Five ways to put AI into production.
OCR · Automation · LLM · Agent · Turnkey — 다섯 개의 진입점, 하나의 운영 철학. PoC가 아닌 매일 흐르는 시스템에서 출발하는 AI 서비스 카탈로그. 상황에 맞는 시작점을 찾고, 14-Track 프레임워크 위에서 확장합니다.
Same AI, opposite outcomes.
AI의 성능은 모델 자체보다 “일이 얼마나 명확하게 정의돼 있는가”에 먼저 좌우됩니다. 다섯 트랙과 4원칙은 전부 이 한 가지 원리에서 출발합니다.
극강의 성능과 속도
- 계산할 게 “값 채우기”뿐 — 곧바로 실행
- 사람보다 훨씬 빠르고, 지치지 않음
- 결과가 일정하고 정확함
규칙부터 스스로 만들어야 함
- 당연한 것까지 전부 추측으로 결정
- 계산량 폭증 → 비용·시간 증가
- 추측이 늘어 정확도까지 하락
왜 그럴까요? — 종이 한 장으로 설명하는 3분 그림 안내
AI 쉽게 이해하기카이렌은 이 “준비”를 Context Engineering · Eval-first로 공학화합니다 — 아래 4원칙이 그 답입니다.
One portfolio, five entry points.
각 서비스는 독립적으로 도입 가능하지만, 같은 운영 원칙 위에서 서로를 강화합니다. 카드를 클릭해 상세 페이지로 진입하세요.
AI-OCR
Documents that read themselves
비정형 문서를 운영 가능한 구조로.
비정형 이미지에서 도메인 의미를 추출하는 운영급 OCR. 국내 최초 보험 실손 AI-OCR 실무 도입으로 검증된 아키텍처. 인식률·활용도·처리량 3축을 동시에 끌어올리는 시스템 설계.
Automation
Decisions at scale
룰·데이터·AI 3축 의사결정 자동화.
룰 엔진 · 빅데이터 분석 · AI 추론을 한 시스템으로 통합해 정확도를 끌어올리는 자동심사 패턴. HITL(Human-in-the-Loop) 게이트로 자율성을 단계적으로 확장합니다.
LLM Integration
LLM in production
Context Engineering 4 전략.
Write · Select · Compress · Isolate — 2025년 공식화된 신생 분야의 4 전략으로 RAG 한계를 넘어선다. AWS Bedrock + LangChain + Pydantic 기반 4계층 운영 스택.
AI Agent
Agents that actually work
운영급 Agent의 6계층 메타 모델.
L0 Practice ~ L5 Strategy 6계층 + 14-Track Topology + 4 인지 자산(Prompt·Context·Model·Eval). “데모는 되는데 운영은 안 되는” 함정을 구조적으로 차단하는 프레임워크.
Turnkey AI
GPU to Agent. One package.
5계층을 단일 패키지로.
Hardware · LLM Runtime · Agent Infra · Methodology · Domain — SME가 따로 통합할 수 없는 5층 가치사슬을 한 번에. 150명 기준 3.6개월 손익분기로 검증된 도입 경로.
Every generation, shipped to production.
AI 개발은 세대를 거치며 진화해 왔습니다. 카이렌의 이력은 이 연표를 따라간 것이 아니라 — 세대가 전환되는 순간마다, 그 세대의 정석을 먼저 운영 시스템으로 만들었습니다.
전용 모델의 정석기
- 한화생명 AI-OCR — 5계층 파이프라인 구축
- 인식률 16→76% · 활용률 6→80% · 일 15만+ 건
- 5년 연속 운영 → 업계 최초 특허(2025)
- 자동심사 — 룰 + 빅데이터 + AI 3축 (2022)
오픈 LLM → 멀티모달 → Agent
- MPNITE — 3D 제조 AI 플랫폼 구축·운영
- 3D 도면 업로드 → AI 자동 견적 → 거래 매칭
- 모델 중심 → 시스템 중심 전환기를 운영 중인 플랫폼으로 통과
Agent Harness
- AI Agent — 10계층 클린 아키텍처 · P3→P0 게이트 자율성
- Vision AI — 전용 탐지 모델 + HITL + 재학습 플라이휠
- Application Intelligence — 업무 앱에 지능 내장
9세대가 표준으로 요구하는 역량 — 평가(Eval-first) · 관찰성(Observability) · 통제된 자율성(P0~P3) — 은 카이렌이 이미 방법론으로 내재화한 운영 원칙과 1:1로 대응합니다. 트렌드 추종이 아니라, 선행 구현입니다.
세대 구분: 카이렌 「AI 개발 시대별 트렌드」(2026.08) · 법인 설립(2026.05) 이전 실적은 대표·핵심 인력의 수행 이력 기준
The five are live. Here's what's next.
2026년의 AI는 “좋은 모델”이 아니라 “좋은 실행 환경”의 싸움입니다. 다섯 서비스 위에서, 카이렌이 지금 만들고 있는 세 갈래입니다.
AI Agent 고도화
Plan · act · verify · retry
단순 호출이 아니라 계획 → 실행 → 검증 → 재시도의 전 사이클을 통제. 10계층 클린 아키텍처 위에서 도메인만 교체해 재사용하고, 자율성은 P3(제안만)에서 P0(자율 실행)까지 게이트로 승급합니다.
AI Agent 상세 →Vision AI — AI CTC
Detect · count · quantify
이미지 속 미세 객체를 탐지·카운팅·정량 분석하는 비전 AI. 전용 탐지 모델 + HITL 검토 + 재학습 플라이휠로 정확도를 지속 개선하며, 공공·의료 분야에서 진행 중입니다 (상세는 NDA).
프로젝트 문의 →AI Application Intelligence
Intelligence, embedded
별도의 “AI 도구”가 아니라 업무 애플리케이션 안에 지능을 내장하는 접근. 문서 판독·자동 산정·추천·검색을 업무 화면 안으로, 구조화 출력으로 기간계와 무손실 연결.
LLM Integration 상세 →Not claims. Operating numbers.
카이렌의 역량 설명은 전부 운영 중인 시스템에서 역산한 것입니다. 아래는 그 시스템들이 남긴 숫자입니다.
AI-OCR 인식률 — 5계층 파이프라인 재설계로
현업 활용률 — “쓸 수 있는 AI”로의 전환
일 처리 건수 — 매일 흐르는 실전 트래픽
연속 운영 기간 · 누적 처리량
AI-OCR 특허 등록(2025) — 운영이 만든 지식재산
금융 · 제조 · 공공 — 동시 진행 프로젝트 (NDA)
수치 기준 2026.08 · 법인 설립(2026.05) 이전 실적은 대표·핵심 인력의 수행 이력 기준
An adoption journey, not a menu.
다섯 서비스는 메뉴판이 아닙니다. 대부분의 조직이 거치는 단계적 여정이 있고, 각 단계의 질문에 맞는 진입점이 다릅니다. 어디서 시작하든, 다음 단계의 좌표는 정해져 있습니다.
비정형 데이터가 업무 병목인가?
수기 입력·문서 분류·청구서 처리 같은 반복 노동에 사람의 시간이 묶여 있다면 — OCR이 가장 빠른 ROI 입구.
정형 규칙으로 다 풀리지 않는 의사결정이 쌓이고 있나?
룰 엔진만으로는 예외 케이스가 폭발한다. LLM을 결합한 의사결정 자동화로 정확도·확장성을 동시에.
여러 시스템을 가로질러 다단계 추론이 필요한가?
단순 chatbot이 아닌 도구를 쓰고 계획을 세우는 Agent가 필요한 시점. 14-Track 좌표 위에 4 인지 자산을 쌓는 단계.
운영 인프라까지 자체 구축이 부담되나?
GPU 서버 · LLM Runtime · Agent Infra · Methodology · Domain — 5층을 자체 구축하지 않고도 운영급으로 진입.
Pick your entry point.
상황별로 첫 진입점이 다릅니다. 지금 가장 답답한 질문에서 시작하세요 — 나머지는 그 뒤로 자연스럽게 따라옵니다.
AI 도입 첫 시도인데, 어디부터 손대야 할지 모르겠다
기존 업무에서 가장 반복적이고 측정 가능한 지점부터. 보통 비정형 문서 처리가 가장 빠른 검증 경로.
이미 RAG·LangChain 등 PoC는 했는데, 운영 환경에선 무너진다
Context Engineering 4 전략을 적용 안 한 게 원인일 가능성이 높습니다. RAG는 한 칸일 뿐이고 Write·Compress·Isolate가 빠지면 다단계 작업에서 실패합니다.
여러 시스템·여러 도구를 거쳐야 하는 복잡한 업무를 자동화하고 싶다
14-Track 좌표를 먼저 찍고, P3(Suggest-only)부터 시작해 신뢰가 쌓이면 P2·P1로 자율성을 올립니다. Multi-Agent는 마지막 단계.
외부 API 비용·보안 우려로 자체 인프라가 필요하다
조직 규모(150명 이상)와 사용 패턴에 따라 SaaS 대비 자체 구축이 압도적으로 유리한 손익분기점이 존재합니다. Hardware 티어 매트릭스로 검증.
Four principles across all five.
다섯 서비스를 관통하는 네 가지 운영 원칙. 도구가 바뀌고 모델이 교체되어도 변하지 않는, 카이렌이 모든 AI 시스템에 적용하는 척추 — 그리고 9세대(Agent Harness)가 표준으로 요구하는 바로 그 역량입니다.
Production-first
데모가 아닌 운영 환경에서 출발. 매일 수만~수십만 건이 흐르는 시스템이 카이렌의 기본 단위.
Eval-first
코드보다 평가 데이터셋이 먼저. “잘 돌아간다”의 정의가 데이터로 고정되지 않으면 진행하지 않는다.
Autonomy by gates
P3(Suggest-only) → P2 → P1 → P0. 자율성은 단계적으로 승급하며 매 단계마다 게이트가 잠긴다.
Observability built-in
Trace · Token · Cost · Latency를 매 실행마다 자동 기록. 출력만 보고 디버깅하는 SI 방식은 작동하지 않는다.
Not sure where to start? Let's map it out.
다섯 서비스 중 어느 것이 당신의 상황에 맞는지 — 첫 미팅에서 함께 좌표를 찍습니다. 14-Track 위에 당신의 문제를 올려놓는 것부터 시작합니다.