01
도입 전
무엇부터 해야 할지
막연합니다
“ChatGPT는 써봤지만, 회사 차원의 AI 도입은 어디서부터 시작해야 할지 막연합니다.”
소비재 기업 대표
“우리 업무는 특수해서, 다른 회사 사례가 우리한테도 통할지 모르겠습니다.”
건설사 기획팀
같은 AI를 써도,
단계마다 풀어야
할 문제는 다릅니다
차이는 AI 모델이 아니라
사내 준비 상태에서 갈립니다.
02
도입 중
데이터와 도구가
제각각 흩어져 있습니다
“데이터가 시스템마다 흩어져 있어 통합부터 문제입니다.”
제조 중견기업 IT팀
“부서마다 ChatGPT, Claude를 따로 쓰는데, 비용도 보안도 관리가 안 됩니다.”
금융사 DX팀
03
도입 후
만든 Agent가
점점 쓸모없어집니다
“Agent를 만들어 놓긴 했는데, 유지할 리소스가 없어 성능이 계속 떨어집니다.”
리테일 운영팀
“필요한 Agent를 직접 만들고 싶은데, 만들 환경도 관리할 체계도 없습니다.”
커머스 개발팀
달파는 AI 솔루션 구축을 넘어,
AI와 데이터가 기업의 자산으로 쌓이는 구조를 설계합니다
AX 진단 컨설팅
진단부터 운영까지,
달파는 AI가 회사의 자산이 되는 전 과정을 설계합니다.
사내 데이터와 업무 규칙을 연결해
실제 업무를 수행합니다.
업무 맞춤형 AI Agent
01
온톨로지
흩어진 사내 데이터와 업무 관계를 AI가 이해하는 구조로 연결합니다.
02
Agent
업무 하나를 처음부터 끝까지 수행하는 AI Agent를 구축합니다.
03
LLM 플랫폼
ChatGPT, Claude 등 LLM을 회사 계정 하나로 관리해 비용을 절감합니다.
AX 전문가의 노하우를 제공합니다.
임직원 AI 교육
01
경영진 과정
AX 흐름을 읽고 우리 회사의 AI 전략과 투자 순서를 정합니다.
02
실무자 과정
사내 Agent를 업무에 바로 쓰는 법부터, 필요한 Agent를 직접 만들고 개선하는 법까지 익힙니다.
Agent와 데이터를 한곳에서 관리하고,
업무에서 축적한 경험을 Agent 개선에 활용합니다.
기업 AI 운영 플랫폼
01
AI Agent 빌더
구축된 기반 위에서 누구나 쉽게 AI Agent를 만들 수 있습니다.
02
AI 통합 관리 시스템
온톨로지, Agent, 실행 기록, 산출물을 한 곳에서 관리합니다.
Team DALPHA
대한민국 No.1 AI 팀,
탁월한 사람들이
탁월하게 일합니다
글로벌 빅테크를 뛰어넘는 AI 기술력.
한국 최고의 인재들이 AI로 산업을 재설계합니다.
MLE-bench · OpenAI
OpenAI의 Agent 성능 평가
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AI 에이전트의 머신러닝 엔지니어링 역량을 평가하는 벤치마크입니다.
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달파
AX 도입,
이렇게 진행됩니다
문의 접수부터 운영 지원까지, 표준화된 네 단계 절차에 따라 진행합니다.
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STEP 01
도입 문의
문의를 남겨주시면 담당 컨설턴트가 연락드립니다.
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STEP 02
상황 진단과 데모 제작
업무와 데이터를 진단하고, 우리 회사 데이터로 데모를 만들어 보여 드립니다.
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STEP 03
AI 서비스 도입
데모로 검증한 범위부터 실제 업무에 Agent를 구축합니다.
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STEP 04
운영과 교육 지원
도입 후에도 성능을 개선하고, 팀이 직접 쓰고 고칠 수 있게 교육합니다.
Case Book
다른 기업은 AX 도입을 어떻게 하고 있을까?
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AX가 현실이 되는 곳,
달파의 인사이트와 도입 사례를 전합니다
“사겠다”고 답한 고객은 정말 구매할까?
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CEO 인터뷰: 사람 없이 Agent만으로 매출 1,000억을 만드는 회사
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