AI 도입을 고민중이신가요? 데모 영상을 통해 해결해보세요
많은 기업이 AI 도입을 원하지만, 레거시 시스템과의 연결이라는 난관에 봉착해 있습니다. 이번 데모 영상은 설계, 개발, 배포, 운영에 이르는 Life Cycle 전반을 AI가 지원하는 AI as a Service 개념을 시각적으로 보여줍니다.
이를 통해 실제 시스템 환경에서 AI를 어떻게 구현하고 운영할지에 대한 명확한 해답을 제시합니다.
| 고민 | 해결책(데모 영상) |
|---|---|
| “개발자가 AI 기능을 빠르게 구현할 수 있을까?” | AI가 이벤트 스토밍을 분석하여 MSA 아키텍처를 자동으로 설계하고, CI/CD 파이프라인까지 구축하는 과정을 보여줍니다. 이는 시스템 구축 시간을 획기적으로 단축합니다. |
| “기존 시스템을 건드려야 할까?” | 레거시 시스템을 수정하지 않고 MCP(Model Context Protocol)를 통해 AI 를 바로 연결하는 과정을 시연합니다. |
| “AI가 우리 회사 업무를 실제로 수행할 수 있을까?” | MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 AI가 LLM 환경에서 회의 등록, 참석자 확인 등 핵심 업무 API를 호출하여 실제 시스템을 조작하는 모습을 보여줍니다. |
MSAP.ai는 어떤 솔루션인가요?
MSAP.ai는 기업의 AI-Ready MSA Life Cycle 전반을 지원하는 통합 지능화 플랫폼입니다.
AI-Ready MSA Life Cycle이란?
단순히 마이크로서비스(MSA)로 전환하는 것을 넘어, AI 도입을 전제로 시스템의 기획, 개발, 운영 전 과정을 자동화하고 최적화하는 일련의 단계입니다. 즉, AI 기능을 빠르고 안전하게 개발하고 배포하며, 장기적으로 유연하게 운영할 수 있는 시스템 구조를 구축하는 것을 의미합니다.
MSAP.ai에는 오늘 발표에서 강조된 모든 전략(MCP, 3단계 현대화 로드맵)과 기술이 집약되어 있습니다. 생성형 AI 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 지능형 서비스를 통합하는 AI as a Service 개념을 실현합니다.
데모 영상 요약
- 실제 업무 자동화의 체감: MCP를 통해 AI가 단순히 정보를 조회하는 것을 넘어, 회의 일정 등록, 참석자 응답 처리와 같은 실제 업무 시스템의 API를 호출하고 결과를 화면에 반영하는 과정을 눈으로 확인하실 수 있습니다. 이는 “AI가 우리 회사 시스템을 도구처럼 쓴다“는 개념을 명확하게 보여줍니다.
- 시스템 개발/배포 속도의 혁신: AI가 이벤트 스토밍부터 MSA 아키텍처 설계를 지원하고, 코드 생성, 파이프라인 구축, 배포에 이르는 과정을 자동화함으로써, AI 기능 하나를 추가하는 데 걸리는 시간이 어떻게 혁신적으로 단축되는지 이해할 수 있습니다.
- 안전한 MSA 전환의 가능성: 레거시 시스템을 그대로 둔 채 MCP 레이어만 추가하여 AI를 연동하는 ‘AI 즉시 연결’과, 장기적으로 핵심 서비스를 MSA로 전환하는 전략이 MSAP.ai 플랫폼 내에서 어떻게 구현되고 관리되는지 그 유기적인 흐름을 파악할 수 있습니다.
