👩‍💻 이런 분께 추천드려요  

• 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 

질의응답 챗봇을 넘어, KPI를 움직이는 의사결정 AI Agent - Operational Decision Agent 소개 웨비나

📅 2026년  05월 07일(목) 14:00 ~ 15:00

📍 온라인 (Zoom)

🎟️ 무료 사전 등록 (click)

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.

웨비나에서는 이런 내용을 소개합니다.

• 세션 1. Semantic MCP를 활용한 의사결정 AI 설계 전략 (30분)
  • RAG의 수치 부정확성과 Text-to-SQL의 낮은 안정성 등, 기존 접근의 한계
  • AI가 KPI-Driver-Lever 맥락을 정확히 해석하도록 돕는 규칙 기반 의미 계층, Semantic MCP
  • 복잡한 온톨로지 구축 없이 기존 데이터 자산을 활용해 실무형 AX를 구현하는 전략AI Agent가 바꾼 데이터 분석의 지평

• 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)

📌 행사 개요

• 2026.05.07 (목)
• 14:00~15:00
• 연사: HEARTCOUNT 양승준 대표, 구다빈 책임

무료 사전 등록: [링크]

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