디지털 전환이 가속화되면서 기업은 점점 더 복잡하고 빠르게 변화하는 환경에 대응해야 하며, 이에 따라 소프트웨어 시스템의 지능화, 자동화, 예측 역량이 필수 요건으로 떠오르고 있다. 기존의 정적 시스템은 사용자 요구나 시장 변화에 즉각 대응하기 어렵고, 수작업 중심의 업무 프로세스는 운영 효율성과 확장성에 한계를 드러내고 있다.

생성AI와 머신러닝은 이러한 한계를 극복하고, 실시간 분석, 자동 의사결정, 예측 기반 운영을 가능하게 하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 특히 다양한 산업군에서 규제 요건과 데이터 민감도가 높아지면서, 각 도메인에 최적화된 맞춤형 AI/ML 통합 소프트웨어에 대한 수요가 급증하고 있다.

엔터프라이즈 솔루션 개발 기업 마인드인벤토리(MindInventory)가 모바일 앱 및 UI/UX 디자인 전문성을 바탕으로, 기업용 소프트웨어 개발 영역으로의 공식 확장을 발표했다. 이번 확장은 단순한 기능 추가가 아닌, AI/ML 기반 아키텍처를 중심으로 한 생산성과 예측 능력 강화를 목표로 한다.

마인드인벤토리는 이미 20개 이상의 엔터프라이즈 소프트웨어 프로젝트를 완료한 경험을 기반으로, 실제 비즈니스 요구에 맞춰 지능형 자동화, 확장 가능한 아키텍처, 예측 기반 인사이트를 구현하는 기술 역량을 확보하고 있다. 이번 확장 전략은 AI와 ML을 단순한 부가기능이 아닌, 소프트웨어 설계와 구축의 중심 요소로 삼고 있다는 점에서 차별화된다.

AI 코파일럿, 자율 에이전트, 생성AI 기반 기능, 자연어처리(NLP) 애플리케이션, 지능형 자동화 도구가 포함되며, 머신러닝 영역에서는 예측 분석, 추천 시스템, 이상 탐지, 지속적 학습 엔진과 함께 프로덕션 환경에 최적화된 ML 파이프라인이 구축된다. 마인드인벤토리는 데이터 과학, 소프트웨어 공학, 산업별 전문 지식을 결합해 각 도메인의 규정과 니즈에 맞는 솔루션을 제공하고 있다.

기술적 특징과 차별성

마인드인벤토리의 솔루션은 다음과 같은 기술적 특징을 중심으로 구성된다. 첫째, 생성AI 기반 기능은 사용자 상호작용을 정교하게 분석하고 자동화된 문서 생성, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성 등에서 탁월한 성능을 발휘한다. 둘째, AI 코파일럿과 자율 에이전트는 소프트웨어 내 반복 작업을 자동화하고, 업무 프로세스를 능동적으로 제어하며 인간 의사결정을 보조하는 역할을 수행한다. 셋째, 지능형 자동화 기능은 RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 통합되어 복잡한 비즈니스 흐름을 학습하고 최적화한다.

넷째, ML 기반 추천 시스템과 이상 탐지 모델은 대규모 로그 및 사용자 행동 데이터를 실시간으로 분석하며, 이상 징후를 자동으로 탐지해 서비스 안정성과 보안을 향상시킨다. 다섯째, 지속적 학습 엔진은 실제 운영 환경에서 수집되는 데이터를 기반으로 모델을 반복 학습시키며, 시간 경과에 따른 성능 저하 없이 정확도를 유지한다. 여섯째, 완전한 ML 파이프라인은 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련, 평가, 배포 및 모니터링까지 일괄 지원하여 엔드투엔드 운영이 가능하다. 이러한 기능은 모두 클라우드 네이티브 환경에서 동작하며, 확장성과 보안성을 동시에 보장한다.

산업별 맞춤화 및 프로덕션 최적화 기술

마인드인벤토리는 의료, 교육, 금융, 소매, 스포츠, 부동산 산업에서의 프로젝트 경험을 보유하고 있으며, 각 산업의 데이터 민감성, 규제 기준, 실시간성 요구를 반영해 AI/ML 시스템을 설계하고 있다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자 데이터 무결성과 법적 규제를 고려한 예측 시스템을, 금융 산업에서는 리스크 분석과 재무 예측을 위한 모델을 구현하고 있다.

또한 마인드인벤토리는 구글 클라우드와 협력해 클라우드 네이티브 기반 고성능 소프트웨어를 개발할 수 있는 역량을 갖추었다. 데브섹옵스(DevSecOps) 보안 체계를 기반으로, 배포 속도와 신뢰성을 동시에 확보한 프로덕션 우선 전략이 특징이다. 실전에서 검증된 AI 코파일럿, 예측 모델, 데이터 시각화 툴은 모두 클라우드 환경에서 통합 운용된다.

마인드인벤토리의 최고경영자 메훌 라즈풋(Mehul Rajput)은 “AI와 ML은 단순한 기술적 요소가 아니라, 소프트웨어 사용 방식 자체를 혁신하는 전환점이다. 우리는 처음부터 학습하고 적응하며 효과를 창출할 수 있는 소프트웨어를 구축하는 데 집중하고 있다.”라고 강조했다. 최고운영책임자 사마르 파텔(Samar Patel)은 “AI/ML 모델은 단독으로 동작하는 것이 아니라, 소프트웨어 공학의 원칙에 따라 통합되고 추적 가능하며 안전하게 운영되어야 한다.”라고 밝혔다.