양한 조직을 지원합니다. 각 단계별로 AI와 사용자가 협업하면서도 자동화와 창의성, 그리고 데이터 보안까지 양립하는 새로운 디자인 스프린트 경험을 제공합니다. 플랫폼은 시간·비용을 절감할 뿐 아니라, 누구나 손쉽게 고품질 디자인 결과물을 효율적으로 도출할 수 있도록 설계되었습니다.
주요 기능 및 단계별 AI Agent
Understand
AI가 주제에 대해 NLP 분석을 실시하여 핵심 키워드 및 의미망을 자동 추출합니다. 관련 논문·시장 보고서·특허 문서 등 외부 지식 소스를 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법으로 찾아 맥락을 보완합니다. 사용자는 자유 입력으로 주요 이슈를 설명하거나, 전략 자료·데이터셋 등 다양한 파일을 업로드해 배경 정보를 제공합니다. 이 단계는 전체 프로젝트의 방향성과 정확도를 좌우합니다.
Define
AI가 업로드된 정보와 분석 결과를 바탕으로 명확한 문제 정의(Problem Statement)와 주요 페르소나, HMW(How Might We) 프레이즈를 생성합니다. 사용자는 자동 생성된 산출물을 직접 검토하며, 필요시 빠르게 승인·보완·수정을 할 수 있습니다. 이 과정에서 인간의 직관과 도메인 지식이 AI 논리적 출력과 결합되어, 실제 현장에 적용 가능한 정의가 완성됩니다.
Ideate
AI는 브레인스토밍 프레임워크(SCAMPER, 6 Hats 등)를 활용하여 다양한 각도의 신선한 아이디어를 제안합니다. 생성한 아이디어는 유사성 기준으로 군집화되어 시각적 맵으로 제공되며, 사용자는 각 아이디어를 평가·평점하고 의미 있는 후보를 선정합니다. 반복적인 탐색 과정을 통해 아이디어의 폭을 넓히고, 새로운 발상을 적극적으로 도출할 수 있습니다.
Prototype
AI가 Figma API와 연동해 아이디어를 바탕으로 lo-fi 와이어프레임 및 주요 UI 요소를 자동으로 설계합니다. 사용자는 생성된 프로토타입에 직접 디자인 터치업과 추가 수정을 하여, 브랜드 특성과 사용성 측면을 최적화합니다. 빠른 시각화와 반복 테스트가 가능해 실험적 시도를 자유롭게 할 수 있습니다.
Test
AI가 자동으로 사용자 테스트 시나리오를 구성하고, 설문 결과 및 행동 로그를 실시간으로 분석하여 객관적인 인사이트를 도출합니다. 사용자는 결과를 해석하고 최종 개선 사항을 선택, 실제 서비스 개발에 반영할 수 있습니다. 반복 테스트를 통해 제품 품질과 사용성 확보가 가능합니다.
차별화 요소
온톨로지-RAG 하이브리드 검색
의미론적 관계와 벡터 유사도를 결합한 하이브리드 검색 엔진을 통해 단순 키워드 일치가 아니라 맥락적 의미와 연관성을 모두 분석합니다. 이를 통해 사용자의 질문이나 과제에 대해 정밀하고 풍부한 지식을 정확히 찾아 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 디자인 트렌드와 실무 사례, 사용자 요구와 관련된 숨겨진 인사이트까지 효과적으로 도출할 수 있어, 실무 혁신과 의사결정 품질을 한층 높입니다.
멀티에이전트 시스템
각 디자인 스프린트 단계별로 전문 소 Agent가 배치되고, 전체 워크플로우를 Meta Coordinator가 조정하여, 한 단계의 결과가 다음 단계에서 자연스럽게 연계됩니다. 이 구조는 각 Agent의 전문성과 역할에 집중하면서도 전체 과정의 일관성을 유지합니다. 실제 프로젝트에서는 기획, 리서치, 아이데이션 등 복잡한 작업을 병렬로 효율적으로 처리할 수 있으며, 전문가와 협업하는 느낌을 제공합니다.
Prompt & 결과 버전관리
플랫폼 내 모든 프롬프트, 출력 결과물을 체계적으로 버전 관리하여, 동일 조건에서 언제든 재현이 가능합니다. 이로써 사용자는 이전 작업 결과를 간편하게 추적·비교할 수 있을 뿐 아니라, 작업 흐름이나 결과물의 개선 과정을 한눈에 파악할 수 있습니다. 반복적인 실험·테스트에서도 효율성을 높이고, 품질 향상을 위한 데이터 기반 의사결정이 가능합니다.
도메인-전문가 페르소나 AI 확장
Persona Agent Factory
주제 키워드와 참조 데이터로 도메인 온톨로지와 전문 AI Agent를 자동으로 생성, 각 도메인별 니즈와 특성을 정확히 반영합니다.
다양한 산업군에 맞는 페르소나 Agent를 신속하게 설계하고, 외부 데이터와 내부 지식베이스를 연계해 더욱 풍부한 의미 기반 AI를 구현합니다. 예를 들어, 의료 분야에선 임상 용어와 프로세스에 특화된 Agent, 제조 업계에서는 설비 관리, 품질 기준에 최적화된 Agent를 생성할 수 있습니다.
Vertical 스프린트 코치
물류, 헬스케어, 금융, 제조 등 각 도메인에 특화된 서비스/제품 기획을 지원하는 AI 코치가 자동 제공됩니다.
산업별 베스트 프랙티스, 규제 준수, 최신 트렌드 등 도메인 전문지식을 실시간으로 반영하여, 사용자가 더욱 깊이 있는 전략과 실행 방안을 도출할 수 있도록 돕습니다. 도메인별 전문 코치가 스프린트 전 과정에 걸쳐 역할을 분담하고 협업을 강화합니다.
Cross-Domain 혁신 워크숍
여러 Persona Agent를 조합해 복잡하고 다면적인 문제 해결 능력을 집중적으로 강화하는 워크숍 환경을 제공합니다.
이기종 도메인 간 시너지를 극대화하여, 예를 들어 헬스케어와 IT, 금융과 물류 등 서로 다른 전문 영역의 통찰을 융합해 혁신적인 아이디어를 도출할 수 있습니다. 다양한 페르소나 Agent 간 협력과 토론을 통해 전통적 한계를 뛰어넘는 솔루션 개발이 가능합니다.
기본 시스템 기능
사용자 주제 입력 & 문서 업로드
자연어로 문제·과제 키워드 입력 및 PDF·DOCX·URL 등 레퍼런스 업로드
Vector DB & 온톨로지 활용
업로드 자료를 벡터 임베딩·지식 그래프화하여 의미 기반 검색에 즉시 반영
웹 검색 Reference & Human-in-the-loop
실시간 Web Search Agent가 최신 사례·논문·트렌드를 수집 및 각 단계별 의사결정 게이트 제공
End-to-End 풀 오토메이션 & 대시보드
설정에 따라 5단계를 완전/반자동 실행 및 단계별 완료율, 산출물 목록, KPI 실시간 시각화
결과 보고서 생성 & LLM 선택
PDF·Markdown·TTL 포맷으로 결과 내보내기 및 Gemma, Llama 3, GPT-Neo 등 플러그형 LLM 엔진 선택
기술 아키텍처
LLM Layer
Gemma 4B/12B (quantized) + LoRA fine-tuning 기반의 언어 모델 레이어로, 다양한 자연어 처리 태스크를 고효율로 지원합니다.
주제별 세밀한 LoRA 파인튜닝을 통해 서비스 맞춤형 답변 품질과 생성력 향상, 빠른 사용자 피드백 반영이 가능합니다.
플러그형 구조를 채택해 Llama 3, GPT-Neo 등 다른 LLM과 유연하게 교체 및 확장할 수 있습니다.
Vector DB
Chroma 및 FAISS index를 통해 문서와 다양한 데이터 소스를 벡터 임베딩 및 저장합니다.
의미 기반 검색(Query-to-Vector), 대용량 트리플·문서의 실시간 유사도 탐색을 지원하여 반응 속도 및 검색 정확도를 극대화합니다.
시스템 확장 시 ElasticSearch 등 외부 DB와 연동도 쉽게 구현할 수 있습니다.
Ontology
DesignSprint.ttl로 정의된 온톨로지(예: Persona, Idea, Artifact 등 클래스)를 활용하여 지식 구조화와 계층화를 지원합니다.
각 도메인별로 세분화된 온톨로지 설계를 통해 AI Agent 간 정보 연계 및 의미론적 추론이 용이합니다.
RDF, SPARQL 표준을 기반으로 외부 지식베이스, API와도 호환됩니다.
DevOps
Docker Compose 기반의 컨테이너 오케스트레이션 및 GitHub Actions로 CI/CD 자동화 파이프라인을 구축합니다.
Grafana 대시보드를 통해 서비스 상태, 오류 발생, 자원 사용량 등 통합 모니터링이 가능합니다.
빠른 배포, 확장성, 장애 조치 등 운영 신뢰성을 강화하는 인프라 스트럭처를 제공합니다.
보안 아키텍처
Sprint.sentients.tech는 기업의 민감한 디자인 자산을 보호하기 위해 강력한 보안 아키텍처를 구현합니다. 핵심적으로, 모든 AI 추론 처리를 로컬 환경의 LLM 서버에서 실행함으로써 외부 노출 없이 데이터 프라이버시를 철저히 보장합니다. API 통신 과정에서는 Zero-trust 접근제어와 인증 체계를 도입하여, 내부·외부 위협으로부터 시스템 경계를 견고하게 유지합니다. 서비스 내 저장되는 각종 문서, 스프린트 결과물은 at-rest 암호화 방식으로 데이터 유실 및 무단 접근에 대한 위험을 최소화합니다. 모든 Prompt 입력, output 결과는 철저하게 로깅하지만, 개인정보는 자동 마스킹 처리를 통해 사용자의 신원과 민감 정보가 노출되지 않도록 설계했습니다. 또한 주요 감사 로그 및 시스템 정보는 관리자의 권한을 통한 접근 통제가 이뤄지며, 다양한 보안 규정(예: GDPR, ISMS) 대응이 가능합니다.
이러한 다중 계층 보안 전략을 통해 Sprint.sentients.tech는 디자인, 기획 등 창의적 자산이 AI 기반 환경에서도 안전하게 활용될 수 있도록 최상의 보호 체계를 제공합니다. 유연한 확장성 및 최신 보안 트렌드 반영을 통해, 기업 환경의 신뢰성과 준법성을 함께 책임집니다.
데이터·온톨로지 설계
개발 로드맵
1
Q2-25: Phase 0 PoC
Understand/Define 자동화, NLP 파이프라인, Ontology draft
2
Q3-25: MVP α
Ideation·Prototype 통합, Idea generator, Figma API 연동
3
Q4-25: MVP β
End-to-End 스프린트 + 사용자 테스트, 통합 Demo, 피드백 리포트
4
Q1-26: Pilot
3개 디자인 현장 적용, SLA 모니터링, Pilot 결과·성능 대시보드
5
Q2-26: GA 1.0
SaaS 론칭 & On-prem 패키지, 버전 1.0 릴리스, 판매 자료
6
H2-26: V2 Multimodal
이미지·비디오 프로토 생성, Gen-AI 모듈, SDXL 템플릿
팀 구성
Product Manager (1명)
Agile, UX, AI PM 전문성을 갖춘 제품 책임자로 전체 개발 방향과 우선순위를 결정합니다.
고객 요구사항을 수집·분석하여 핵심 가치와 MVP를 정의하고, 다양한 팀원 간의 협업을 리드하여 프로젝트가 시간 내에 성공적으로 완료될 수 있도록 조율합니다.
다양한 이해관계자와의 커뮤니케이션, 전략 수립, 일정 관리 및 품질 보증까지 총괄하며, 제품의 경쟁력 확보와 시장 적합성에 지속적으로 집중합니다.
고객 요구사항을 수집·분석하여 핵심 가치와 MVP를 정의하고, 다양한 팀원 간의 협업을 리드하여 프로젝트가 시간 내에 성공적으로 완료될 수 있도록 조율합니다.
다양한 이해관계자와의 커뮤니케이션, 전략 수립, 일정 관리 및 품질 보증까지 총괄하며, 제품의 경쟁력 확보와 시장 적합성에 지속적으로 집중합니다.
AI/ML Engineer (2명)
LLM, LangChain, RAG 기술을 활용해 핵심 AI 엔진과 검색 시스템을 구축합니다.
자연어 처리, 프롬프트 엔지니어링, 대용량 데이터 전처리 및 파이프라인 자동화 등 폭넓은 AI/ML 기술 역량을 바탕으로 차별화된 사용자 경험을 제공합니다.
또한 최신 오픈소스 모델·프레임워크에 대한 탐색 및 도입을 주도하며, 평가·테스트 기준 수립과 지속적인 서비스 성능 개선까지 책임집니다.
자연어 처리, 프롬프트 엔지니어링, 대용량 데이터 전처리 및 파이프라인 자동화 등 폭넓은 AI/ML 기술 역량을 바탕으로 차별화된 사용자 경험을 제공합니다.
또한 최신 오픈소스 모델·프레임워크에 대한 탐색 및 도입을 주도하며, 평가·테스트 기준 수립과 지속적인 서비스 성능 개선까지 책임집니다.
Ontology Architect (1명)
RDF/OWL, Neo4j 기술로 디자인 스프린트 도메인 지식을 구조화합니다.
다양한 데이터 소스를 연계해 온톨로지 기반의 시맨틱 네트워크를 설계하고, 지식 그래프 모델링 및 쿼리 최적화를 통해 AI 에이전트가 맥락을 이해할 수 있도록 지원합니다.
또한, 지속적인 도메인 확장 및 품질 개선 작업과 관련 문서화, 표준화에도 주도적으로 참여합니다.
다양한 데이터 소스를 연계해 온톨로지 기반의 시맨틱 네트워크를 설계하고, 지식 그래프 모델링 및 쿼리 최적화를 통해 AI 에이전트가 맥락을 이해할 수 있도록 지원합니다.
또한, 지속적인 도메인 확장 및 품질 개선 작업과 관련 문서화, 표준화에도 주도적으로 참여합니다.
Front-end Developer
Streamlit, React, Figma API 등의 프론트엔드 프레임워크를 활용해 사용자가 직관적으로 활용할 수 있는 UI/UX를 설계·구현합니다.
최신 트렌드 적용 및 디자인-개발 워크플로우 자동화, 반응형 디자인 구현 등이 주요 책임입니다.
최신 트렌드 적용 및 디자인-개발 워크플로우 자동화, 반응형 디자인 구현 등이 주요 책임입니다.
UX Researcher
HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 전문성과 사용자 테스트 경험을 기반으로 고객 니즈와 행동을 분석하고, 제품 피드백을 설계·수집하여 개선 방향을 제안합니다.
페르소나 조사, 유저 저니 맵 작성, 사용성 평가 등 실질적 사용자 중심 디자인을 이끕니다.
페르소나 조사, 유저 저니 맵 작성, 사용성 평가 등 실질적 사용자 중심 디자인을 이끕니다.
DevOps / Security Engineer
MLOps, Kubernetes 등 클라우드 인프라 구축과 함께 서비스의 신뢰성과 보안을 책임집니다.
CI/CD 파이프라인 설계, 자동 배포, 모니터링, 위협 분석, 보안 정책 수립 등 전반적인 운영 환경을 최적화합니다.
CI/CD 파이프라인 설계, 자동 배포, 모니터링, 위협 분석, 보안 정책 수립 등 전반적인 운영 환경을 최적화합니다.
각 전문가는 상호 협력하며 AI 기반 디자인 스프린트 자동화 플랫폼의 경쟁력과 시장 적합성을 극대화합니다.
원활한 커뮤니케이션과 지속적인 역량 강화 문화를 바탕으로, 빠른 변화에 선제적으로 대응하고 혁신적인 결과를 창출합니다.
원활한 커뮤니케이션과 지속적인 역량 강화 문화를 바탕으로, 빠른 변화에 선제적으로 대응하고 혁신적인 결과를 창출합니다.
시장 분석 & 경쟁
$7B
글로벌 UX 툴·서비스 TAM
전 세계 UX 디자인 도구 및 서비스 시장 규모
50%
스프린트 시간 단축
경쟁사 대비 프로세스 효율성 향상
100%
End-to-End 자동화
경쟁사는 부분 단계 지원에 머무름
주요 경쟁사로는 Notion AI, Uizard, Design.ai 등이 있으나, 이들은 디자인 스프린트의 일부 단계만 지원하는 한계가 있습니다. Sprint.sentients.tech는 End-to-End 자동화와 온디바이스 보안을 강점으로 하며, 기업 DX 수요 증가와 합성 AI 성장이라는 기회 요소가 있습니다. 다만 초기 학습 데이터 제한과 Big-Tech의 멀티모달 AI 득세는 위협 요소로 작용할 수 있습니다.
비즈니스 모델
추가 수익원으로 디자인 스프린트 코치 지원, 커스텀 온톨로지 구축 등의 컨설팅 서비스를 제공합니다.
KPI & 분석 대시보드
스프린트 완료율
시작된 스프린트 중 성공적으로 완료된 비율을 측정합니다. 완료율은 전체 프로젝트 진행의 건강도를 직관적으로 파악할 수 있는 대표 지표로, 목표 달성률·팀 협업 효율성·실행력 등 다양한 측면의 개선 여부를 지속적으로 추적하는 데 유용합니다. 완료율이 지속적으로 높게 유지된다면 체계적 프로세스 정착 및 팀 역량 강화로 이어질 수 있습니다.
Avg Cycle Time
스프린트 시작부터 완료까지 평균 소요 시간을 추적합니다. 이 지표는 프로세스 전체의 속도와 효율성을 나타내며, 병목 구간이나 반복적인 지연 요인을 파악하는 데 중요합니다. Cycle Time이 단축될수록 빠른 피드백과 신속한 의사결정이 가능해져 고객 니즈 변화에도 민첩하게 대응할 수 있습니다.
아이디어 다양성 지수
생성된 아이디어의 범주 다양성과 혁신성을 수치화합니다. 다양한 출처와 관점에서 도출된 아이디어가 많을수록 혁신적 해결책 도출 가능성이 높아지며, 팀의 창의적 사고 역량을 객관적으로 진단할 수 있습니다. 예를 들어, 단일 유형의 아이디어만 반복된다면, 브레인스토밍 기법이나 도구 개선이 요구된다는 신호가 될 수 있습니다.
검색 정확도
RAG 시스템의 관련 문서 검색 정확도를 평가합니다. 정확도가 높을수록 사용자가 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있어, 실질적 업무 효율성 향상에 기여합니다. 현황 분석·지식 확장·의사결정의 신뢰성이 직접적으로 영향을 받으므로, 이 지표 관리가 서비스 전반의 품질을 좌우합니다.
사용자 NPS
서비스 추천 의향을 측정하는 Net Promoter Score를 관리합니다. NPS는 사용자의 전반적인 만족도와 재이용·구전 마케팅 가능성을 수치로 보여줍니다. 점수가 낮아질 경우 고객 피드백을 수집 및 분석해 서비스 개선 방향을 신속하게 설정할 수 있습니다.
연간 예산 계획
총 연간 예산은 654,000 USD로, 인건비가 전체 예산의 약 83%를 차지합니다. 인프라 비용은 GPU 서버 및 클라우드 리소스에 할당되며, 소프트웨어·API 비용은 필요한 라이선스와 서비스 구독에 사용됩니다. 마케팅 및 세미나 비용은 제품 인지도 향상과 사용자 교육을 위해 배정되었습니다.
리스크 & 대응 전략
LLM 편향
리스크: 낮은 아이디어 품질
AI 기반 생성 모델이 학습 데이터의 한계로 인해 반복적이거나 편향된 아이디어를 도출할 수 있습니다. 특정 패턴에 치우친 결과가 쏠릴 경우, 참신한 인사이트 제공이 어려워질 수 있습니다.
대응 전략: Ensemble model·Human QA
여러 LLM 엔진을 조합해 출력 결과의 다양성을 확보하고, 최종 결과에는 인적 검증(Human QA) 단계를 반드시 도입합니다. 전문가의 피드백 및 사용자 평가를 반영하여 편향 문제를 지속적으로 모니터링합니다.
데이터 유출
리스크: 계약 위반
민감한 프로젝트 정보나 사용자 데이터가 외부로 유출될 경우, 법적 문제와 신뢰도 하락 등 심각한 손실이 발생할 수 있습니다. 특히 엔터프라이즈·공공 고객은 데이터 보안이 핵심 요구사항입니다.
대응 전략: 온-프레미스, Audit log
내부망 구축을 통한 온-프레미스 환경 제공으로 데이터 외부 유출을 원천 차단하고, 시스템 전반에 Audit log 기능을 적용해 접근 및 처리 기록을 철저히 관리합니다. 주기적인 보안 점검과 더불어 고객사의 보안 가이드라인을 준수합니다.
과도한 자동화
리스크: 창의성 저하
AI 자동화 기능이 인간의 창의적 개입 및 협업 단계를 지나치게 대체할 경우, 결과물이 표준화되고 혁신성이 떨어질 위험이 높아집니다.
대응 전략: Human-gate 단계 적용
스프린트 각 주요 단계에서 사용자 참여와 검증 절차를 도입하여, 자동화 범위를 제한하고 인간의 비판적 사고와 창의성을 적극 반영합니다. 주요 아이디어 선정, 최종 결과 리뷰 등의 결정 과정에는 반드시 Human-gate를 적용합니다.
확장·로드맵 V2
V2-Multimodal
이미지·비디오 프로토 자동 생성 (SDXL Turbo 등 멀티모달 Gen AI 연동)
V2-Voice
실시간 음성 인터뷰 요약 (Whisper-style STT + 요약 Agent)
3
3
V2-Cross-Domain
다른 Sentients 도메인 Agent와 지식 공유 (logistics, healthcare 등 그래프 레벨 통합)
V2-Expert Squad
Multi-AI Agent 가상 전문가 (주제 입력 → 분야별 Persona Agent 자동 구성·토론)
V2-Voting & Super-Vote
다수 의견 취합 + 최종 결정 (Agent들이 제안한 옵션을 투표로 랭킹, 사용자는 'Super Vote'로 최종 선택 override)
🗳️ Voting Flow: 1) 각 Persona Agent가 아이디어·우선순위를 제안 → 2) Meta-Coordinator가 토큰-가중 투표 집계 → 3) 최상위 옵션을 사용자에게 제시 → 4) 사용자는 슈퍼보트(Super Vote)로 승인·수정·반려할 수 있음.
용어집
Design Sprint
구글벤처스(GV)에서 고안한 5단계 집중 워크숍 프로세스(Understand → Define → Ideate → Prototype → Test). 다양한 분야의 전문가가 4-5일 동안 협업해 제품·서비스 방향성을 빠르게 검증한다.
HMW (How Might We)
문제를 "어떻게 하면 … 할 수 있을까?" 형태로 재구성해 창의적 해결책을 유도하는 질문 프레임.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
외부 문서 검색 결과를 언어 모델 입력에 결합해 사실성·정확성을 향상시키는 생성 AI 기법.
LoRA (Low-Rank Adaptation)
대규모 언어 모델(LLM)을 경량·저비용으로 미세 조정하기 위해 저차 행렬만 학습하는 파인튜닝 방법.
LLM (Large Language Model)
수십억~수천억 파라미터를 통해 자연어 이해·생성을 수행하는 대규모 언어 모델 (예: Gemma, Llama 3).
Ontology
특정 도메인의 개념·속성·관계를 서술 논리 기반으로 구조화해 AI가 의미론적 추론을 수행할 수 있게 하는 지식 모델.
Persona Agent
특정 역할, 전문성, 개성을 가진 가상 AI 에이전트로, 개별 도메인 또는 사용자 요구에 맞는 답변 및 피드백을 제공한다.
Proto
제품이나 서비스의 아이디어를 실제 구현에 앞서 시각화하거나 간단하게 구현한 시제품. 사용자의 반응을 신속히 검증하는 데 활용된다.
STT (Speech-to-Text)
음성 신호를 실시간 혹은 비동기로 텍스트 데이터로 변환하는 AI 음성 인식 기술.
Ensemble Model
여러 개의 AI/머신러닝 모델을 결합해 단일 모델보다 신뢰도와 성능을 높이는 기법. 대표적으로 투표, 가중합, 보팅 방식 등이 있다.
Audit Log
데이터 접근, 수정 등 시스템 내 모든 행위 기록을 저장하는 로그로, 보안 및 추적, 컴플라이언스 관리에 필수적임.
Prompt Engineering
AI 언어 모델에서 최상의 응답을 유도하기 위해 프롬프트(입력 문장)를 전략적으로 설계·조정하는 작업.
Meta-Coordinator
여러 AI Agent 간의 협업을 설계·조율하고, 결과를 집계 및 최종 의사결정까지 중재하는 역할을 수행하는 상위 에이전트 또는 기능.