우리는 이런 목표를 가지고 있어요.
MISSION
모든 비즈니스에서 사이오닉과 함께 AI를 상상할 수 있게 한다
VISION
모든 기업이 AI 도입을 쉽게 할 수 있도록 AI native 제품을 제공한다
이것을 달성하기 위해서는 해결해야 할 문제가 있어요.
다양한 생성 AI 서비스가 등장했지만, 여전히 기술과 비즈니스 사이의 갭은 존재해요.
- 대규모 인프라를 활용해야 하는 기술이지만 비즈니스 측면에서는 너무 과다한 비용이에요.
- 범용적인 형태의 모델 구조 특성상 비즈니스 요구사항에 적합한 커스터마이징이 어려워요.
- 기술 집약적인 조직은 비즈니스에 대한 이해도를 높이기 어렵고, 비즈니스를 창출해야 하는 조직은 운영 인력을 구성하는 것이 어려운 일이에요.
- 각 조직 간 추구하는 목적이 서로 다르기 때문에 이해관계가 일치하기 어려워요.
지금 시점에는 이 갭을 메우고 연결하는 팀이 성공할 것이라고 생각해요. 그리고 우리는 성공하고자 해요.
문제들을 어떻게 해결할 수 있을까요?
- 엔터프라이즈 비즈니스에 AI를 도입하는 일은 정답이 없고 매우 어려운 일이에요. 그래서 정답을 찾기보다는 스스로 길을 만들어갈 수 있어야 해요.
- 고객들은 종종 원하는 바를 정확히 알 수 없거나, 정리되지 않은 다양한 요구사항을 가지고 있어요. 이런 상황에서 핵심을 찾아내고, 임팩트 있는 제품을 만들어낼 수 있어야 해요.
- 우리는 누구나 쉽게 사용하고 합리적으로 제어할 수 있는 AI 기술을 기반으로 엔터프라이즈 AI 시장을 혁신할 수 있는 AI-native 제품으로 고객 가치를 만들고자 해요.
- 스타트업은 시장 상황에 맞춰 빠르게 전략과 우선순위를 조정해야 해요. 그래서 변화를 빠르게 캐치하고, 그에 맞춰 행동할 수 있어야 해요.
블로그 소개
AI 기업은 영화 '아이언맨'의 '자비스'처럼 특정 분야에서 발전하는 범용 인공지능이나, 'HER'의 '사만다'처럼 감성적이고 인간적인 AI를 만들 수 있습니다.
반면 의도치 않게 해로운 AI를 개발할 위험도 존재합니다. 따라서 각 AI 기업은 자사가 추구하는 제품의 방향성과 가치, 구현하고자 하는 기능, 그리고 준수해야 할 윤리적 기준을 명확히 설정해야 합니다.
또한, 근본적으로 AI에 내재된 위험성 뿐만 아니라 외부로부터의 위협도 중요한 고려사항으로, 악용되거나 해킹될 가능성에 대비해 철저한 보안 체계를 구축하는 것이 필수적입니다.
이러한 AI의 가치와 고민을 함께 나누고자 블로그를 만들고 여러분들과 소통하게 되었습니다.
카테고리 가이드
Service
서비스 카테고리에서는 AI 서비스 구현에 필요한 확장 가능한 아키텍처 설계 방법을 다룹니다. 가령, LLM 엔진의 Failover 처리나 RAG 파이프라인의 검색 구현과 같은 실제 사례를 통해 AI 를 서비스에 적용하고자 하는 개발자들에게 이 카테고리가 도움을 줄 수 있을 것입니다.
AI Fundamentals
이 카테고리에서는 AI 기술의 핵심 개념과 발전 과정을 소개합니다. AI의 기본 개념과 주요 기술 및 각 기술의 위험 요소들을 설명합니다. AI 기술을 실무에서 활용하고자 하는 분들에게 AI에 대한 포괄적인 이해와 함께 주의해야 할 점 등에 대한 이해를 돕기 위한 카테고리입니다.
Hands-on
Hands-on 카테고리에서는 AI 기술을 실제로 구현하고 활용하는 방법을 다룹니다. BGE-M3 모델의 구현부터 RAG 시스템 구축, LLM 파인튜닝까지, 실무에서 바로 적용할 수 있는 실용적인 내용을 단계별로 설명합니다. 각 글은 코드 예제와 함께 실습 과정을 설명하는 방식으로 쓰여지기 때문에 코드와 개념을 이해하고 따라할 수 있도록 구성되어 있습니다.
Data Curation
AI 모델 학습에 필요한 데이터셋의 구축과 가공 과정을 소개합니다. 한국어 말뭉치 구축 방법론부터 해외 유명 데이터 세트의 한국어 번역 프로젝트까지, 양질의 AI 학습 데이터를 확보하고 가공하는 실제 사례들을 다룹니다.
Paper Review
주요 논문을 분석하고 리뷰하는 카테고리입니다. 1~3개의 연구 논문에서 사용한 방법론, 결과, 의의 등을 다룹니다.