AI-IRIS / PRIVATE R&D OPERATING SYSTEM

연구 업무와 AI를 기업 내부에서 연결합니다.PMS·ELN·ERP부터 업무별 모델 학습까지, 하나의 운영 흐름으로.

PMS·ELN·ERP를 하나의 흐름으로 연결하는 온프레미스 연구 운영체제, AI-IRIS

도입 검토 미팅 요청 8인 PoC 구성 보기

PMS + ELN + ERP
AMBIENT AI
ON-PREMISE + HARDWARE
DATA FLYWHEEL

PRIVATE R&D ENVIRONMENTLOCAL

PROJECT DATA

LAB NOTE

ERP DATA

AI-IRISResearch operations and ambient intelligence

MODEL ROUTER

SPECIALIZED SLM

WORKFLOW ASSIST

조직이 사용할수록 업무에 특화된 모델이 축적되고 같은 인프라를 더 효율적으로 사용합니다.

WHY AI-IRIS

PoC에서 끝나는 AI와, 현장에서 쓰이는 AI의 차이

AI-IRIS는 새로운 도구를 추가하지 않습니다. 기존 연구 흐름에 AI를 연결하고, 기업 내부에서 운영합니다.

연구 흐름을 하나로

PMS·ELN·승인·ERP를 연결해 AI가 연구의 전체 맥락을 이해합니다.

기존 일하던 방식 그대로

새로운 AI 사용법을 배우지 않아도 기존 연구 업무 안에서 자연스럽게 작동합니다.

데이터는 우리 회사 안에

핵심 연구 데이터를 기업 내부에서 운영하는 온프레미스 구조를 검토합니다. 외부 연동 여부와 데이터 처리 조건은 도입 시 확인합니다.

PRODUCT IN OPERATION

과제 관리부터 검색, 자원관리까지, PMS·ELN + ERP를 하나의 솔루션에서

PMS·Ambient AI·Stage-Gate·Agentic Search가 하나의 운영 환경에서 작동합니다.

통합 연구 과제 관리

일정·진행률·연구노트·이슈·ERP 데이터를 과제 단위로 연결해 한 화면에서 관리합니다.

01 / 04

PRIVATE AI FLYWHEEL

사용할수록, 우리 회사에 맞춰지는 AI

고객 내부 환경에서 업무 데이터를 선별·정제하고 업무별 모델을 학습·최적화합니다. 외부 AI 사업자의 모델 학습 여부는 연결할 서비스의 계약·설정에 따라 별도로 확인합니다.

PRIVATE MODEL TRAINING / CUSTOMER INFRASTRUCTURE

Observe

업무 패턴과 맥락 분석

Curate

검증된 학습 데이터로 정제

Specialize

업무 특화 모델로 최적화

Route

작업에 적합한 모델 연결

Serve

기업 내부에서 안전하게 운영

하나의 GPU 인프라에서 업무별 모델을 운영하고, 모델 성능과 자원 사용량을 함께 검토합니다.

ROADMAP / IN DEVELOPMENT

Physical AI까지 이어지는 Private MLOps

연구 AI 운영 경험을 기반으로 Foundation Model과 Physical AI까지 내부에서 운영할 수 있는 폐쇄형 MLOps로 확장하고 있습니다.

CAPABILITY EXPLORER

운영 기능부터 AI 인프라까지 하나의 구조로

필요한 기능부터 시작해 조직 환경에 맞춰 단계적으로 확장할 수 있습니다.

흩어진 연구 운영을 하나의 데이터로

과제·연구노트·승인·자원 정보를 연결된 운영 데이터로 관리합니다.

연구 과제·일정·이슈 관리
전자 연구노트와 이력 관리
사내 ERP 데이터 연동
Stage-Gate 검토·승인 관리

PMSELNERP IntegrationStage-Gate

DEPLOYMENT PATH

작게 시작하고, 사용한 만큼 확장합니다.

소수 연구팀의 PoC로 실제 사용량과 워크로드를 확인한 후 필요한 인프라를 결정합니다.

STEP 01

8 USERS

연구팀 PoC

RTX PRO 6000 × 3급 구성

핵심 연구 흐름과 AI 기능의 현장 적합성을 검증합니다.

STEP 02

10–25 USERS

연구소 운영

B200 / B300급 구성

PMS·ELN·ERP와 Private AI Flywheel을 연구소 운영에 적용합니다.

STEP 03

100+ USERS

전사 확장

DGX급 사용률 기반 구성

실제 사용량과 모델 워크로드를 바탕으로 전사 인프라를 설계합니다.

위 사용자 수와 GPU 구성은 도입 규모의 예시입니다. 실제 구성은 모델 크기·동시 사용량·보안 환경을 검토해 산정합니다.

ADOPTION / FAQ

AI-IRIS 도입 FAQ

어떤 환경에 설치하나요?

기업 내부 서버를 사용하는 온프레미스 구축을 기준으로 검토합니다. 기존 서버와 GPU 자원, 사용할 모델, 동시 사용량, 네트워크·접근 권한을 확인해 구성을 정합니다. 이 페이지의 8인 PoC와 GPU 구성은 도입 규모의 예시이며 모든 환경의 최소 사양을 뜻하지 않습니다.

연구 데이터가 외부로 전송되나요?

기본 제품 설명은 기업 내부에서 연구 데이터와 AI를 운영하는 구조를 다룹니다. 실제 도입 시에는 외부 모델 API·지원 서비스의 연결 여부부터 확인하고, 전송되는 데이터의 범위·처리 위치·보관 조건을 검토해야 합니다. 온프레미스라는 설치 방식만으로 모든 연동 환경의 전송 정책이 정해지지는 않습니다.

외부 AI 사업자의 학습과 사내 모델 학습은 어떻게 다른가요?

외부 AI 사업자가 고객 데이터를 모델 학습에 사용하는지는 연결할 서비스의 계약과 설정을 확인할 사항입니다. AI-IRIS의 Private AI Flywheel은 고객 내부 환경에서 업무 데이터를 선별·정제하고 업무별 모델을 학습·최적화하는 기능을 설명합니다. 사내 학습의 대상 데이터·권한·승인 절차는 도입 검토에서 정의합니다.

기존 PMS·ELN·ERP와 연동할 수 있나요?

PMS·ELN·ERP 데이터를 연결하는 제품입니다. 실제 연동 범위는 현재 시스템의 인터페이스, 데이터 형식과 접근 권한을 확인해 정합니다. 상담 시 사용 중인 시스템과 연결하려는 과제·기록·승인·자원 정보를 알려주세요.

PoC는 어떻게 진행하나요?

검증할 연구 업무와 사용할 데이터를 정하고, 소수 연구팀에서 현장 적합성·사용량·모델 워크로드를 확인하는 방식으로 검토합니다. 기간·비용·성공 기준·본 도입 범위는 사전 협의할 항목이며, 이 페이지는 공통 기간이나 성공률을 제시하지 않습니다.

START WITH A TECHNICAL REVIEW

AI를 어디에 붙일지가 아니라, 연구소가 어떤 구조로 운영될지를 함께 설계합니다.

현재 PMS·ELN·ERP 환경과 보안 조건, 연구 인원을 확인하면 가장 현실적인 PoC 범위부터 제안할 수 있습니다.

도입 검토 미팅 요청 수행 사례 살펴보기

상담 시 연구 인원, 주요 연구 분야, 현재 시스템과 온프레미스 환경을 함께 알려주세요.

What's Next

HED-G Quant

연구소에서 출발한 AX가, 사내 모든 부서의 의사결정을 시뮬레이션합니다

AI-IRIS의 연구 데이터와 ERP를 온톨로지로 연결합니다. 구매·재고·자금 조달의 상호작용을 시뮬레이션해 기업의 비용 구조를 분석하고, 의사결정에 필요한 시나리오를 비교합니다.

연구·구매·재무 데이터를 연결하는 온톨로지
다중 경제 주체 기반 시뮬레이션
과거 데이터 백테스트와 예측

HED-G Quant 알아보기