/bin/aads_process
문제점
기업들은 "데이터 부채"에 허덕이고 있으며, 데이터 과학자들은 업무 시간의 80%를 수동적인 데이터 준비 작업에 소요하고 있습니다. 동시에 "규제 쓰나미"에 직면하여 비효율적이고 사후 대응적인 기존 툴의 한계가 드러나고 있습니다.
전략적 기대효과
- ➤ AI 도입 가속화
- ➤ 선제적 거버넌스 및 리스크 관리
- ➤ 데이터 과학의 민주화
로드맵
- 2025년 4분기: 핵심 에이전트 루프 PoC 완료
- 2026년 2분기: 주요 산업 파트너와 파일럿 프로그램 착수
- 2026년 4분기: AADS 플랫폼 베타 출시