렛서와 함께 AI 전환에 성공한 기업들의 이야기

AI 도입부터 운영 최적화까지, 고객과 함께 만들어낸 실질적인 변화와 성과를 소개합니다.

케이스 스터디

렛서와 함께 AI 도입부터 성과 창출까지의 성공 프로세스를 확인할 수 있습니다.
AI 공급

명품 감정 반복 작업 40% 감소

이미지 인식 기반의 AI 명품 감정 시스템을 구축하고 반복 작업을 자동화하였습니다.
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AI 공급

과제 적합성 검토 시간 80% 절감

크롤러 기반 자동화로 수작업 대비 시간은 절감되고 정확도는 크게 개선되었습니다.
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AI 교육

AI 리터러시 향상 신임 리더십 교육

AI 프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해 리더십이 필요한 현업 중심의 교육을 받았습니다.
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고객 사례

헬스케어

광동제약

광동제약은 의약품, 음료, 건강기능식품을 개발하는 헬스케어(제약) 기업입니다.
성과
성과
  • 조회 및 분석 소요 시간 단축
  • 반복 작업 감소에 따른 영업 전략 수립 효율 향상
문제
SAP ERP 데이터를 기반으로 일별, 월별 영업 전략을 수립해야 했으나, ERP 시스템은 조회 중심 기능에 한정되어 있어 필요한 분석을 위해 데이터를 내려받고 수작업으로 가공해야 했습니다.
해결방안
SAP ERP 시스템과 연동된 영업 데이터 기반 챗봇을 개발했습니다. 사용자는 자연어로 질의하면 자동으로 SQL을 생성해 DB를 조회하고, 가공된 결과를 제공하는 방식으로 업무를 수행할 수 있게 되었습니다.
결과
영업 데이터의 수작업 분석 시간을 단축하고 반복 작업을 줄였습니다. 영업 전략 수립을 위한 실시간 데이터 접근성과 업무 효율성을 함께 향상시켰습니다.
건축

스페이스웨이비

스페이스웨이비는 고객이 원하는 목적에 따라 모듈을 선택하고 조합해 맞춤형 이동식 주택을 설계·구매할 수 있도록 지원하는 모듈 주택 전문 기업입니다.
성과
제작 기간 단축률
40일 → 10분
고객 응대 리소스 절감률
80%
수기 모델링 요청 건수 감소율
65%
성과
문제
스페이스웨이비는 소비자가 원하는 목적에 맞춰 모듈을 조합해 주택을 설계하는 서비스를 제공하고 있습니다. 고객 맞춤형 컨설팅 및 디자인 과정은 필수적이였으며, 예상 조감도 제공까지 평균 약 40일이 소요되어 빠른 의사결정이 어려운 상황이었습니다.
해결방안
소비자가 텍스트로 라이프스타일을 입력하면, 해당 내용을 기반으로 스페이스웨이비의 모듈 상품 조합을 추천하고 예상 주택 조감도를 이미지로 제공하는 AI를 개발했습니다. 렛서의 스테이엑스에서 제공하는 API 연동 기능을 활용해, 고객이 홈페이지에서 직접 모델링 결과물을 확인할 수 있도록 지원했습니다.
결과
고객이 예상 주택 디자인을 실시간으로 확인할 수 있어 구매 전환율이 향상되었고, 의사결정까지 걸리는 시간이 크게 줄었습니다. 기존 수작업 중심의 컨설팅-디자인 프로세스를 AI로 자동화하여 내부 리소스를 효과적으로 절감했습니다.
제조

비공개

성과
성과
  • 테이블 인식 정확도 98%
  • 수작업 검수 시간 73% 절감
문제
해당 업체는 계약서 검토 과정에서 많은 인력과 시간이 소요되었습니다. 특히 SaaS 기반 솔루션을 사용할 수 없는 높은 보안 요건으로 인해 AI 도입과 전환에 어려움이 있었습니다.
해결방안
보안 요건을 충족할 수 있도록 온프레미스형 OCR AI 솔루션을 개발하여 도입했습니다. 계약서 양식별 맞춤 학습과 오류 방지 기능을 통해 정확도와 효율성을 개선했습니다.
결과
계약서 검토 프로세스를 자동화하여 수작업 소요 시간을 단축하고 인력 부담을 줄였습니다. 내부 서버에서 처리하여 보안 요건을 충족했습니다.
보안

삼성 에스원

삼성 에스원은 중대재해 및 침입 상황 등을 자동 감지하는 AI 기반 CCTV 시스템을 운영하는 보안 전문 기업입니다.
성과
성과
  • AI 모델 개선 주기 단축
  • 유지보수 리소스 절감
문제
AI CCTV의 성능을 지속적으로 개선하고, 주기적인 업데이트 및 유지보수가 가능한 체계적인 시스템 도입이 필요한 상황이었습니다.
해결방안
렛서는 AI 모델 학습부터 개선, 유지보수까지 자동화하는 솔루션을 공급했습니다. 에스원은 액티브러닝 기반의 유의미한 데이터 선별과 반복적인 개선 프로세스를 구축했습니다.
결과
AI 모델 정확도 향상과 함께 유지보수 리소스를 줄여 안정적인 보안 운영 체계를 마련했습니다. 실시간 대응력과 사용자 만족도가 개선되었습니다.
공공

국립중앙도서관

국립중앙도서관은 국내 최대 규모의 국가지식정보자원을 보유하고 있으며, 공공 데이터를 활용한 디지털 전환과 AI 기반 서비스 혁신을 추진 중인 대표 기관입니다.
성과
성과
문제
AI 도입 전, 기관이 보유한 방대한 데이터를 어떻게 수집·정제·관리하고 AI에 활용할 수 있을지에 대한 실무적 이해가 부족하여 체계적인 교육이 필요했습니다.
해결방안
생성형 AI 기술 이해, 학습 데이터 수집 및 품질 관리 체계, 벡터DB 및 LLM 기반 프로젝트 사례 등을 포함한 실무 중심 교육을 제공했습니다. 교육 대상자들이 데이터 기획과 AI 모델 개발 흐름 전반을 이해할 수 있도록 구성했습니다.
결과
조직 내 AI 프로젝트 기획 및 데이터 관리 체계 수립에 필요한 기초 지식과 실무 노하우를 확보하고, 내부 역량 강화를 위한 기반을 마련했습니다.
헬스케어
광동제약
광동제약은 의약품, 음료, 건강기능식품을 개발하는 헬스케어(제약) 기업입니다.
성과
제작 기간 단축률
고객 응대 리소스 절감률
수기 모델링 요청 건수 감소율
성과
  • 조회 및 분석 소요 시간 단축
  • 반복 작업 감소에 따른 영업 전략 수립 효율 향상
문제
SAP ERP 데이터를 기반으로 일별, 월별 영업 전략을 수립해야 했으나, ERP 시스템은 조회 중심 기능에 한정되어 있어 필요한 분석을 위해 데이터를 내려받고 수작업으로 가공해야 했습니다.
해결방안
SAP ERP 시스템과 연동된 영업 데이터 기반 챗봇을 개발했습니다. 사용자는 자연어로 질의하면 자동으로 SQL을 생성해 DB를 조회하고, 가공된 결과를 제공하는 방식으로 업무를 수행할 수 있게 되었습니다.
결과
영업 데이터의 수작업 분석 시간을 단축하고 반복 작업을 줄였습니다. 영업 전략 수립을 위한 실시간 데이터 접근성과 업무 효율성을 함께 향상시켰습니다.
건축
스페이스웨이비
스페이스웨이비는 고객이 원하는 목적에 따라 모듈을 선택하고 조합해 맞춤형 이동식 주택을 설계·구매할 수 있도록 지원하는 모듈 주택 전문 기업입니다.
성과
제작 기간 단축률
40일 → 10분
고객 응대 리소스 절감률
80%
수기 모델링 요청 건수 감소율
65%
성과
문제
스페이스웨이비는 소비자가 원하는 목적에 맞춰 모듈을 조합해 주택을 설계하는 서비스를 제공하고 있습니다. 고객 맞춤형 컨설팅 및 디자인 과정은 필수적이였으며, 예상 조감도 제공까지 평균 약 40일이 소요되어 빠른 의사결정이 어려운 상황이었습니다.
해결방안
소비자가 텍스트로 라이프스타일을 입력하면, 해당 내용을 기반으로 스페이스웨이비의 모듈 상품 조합을 추천하고 예상 주택 조감도를 이미지로 제공하는 AI를 개발했습니다. 렛서의 스테이엑스에서 제공하는 API 연동 기능을 활용해, 고객이 홈페이지에서 직접 모델링 결과물을 확인할 수 있도록 지원했습니다.
결과
고객이 예상 주택 디자인을 실시간으로 확인할 수 있어 구매 전환율이 향상되었고, 의사결정까지 걸리는 시간이 크게 줄었습니다. 기존 수작업 중심의 컨설팅-디자인 프로세스를 AI로 자동화하여 내부 리소스를 효과적으로 절감했습니다.
제조
비공개
성과
제작 기간 단축률
고객 응대 리소스 절감률
수기 모델링 요청 건수 감소율
성과
  • 테이블 인식 정확도 98%
  • 수작업 검수 시간 73% 절감
문제
해당 업체는 계약서 검토 과정에서 많은 인력과 시간이 소요되었습니다. 특히 SaaS 기반 솔루션을 사용할 수 없는 높은 보안 요건으로 인해 AI 도입과 전환에 어려움이 있었습니다.
해결방안
보안 요건을 충족할 수 있도록 온프레미스형 OCR AI 솔루션을 개발하여 도입했습니다. 계약서 양식별 맞춤 학습과 오류 방지 기능을 통해 정확도와 효율성을 개선했습니다.
결과
계약서 검토 프로세스를 자동화하여 수작업 소요 시간을 단축하고 인력 부담을 줄였습니다. 내부 서버에서 처리하여 보안 요건을 충족했습니다.
보안
삼성 에스원
삼성 에스원은 중대재해 및 침입 상황 등을 자동 감지하는 AI 기반 CCTV 시스템을 운영하는 보안 전문 기업입니다.
성과
제작 기간 단축률
고객 응대 리소스 절감률
수기 모델링 요청 건수 감소율
성과
  • AI 모델 개선 주기 단축
  • 유지보수 리소스 절감
문제
AI CCTV의 성능을 지속적으로 개선하고, 주기적인 업데이트 및 유지보수가 가능한 체계적인 시스템 도입이 필요한 상황이었습니다.
해결방안
렛서는 AI 모델 학습부터 개선, 유지보수까지 자동화하는 솔루션을 공급했습니다. 에스원은 액티브러닝 기반의 유의미한 데이터 선별과 반복적인 개선 프로세스를 구축했습니다.
결과
AI 모델 정확도 향상과 함께 유지보수 리소스를 줄여 안정적인 보안 운영 체계를 마련했습니다. 실시간 대응력과 사용자 만족도가 개선되었습니다.
헬스케어
세브란스병원
세브란스병원은 국내 최고 수준의 진료·연구·교육 역량을 갖춘 상급종합병원으로, 다양한 의료 AI 기술을 선도적으로 도입하고 있습니다.
성과
제작 기간 단축률
고객 응대 리소스 절감률
수기 모델링 요청 건수 감소율
성과
문제
재활의학과 환자의 중증도를 정량적으로 측정하기 위해서는 의료 전문가가 특정 환경에서 환자의 동작을 유도하고 평가해야 하는 복잡한 과정이 필요했습니다. 영상 및 수치 기반의 정량화 시스템을 도입하고자 했지만, AI 전문 인력이 없어 복잡한 의료 데이터를 활용한 개발이 어려운 상황이었습니다.
해결방안
환자의 영상 데이터를 기반으로 주요 키포인트를 분석하고, 중증도 지표를 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했습니다. 학습 데이터의 기획부터 수집, 전처리, 모델 설계 및 고도화까지 함께 진행하였으며, 의료진의 피드백을 반영해 예측 정확도를 지속적으로 개선했습니다.
결과
환자 영상 기반의 중증도 예측 AI가 의료진의 평가를 보조하여, 의료 전문가의 반복 업무 부담을 줄이고 보다 효율적인 진단 및 예후 분석 환경을 제공하게 되었습니다.
공공

국립중앙도서관

국립중앙도서관은 국내 최대 규모의 국가지식정보자원을 보유하고 있으며, 공공 데이터를 활용한 디지털 전환과 AI 기반 서비스 혁신을 추진 중인 대표 기관입니다.
성과
제작 기간 단축률
고객 응대 리소스 절감률
수기 모델링 요청 건수 감소율
성과
문제
AI 도입 전, 기관이 보유한 방대한 데이터를 어떻게 수집·정제·관리하고 AI에 활용할 수 있을지에 대한 실무적 이해가 부족하여 체계적인 교육이 필요했습니다.
해결방안
생성형 AI 기술 이해, 학습 데이터 수집 및 품질 관리 체계, 벡터DB 및 LLM 기반 프로젝트 사례 등을 포함한 실무 중심 교육을 제공했습니다. 교육 대상자들이 데이터 기획과 AI 모델 개발 흐름 전반을 이해할 수 있도록 구성했습니다.
결과
조직 내 AI 프로젝트 기획 및 데이터 관리 체계 수립에 필요한 기초 지식과 실무 노하우를 확보하고, 내부 역량 강화를 위한 기반을 마련했습니다.
교육

SK 아카데미

SK 아카데미는 SK그룹의 임직원 교육 및 역량 강화를 위한 전문 교육기관으로, AI 전환(AIX)을 선도하기 위한 리더십 교육 프로그램을 운영하고 있습니다.
성과
제작 기간 단축률
고객 응대 리소스 절감률
수기 모델링 요청 건수 감소율
성과
  • 교육 만족도: 4.8 / 5.0
문제
신임 임원들이 AI 사업을 진두지휘해야 하는 상황에서, AI에 대한 배경 지식이 부족한 상황에서 전략을 구상해야하는 어려움이 존재했으며, 명확한 방향성을 정립할 수 있는 리더십 중심 교육이 필요했습니다.
해결방안
ChatGPT, Perplexity, Napkin AI 등 직관적인 도구 기반의 실습 중심 커리큘럼을 구성하고, 프롬프트 기획부터 전략 수립, 보고서 자동화까지 임원 스스로 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있도록 구성했습니다.
결과
임원들이 AI를 실무에 직접 활용하며 전략적 사고를 강화했고, 실습 기반 교육을 통해 조직 내 AX 프로젝트에 대한 이해와 실행 방향성을 명확히 할 수 있었습니다.
금융

신한투자증권

신한투자증권은 디지털 전환을 선도하며 AI 기반 업무 혁신을 추진하고 있는 국내 대표 증권사입니다.
성과
제작 기간 단축률
고객 응대 리소스 절감률
수기 모델링 요청 건수 감소율
성과
  • 추가 교육 참여 희망 95%
  • 강의 만족도: 매우 높음
문제
AI 도입을 위한 과제를 도출하는 과정에서, 조직 내 다양한 이해관계자와의 협업과 기술 실현 가능성의 판단이 어려워 실행력 있는 전략 수립이 쉽지 않았습니다.
해결방안
에이블 캠퍼스와 함께 디자인 씽킹 기반 워크숍을 진행해 각 부서의 문제를 구조화하고, AI 적용 가능성을 고려한 과제를 도출했습니다. 전문 엔지니어들이 참여해 기술 검토 및 실현 가능성에 대한 피드백을 제공했습니다.
결과
업무 프로세스 전반을 재정의하며 실현 가능성과 비즈니스 가치를 동시에 고려한 AI 과제를 각 조별로 도출했고, 교육생들의 협업 이해도와 AI 실전 적용 관점이 높아졌습니다.
제조

S전자

S 전자는 글로벌 제조 기업으로, 품질 보증(QA) 역량 강화를 위해 AI 기반의 업무 혁신(AIX)을 추진하고 있으며, 현업에 적용 가능한 AI 실무 교육을 통해 내부 기술력을 고도화하고 있습니다.
성과
제작 기간 단축률
고객 응대 리소스 절감률
수기 모델링 요청 건수 감소율
성과
문제
QA 업무에 생성형 AI 기술을 도입하고자 했으나, 초거대 이미지 생성 모델에 대한 이해와 실제 업무 적용 방법을 내재화할 수 있는 실무 중심 교육이 부재한 상황이었습니다.
해결방안
에이블 캠퍼스와 함께 QA 부서의 특성에 맞는 맞춤형 AI 교육 커리큘럼을 설계하였고, 비전문가도 따라할 수 있는 코랩 기반 실습 환경과 LVM 모델의 이해 및 성능 평가 실습까지 제공했습니다.
결과
이미지 생성 AI의 원리부터 활용까지 전 과정을 실습하며, 실제 QA 업무에 적용 가능한 기술 감각을 키웠습니다. 교육생 전반에서 높은 만족도를 보였고, AI 모델 선정과 평가에 대한 실질적 역량이 강화되었습니다.