[Webinar VOD] 질의응답 챗봇을 넘어, KPI를 움직이는 의사결정 AI Agent

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HEARTCOUNT가 준비하고 있는 ODA(의사결정 Agent) 웨비나를 준비했습니다. 지표의 변화가 어떤 운영 변수와 연결되는지 구조적인 이해를 기반으로 실행 가능한 의사결정까지 도출하는 ODA의 구조를 자세히 설명하고, 데모로 직접 보여드립니다.

이제 AI의 역할은 질문-답변을 넘어, KPI를 움직이는 의사결정으로 확장되어야 합니다.

기업의 AI 도입은 빠르게 확산되고 있지만, KPI 개선으로 이어지는 사례는 많지 않습니다. 많은 AI가 여전히 질의응답이나 분석 수준에 머물러 있기 때문입니다. 데이터의 ‘정확성’과 그 수치가 어떤 의미를 가지는지에 대한 '업무 맥락' 정보가 없다면, 분석은 가능해도 실행 가능한 개선안까지 도출하기는 어렵습니다.

이번 웨비나에서는 기존 AI가 왜 KPI 개선에 한계를 보여왔는지 구조적으로 짚어보고, 이를 넘어서는 새로운 접근으로서 의사결정 에이전트(ODA) 개념과 핵심 기술인 Semantic MCP를 소개합니다.

특히 KPI(지표) → Driver(요인) → Lever(운영 변수)로 이어지는 실행 중심 의사결정 구조를 바탕으로, AI 분석이 실제 성과 개선으로 이어지기 위해 무엇이 필요한지 구체적으로 살펴봅니다.

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이런 분께 추천해요
✔️ AI 도입 효과가 문서 요약 등 생산성 향상에만 머물러 아쉬운 리더
✔️ 데이터 분석을 실제 KPI 개선과 실행으로 연결하고 싶은 실무자
✔️ AI가 우리 회사 기준과 비즈니스 맥락에 맞게 판단하도록 설계하고 싶은 분

📌 웨비나 다시보기

세션 1. Semantic MCP를 활용한 의사결정 AI 설계 전략

AI가 KPI-Driver-Lever 맥락을 정확히 해석하도록 돕는 규칙 기반 의미 계층, Semantic MCP
HEARTCOUNT가 ODA를 위해 Semantic MCP와 기존 데이터 자산을 어떻게 연결해 가는지

세션 2. KPI-Driver-Lever 기반 의사결정 프로세스 데모 (15분)

지표 변동의 핵심 원인을 특정하고, 구체적인 개선 실행안을 도출하는 전 과정 시연
실제 산업 시나리오를 통해 ODA의 비즈니스 판단 및 실행 흐름을 확인

세션 3 — Q&A (15분)

사전 질문 및 실시간 질문 응답
- Q1. 시맨틱 레이어는 노동 집약적인데 이를 간소화할 수 있는 방법이 있을까요? 주제 영역이 넓은 분야에서 혼란 없이 체계적으로 용어 사전을 만드는 방법은 무엇인가요?
- Q2. 시맨틱 레이어를 구축할 때 단계별 절차와 유의해야 할 사항은 무엇인가요?
- Q3. 이미 회사에서 대시보드를 쓰고 있습니다. 기존 시스템을 바꾸지 않고 ODA를 도입할 수 있나요? 또, 도입 시 실무자가 일하는 방식은 구체적으로 어떻게 달라지는지 궁금합니다.

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AI를 도입했는데도 왜 성과 개선까지는 연결되지 않는지 고민해보셨다면, 이번 웨비나에서 질의응답 챗봇을 넘어 KPI를 움직이는 의사결정 AI Agent의 새로운 접근을 확인해보세요.