이젠 구현 방법을 고민하지 않아도 됩니다.
NextAI는 AI 시제품(MVP), 개념검증제품(PoC)의 설계부터 배포까지 일괄처리합니다.
AI 코딩 에이전트가 설계부터 배포까지 주도하는 새로운 방법론으로 속도와 품질을 동시에 높입니다.
비즈니스 목표를 AI 시스템 구조로 번역. 어떤 AI 모델을, 어떤 방식으로 연결할지 설계합니다.
Claude Code·Cursor 등 AI 코딩 에이전트가 구현을 주도. 인간 개발자는 검토·방향 조정에 집중합니다.
AI가 생성한 코드를 자동 테스트와 인간 검토로 이중 검증. 프로덕션 품질을 보장합니다.
클라우드 배포 후 모니터링, 사용자 피드백 기반의 지속적 개선까지 파트너십으로 이어집니다.
고객 응대 자동화부터 내부 업무 AI 어시스턴트까지. 기존 시스템 연동과 맞춤형 NLP 파인튜닝을 포함합니다.
빅데이터 수집·가공부터 AI 예측 모델, 시각화 대시보드까지. 데이터 파이프라인 자동화를 포함합니다.
반복 업무를 AI가 처리하는 SaaS 플랫폼. 문서 자동화, 워크플로우 오케스트레이션, 멀티 에이전트 시스템을 구축합니다.
Claude, GPT, Gemini 등 여러 AI 모델을 하나의 인터페이스로 연결하는 플랫폼. AIGrape가 실증 사례입니다.
품질 검사 자동화, 이미지·영상 분석 시스템. 제조·보안·리테일 등 현장 데이터를 AI로 처리합니다.
AI 도입 전략 수립, POC 프로젝트 설계, 임직원 대상 실무 AI 교육. NextPlatform의 강의 역량을 그대로 적용합니다.
2025년 가을, NextAI Studio의 첫 번째 자체 서비스로 론칭한 AIGrape는 Claude, GPT, Gemini 등 다양한 AI 모델을 단일 플랫폼에서 활용할 수 있는 멀티 AI 연계 서비스입니다.
AI 코딩 에이전트 기반으로 설계·개발했으며, 실제 운영을 통해 아키텍처의 안정성과 확장성을 직접 검증하고 있습니다.
비용·역량·신뢰 세 가지 장벽 앞에서 대부분의 프로젝트는 POC 단계에서 멈춥니다.
AI 엔지니어 채용은 길게는 6개월, 연봉은 억 단위. 중소·중견기업이 직접 팀을 꾸리기엔 시간도, 예산도 부족합니다.
AI를 한다는 업체는 많지만, 실제 서비스를 운영해본 경험이 있는 파트너는 드뭅니다. 결과물의 품질을 검증할 기준도 없습니다.
2025년은 생성형 AI, 2026년은 에이전틱 AI. 오늘 설계한 아키텍처가 6개월 후엔 레거시가 됩니다.
기술 데모는 화려하지만 실제 업무에 적용하면 기대에 못 미칩니다. 투자 대비 효과를 측정할 기준이 부족합니다.
"생성형 AI로 개발자 생산성이 30% 향상됐지만, 에이전틱 AI 도입 후에는 200% 향상됐다." 글로벌 컨설팅 펌 보고서 · Gartner, 2026년까지 기업 애플리케이션의 40%가 AI 에이전트 통합 예측
자체 서비스를 직접 기획·개발·운영하며 쌓은 기술력을 기반으로 고객의 AI 소프트웨어를 만듭니다.
중기부·과기정통부·산업부의 2026년 실제 예산 지원 사업에 대응하는 AI 솔루션 MVP를 개발하며 실적을 축적해 나갑니다.
2025년 약 2조원에서 2030년 61조원 규모로 성장이 전망됩니다.
2026년까지 전체 기업 애플리케이션의 40%가 AI 에이전트를 통합. 현재 5% 미만에서 8배 증가하는 셈입니다.
한국은 68억 달러 규모의 AI 개발 예산을 투입 중. 기업들의 AI 도입 수요는 더욱 빠르게 확대될 것입니다.
에이전틱 AI 도입 후 개발 생산성이 생성형 AI 대비 200% 향상된 사례가 보고됩니다.
2025년 소프트웨어 개발 활동 사상 최고치 기록. AI가 코드 작성·검토·유지보수 전 과정에 관여합니다.
Anthropic이 기여한 MCP가 Linux Foundation 오픈 거버넌스로 편입. 멀티 에이전트 시스템의 실용화 기반이 마련됐습니다.
솔루션 구현 아이디어만 있다면 NextAI Studio와 함께 완성하지 못할 솔루션은 없습니다.