Vision

문제는 도입이 아니라 정착입니다.
AI 도입은 교육이 아니라, 조직에 남는 시스템으로 끝나야 합니다.

생성형 AI는 개인의 도구에서 조직의 업무 시스템으로 옮겨 가고 있습니다. 하지만 대부분의 도입은 일회성 교육에서 멈추고, 외부에서 만든 시스템은 현업이 고칠 수 없으며, 결과물은 강의장에만 남습니다.

AX LABS는 조직의 핵심 문제에서 출발해 현업 과제로 연결하고, 개발자가 아닌 도메인 전문가가 직접 만들도록 설계합니다. 고객사 내부망과 사내 도구 환경 안에서 그대로 수행하고, 에이전트와 시스템과 만드는 사람을 조직에 남깁니다.

Track Record

교육으로 쌓은 실행 실적이
AX 프로젝트의 근거입니다

80,000+누적 수강생

72+고객사

4.8/5평균 만족도

16명정규 강사진

2026

“교육이 아니라, 적용 건수로 남을 수 있을까?”

사장단 교육에서 전사 실무 교육, 현업 프로젝트로 넓히다

Services

Approach

모든 서비스는 하나의 방법론 위에 있습니다. 서비스마다 쓰는 단계가 다릅니다. 진단은 1 · 2, 구축은 1 ~ 3, 조직 전환은 4단계 전체, 교육은 1 · 4.

Principles

01
Problem First조직의 문제에서 시작한다
리더 워크숍과 사전 인터뷰로 핵심 문제를 현업의 언어로 정의한다. 도구가 아니라 과제에서 출발한다. 도입할 AI를 먼저 고르지 않는다.
02
Inside Your Environment고객사 환경에서 수행한다
내부망 · 사내 도구 · 실제 데이터 기준으로 설계하고 구축한다. 보안 벽 밖에서 만든 것을 안으로 옮기지 않는다. 데이터는 한 번도 반출되지 않는다.
03
Built by Domain Experts도메인 전문가가 직접 만든다
개발 조직 없이 현업 전문가가 에이전트와 시스템을 만든다. 사람이 실제로 쓰는 구조를 설계해 온 UX 배경이 근거다. 만든 사람이 고칠 수 있어야 유지된다.
04
Assets That Stay결과물이 조직에 남는다
에이전트 · 스킬 · 지식 위키 · 동작하는 시스템 · 사내 제작 인력. 프로젝트가 끝나도 조직 안에서 계속 돈다. 강의장에 남는 결과물은 결과물이 아니다.