Aguru AI

JoW Mapper는 고객이 완수해 주길 바라며 돈을 낼 업무를 찾아낸다. 필요한 결과와 단계, 시스템, 관계자를 그려 내고, AI가 가치를 더할 지점과 안정적 실행에 무엇이 필요한지 보여준다. 무엇이든 만들기 전에 이 단계를 돌리므로 사업성을 먼저 본다.

엔진은 업무를 작업 그래프로 표현하고 지연과 장애, 긴 대기를 넘어 계속 굴린다. 체크포인트, 오류 감지, 재시도, 자동 복구 덕분에 작업은 크래시를 이겨내고, 모든 것이 기록으로 남는다. 값진 업무는 몇 주에서 몇 달 이어지므로 신뢰성은 여기서 갈린다.

Aguru는 워크플로 전체를 하나의 큰 모델에 넘기지 않는다. 통제된 그래프 안에서 좁은 단계에 작은 모델을 붙여, 각 단계가 가장 정확하고 가장 저렴한 모델을 쓴다. 오류와 환각을 찾기 쉬워져 정확도는 높고 비용은 낮게 유지된다.

Aguru는 업무에 얽힌 사람들에게 그들이 이미 쓰는 채널로 말을 걸고, 답장을 이해하고, 빠진 행동을 독촉하고, 예외를 알맞은 사람에게 넘긴다. 자신 있게 해결하지 못하면 추측하지 않고 사람에게 에스컬레이션한다. 대부분의 도구가 건너뛰는 AI 워크플로 자동화의 핵심이다.

모든 업무가 인텔리전스 플라이휠을 돌린다. Aguru는 추적 기록, 관계자 맥락, AI 출력, 수정, 예외, 비용 성과를 담아, 모델을 비교하고 정확도를 재고 비용 트레이드오프를 볼 수 있게 한다. 기록이 쌓일수록 프로세스는 더 예리해진다.

처리하지 못할 일에 부딪히면 시스템은 판단을 사람에게 넘기고 기다린다. 모든 단계가 보이고 설명 가능하며, 감사 추적이 무슨 일이 왜 일어났는지 기록한다. 준수 업무에서 이 흔적이 쓸 수 있는 시스템과 부채를 가른다.

Aguru는 완료된 업무 주변의 서류 작업을 처리한다. 청구부터 원본 시스템 갱신까지다. AutoCert 사례에서 증명서가 통과하면 완료된 갱신을 부동산 관리 플랫폼에 다시 써넣는다. 업무는 사람이 닫는 방식과 같은 모양으로 닫힌다.