커스터마이징
핵심 질문
"우리 회사는 특수해서 안 맞을 것 같은데요"
"범용 솔루션 도입해서 실패한 경험이 있어서… 또 같은 일 반복하고 싶지 않습니다."
우려의 본질
| 표면적 질문 | 진짜 우려 |
|---|---|
| "우리 업계는 특수해요" | "우리만의 프로세스가 있는데" |
| "범용 솔루션이 맞을까?" | "커스터마이징 비용이 클 것 같은데" |
| "기존 용어가 있어요" | "새로운 용어 체계를 배워야 하나?" |
설득 포인트
1. 범용 솔루션이 아님
핵심 차이:
| 구분 | 범용 솔루션 | ONESHIM |
|---|---|---|
| 학습 데이터 | 일반 데이터 | 귀사 데이터 |
| 온톨로지 | 사전 정의 | 귀사 용어 기반 구축 |
| 프로세스 | 표준 프로세스 | 귀사 프로세스 학습 |
| 적응 방향 | 회사 → 시스템 | 시스템 → 회사 |
"우리가 귀사에 맞추지, 귀사가 우리에게 맞출 필요 없습니다."
2. 온톨로지: 귀사 전문가와 함께 구축
온톨로지 구축 방식:
Step 1: 자동 용어 추출 (AI)
- 기존 문서에서 핵심 용어 추출
- 용어 관계 후보 생성
- 부서별 사용 패턴 분석
Step 2: 전문가 검토 (사람)
- 추출된 용어 검토/수정
- 관계 확인/보완
- 부서 특수 용어 추가
Step 3: 검증 & 배포
- 실제 사용으로 검증
- 피드백 반영
- 지속 개선
"AI가 초안을 만들고, 귀사 전문가가 확정합니다. 외부에서 강요하지 않습니다."
3. 업계별 사전 학습 + 커스텀 학습
학습 구조:
| 레벨 | 범위 | 소스 |
|---|---|---|
| Level 1 | 일반 비즈니스 | 공개 데이터 |
| Level 2 | 업계 특수 | 업계 문서 |
| Level 3 | 귀사 특수 | 귀사 데이터 |
"업계 기본 지식은 있고, 귀사 특수성을 추가 학습합니다."
4. 기존 용어 체계 유지
ONESHIM은 새로운 용어를 강요하지 않습니다.
❌ "우리 시스템에서는 이걸 'Task'라고 부릅니다"
✅ "귀사에서 '업무'라고 부르시니, 그대로 '업무'로 표시합니다"
기존 용어 → ONESHIM 용어 매핑
ONESHIM 용어 → 기존 용어 매핑
양방향 변환으로 기존 습관 유지
용어 매핑 예시:
| 귀사 용어 | ONESHIM 내부 | 표시 방식 |
|---|---|---|
| 결재 | approval | 결재 |
| 품의서 | request_doc | 품의서 |
| 전결 | auto_approve | 전결 |
"새로운 용어를 배울 필요 없습니다. 귀사 용어 그대로 사용합니다."
5. 점진적 커스터마이징
커스터마이징 단계:
| 단계 | 기간 | 내용 | 비용 |
|---|---|---|---|
| 기본 | 1-2주 | 표준 설정 | 포함 |
| 용어 | 1-2개월 | 온톨로지 구축 | 포함 |
| 심화 | 3개월+ | 프로세스 반영 | 추가 옵션 |
"처음부터 완벽할 필요 없습니다. 사용하면서 점진적으로 맞춰갑니다."
업계별 적용 사례
제조업
특수성:
- BOM (Bill of Materials) 용어
- 공정 관리 프로세스
- 품질 관리 체계
적용 방식:
- 제조업 기본 온톨로지 + 귀사 BOM 구조
- 공정 흐름에 맞춘 정보 제공
- 품질 용어 (불량률, 수율 등) 자동 번역
금융업
특수성:
- 금융 규제 용어
- 리스크 관리 체계
- 컴플라이언스 요구사항
적용 방식:
- 금융업 기본 온톨로지 + 귀사 상품 구조
- 규제 용어 정확한 매핑
- 부서별 리스크 뷰 제공
IT업
특수성:
- 기술 스택 용어
- 애자일/워터폴 혼재
- 개발-기획-운영 언어 차이
적용 방식:
- IT업 기본 온톨로지 + 귀사 기술 스택
- 개발↔기획 용어 자동 번역
- 스프린트/마일스톤 매핑
대상별 응답
경영진에게
"범용 솔루션 도입해서 실패한 경험 있으시죠?
ONESHIM은 다릅니다. 귀사 데이터로 학습하고, 귀사 전문가가 검증합니다.
우리가 맞추는 겁니다. 귀사가 우리에게 맞출 필요 없습니다."
중간관리자에게
"팀 프로세스 바꿔야 하나 걱정되시죠?
바꿀 필요 없습니다. 지금 하시는 방식 그대로 하시면 됩니다.
ONESHIM이 귀팀 방식을 학습해서 그에 맞게 지원합니다."
실무자에게
"새로운 시스템 또 배워야 하나요?
아뇨. 기존에 쓰던 용어 그대로 입니다. UI도 직관적이고, 검색만 하면 됩니다.
오히려 저쪽 부서 용어 공부 안 해도 되니 배울 게 줄어드는 겁니다."
반론 대응
"정말 우리 업무에 맞나요?"
"맞습니다. 왜냐하면 귀사 데이터로 학습하니까요.
구축 초기에 귀사 문서 1,000개 정도 분석합니다. 거기서 용어와 패턴을 추출합니다.
외부 데이터가 아니라 '귀사 데이터'입니다."
"커스터마이징 비용이 비싸지 않나요?"
"기본 커스터마이징은 라이선스에 포함입니다.
- 온톨로지 구축: 포함
- 용어 매핑: 포함
- 기본 프로세스 반영: 포함
심화 커스터마이징만 추가 비용입니다. 대부분 기본으로 충분합니다."
"시간이 너무 오래 걸리지 않나요?"
"기본 설정은 1-2주입니다. 그 상태로 바로 사용 가능합니다.
온톨로지 구축은 병행합니다. 사용하면서 점점 정확해지는 구조입니다.
완벽해질 때까지 기다릴 필요 없습니다."
커스터마이징 프로세스
관련 자료
- 온톨로지 생성 기능
- 도입 단계 - Phase 2 팀 확장
- 실현 가능성 - 기술적 접근 방식