Neoteric

워크숍은 대부분 프로젝트의 입구다. 구조화된 세션에서 컨설턴트는 사업 목표, 문제점, 사용 가능한 데이터, 후보 활용 사례를 검토하고 영향력과 실현 가능성으로 순서를 매긴다. 산출물은 권장 접근법, 기술 스택, 팀 구성, 일정, 비용, 기대 결과를 담은 보고서다. 회사에 따르면 핵심 전략 계획은 8시간 미만의 워크숍으로 만들 수 있다. 투자할 가치가 있는지 낮은 위험으로 확인하는 방법이 된다.

AI MVP 개발은 작동하는 제품까지의 거리를 줄이는 데 초점을 둔다. AI 보조 엔지니어링과 자동화로 구현을 빠르게 하고, 시니어 엔지니어와 솔루션 아키텍트가 아키텍처, 보안, 코드 리뷰를 맡는다. 공개한 목표는 몇 주 안의 기능하는 미니 MVP이며, 데모 뒤 버리는 것이 아니라 제품으로 키울 수 있는 토대 위에 만든다. 첫 버전으로 투자를 받거나 실제 사용자를 받으려면 이 차이가 중요하다.

Neoteric은 GPT 기반 기능을 새 제품과 기존 제품에 넣는다. 생성형 AI 개발은 탐색 세션으로 시작해 자사 데이터 개념 검증을 거쳐 운영 환경 통합으로 이어진다. 규제 요건이 엄격한 기업은 Azure OpenAI Service로 요청을 보내 마이크로소프트의 보안 제어를 쓸 수 있다. 공개된 피트니스 플랫폼 GPT-4 챗봇 사례에서 회사는 Pinecone, LangChain, 임베딩 검색을 더한 뒤 큰 성능 개선이 있었다고 밝혔다. 이 수치는 공급자 주장이므로 시험 방법을 확인하는 편이 좋다.

AI 외에도 웹, 모바일, SaaS용 맞춤형 소프트웨어를 개발한다. 스택은 백엔드 Node.js, 프런트엔드 React와 최신 JavaScript, 네이티브 또는 크로스플랫폼 모바일 개발을 포함한다. 팀은 스크럼으로 일하고 프로젝트마다 전담 스크럼 마스터가 붙으며 제품 책임자는 고객 쪽에 둔다. 프로그레시브 웹 앱, 맞춤형 기업 시스템, 물류, 해운, 에너지, 교육, 피트니스, 자동차 부품 분야 실적도 있다.

제품 디자인 서비스는 리서치, 사용자 흐름, 와이어프레임, UI 디자인, 프로토타입을 다루고 같은 팀이 엔지니어링으로 이어간다. 이 연속성 덕분에 디자인 결정과 코드 비용 사이의 왕복이 짧아진다. 상태가 복잡하거나 데이터 화면이 많은 제품에 유리하다. 이미 개발자가 있지만 화면과 사용자 동선을 다듬고 싶은 팀에는 디자인만 따로 맡길 수도 있다.

Neoteric은 데이터 시각화와 다이어그램에 오래 집중해 왔고 D3.js, yFiles, JointJS 개발을 수행한다. 그래프, 네트워크 지도, 일정 뷰, 대화형 다이어그램이 제품의 핵심이고 레코드 목록이 주인공이 아닐 때 유용하다. 자동차와 제조 프로젝트에서 분석가가 아닌 사람도 대량 데이터를 읽을 수 있어야 하는 요구에 이 기술을 적용했다.