열심히 운영하고 있다는 감각은 분명히 있습니다. 매출 데이터도 보고 있고, 광고 성과도 확인하며, AI와 데이터가 중요하다는 이야기도 계속 접합니다. 그런데 막상 중요한 의사결정의 순간이 오면 확신이 서지 않습니다. 가격을 바꿔야 할지, 새로운 상품을 내야 할지, 지금이 공격적으로 움직일 타이밍인지 판단이 어렵습니다.
이 불안은 개인의 역량 문제가 아닙니다. 중소기업, 스타트업, 개인사업자, 예비 창업자 대부분이 같은 상황에 놓여 있습니다. 데이터는 분명 존재하지만, 그 데이터가 하나의 판단 기준으로 연결되지 않기 때문입니다.
AI와 데이터가 중요하다는 건 알지만, 현실은 다르다
AI와 데이터는 이제 대기업만의 이야기가 아닙니다. 하지만 현실적으로 중소기업이나 개인사업자가 데이터 조직을 꾸리고 AI 시스템에 직접 투자하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 매출 규모가 크지 않은 기업일수록 데이터 인프라 구축은 비용과 인력 측면에서 큰 부담이 됩니다.
OECD는 중소기업의 디지털 전환을 가로막는 가장 큰 요인으로 데이터 활용 역량 부족과 초기 투자 비용을 지적합니다. McKinsey 역시 AI 도입이 성과로 이어지지 않는 가장 큰 이유로 데이터 구조와 활용 준비 부족을 꼽고 있습니다.
즉, 많은 기업이 AI를 몰라서 못 쓰는 것이 아니라, 자본이 부족하고, AI가 이해할 수 있는 데이터 구조를 구축하지 못하기 때문에 도입의 한계가 있는 것입니다.
엑셀과 대시보드로는 더 이상 해결되지 않는 지점
대부분의 중소기업과 개인사업자는 엑셀과 각종 대시보드로 데이터를 관리합니다. 이 방식은 기본적인 운영에는 충분하지만, 사업이 복잡해질수록 한계가 분명해집니다. 판매 데이터, 광고 데이터, 고객 데이터, 외부 시장 데이터가 서로 분리되어 있고, 이들을 연결하는 작업은 결국 사람의 경험과 감각에 의존하게 됩니다.
이 구조에서는 담당자가 바뀌면 판단 기준도 함께 사라지고, AI를 도입해도 단순 요약이나 정리에 그치는 경우가 많습니다. 그래서 많은 기업이 “AI를 써봤지만 생각만큼 도움이 되지 않았다”는 결론에 도달합니다.
그래서 필요한 두 가지 선택지: 데이터 온톨로지와 시장 트렌드 데이터 수집
이 지점에서 기업의 상황은 크게 두 가지로 나뉩니다. 이미 내부에 데이터는 충분히 쌓여 있지만 활용이 안 되는 기업, 그리고 내부 데이터보다 비즈니스 의사결정을 위한 외부 데이터가 더 필요한 기업입니다. 인핸스는 이 두 상황을 각각 다른 서비스로 해결합니다.
데이터 온톨로지
이미 내부에 데이터는 많지만, 활용이 안 되는 기업에 추천합니다
데이터 온톨로지는 데이터를 더 많이 모으는 방식이 아닙니다. 사내 문서, 매뉴얼, 보고서, 운영 데이터를 의미와 관계 중심으로 구조화해 AI가 이해할 수 있는 상태로 만드는 접근입니다. 이 구조를 기반으로 하면 내부 데이터를 자연어로 질의·응답할 수 있는 AI 챗봇 형태로 활용할 수 있습니다.
이 개념은 W3C에서도 AI의 핵심 기반으로 다뤄지고 있습니다.
인핸스는 이러한 데이터 온톨로지 역량을 바탕으로 팔란티어 스타트업 펠로우십에 국내 유일하게 선정되었으며, 다양한 엔터프라이즈 환경에서 실제로 검증된 데이터 구조화와 AI 적용 경험을 축적해 왔습니다. 이 노하우를 중소기업과 중견기업 환경에 맞게 제공한다는 점이 가장 큰 차별점입니다.
시장 트렌드 데이터 수집
비즈니스 의사결정을 위한 외부 데이터가 필요한 기업에 추천합니다
반대로 내부 데이터보다 시장 흐름과 경쟁 상황이 더 중요한 기업도 많습니다. 가격 변화, 경쟁사 전략, SNS 반응, 뉴스 흐름은 모두 중요한 판단 요소지만, 이를 사람이 직접 지속적으로 수집·분석하는 것은 현실적으로 어렵습니다.
인핸스의 시장 트렌드 데이터 수집 서비스는 가격, SNS, 뉴스 등 외부 데이터를 AI 에이전트가 자동으로 수집·분석하고, 이를 한눈에 볼 수 있는 대시보드로 제공합니다. 이 기술은 Online-Mind2Web 벤치마크 글로벌 Top 5 선정되며 객관적인 AI Agent 기술력을 인정받았습니다.
이는 단순 크롤링이 아니라, 웹 환경을 이해하고 목적에 맞는 정보를 수집하는 AI 기반 접근이라는 점에서 차별화됩니다.
이 서비스가 중소기업·개인사업자에게 큰 도움이 되는 이유
여기서 가장 중요한 질문은 이것입니다. “그래서 이게 우리에게 어떤 도움이 되는가?” 인핸스의 AI 데이터 서비스는 이 질문에 매우 현실적인 답을 제공합니다.
- AI 데이터 서비스를 실제로 사용해볼 수 있습니다.
보고서나 컨설팅으로 끝나는 것이 아니라, 내부 데이터를 질문할 수 있는 AI 챗봇이나 시장 변화를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 직접 사용하게 됩니다. AI가 이론이 아니라 업무 도구가 되는 경험을 제공합니다. - 데이터 바우처(데이터바우처)와 같은 정부 지원을 통해 비용 부담 없이 시작할 수 있습니다.
서비스를 무료로 이용하거나, 여러 서비스를 함께 활용할 경우 최대 6,000만 원까지 예산 지원을 받을 수 있습니다. 이는 중소기업, 스타트업, 중견기업, 개인사업자, 예비 창업자 모두에게 최적의 기회입니다. - 인핸스가 지원 전 과정을 컨설팅 형태로 함께합니다.
어떤 서비스를 선택해야 할지부터 바우처 신청, 과제 기획, 수행, 결과물 활용까지 전 과정을 함께 설계합니다. 단순 공급사가 아니라 데이터 활용 경험을 함께 만들어주는 파트너라는 점이 핵심입니다.
결국 경쟁력의 차이는 ‘구조’에서 나온다
AI와 데이터는 언젠가 도입해야 할 옵션이 아니라, 이미 경쟁의 기준이 되었습니다. 문제는 최신 기술을 쓰느냐가 아니라, 우리 회사에 맞는 데이터 구조를 얼마나 빨리 갖추느냐입니다.
내부 데이터가 많다면 데이터 온톨로지가 출발점이 되고, 외부 정보가 부족하다면 시장 트렌드 데이터 수집이 기준점이 됩니다. 그리고 이 모든 과정을 정부 지원을 활용해 리스크 없이 시작할 수 있다는 점이 지금이 가장 좋은 타이밍인 이유입니다.
데이터는 이미 쌓여 있습니다. 이제 필요한 것은 판단으로 이어지는 구조입니다.
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