같은 AI를 써도, 같은 결과가 나오지 않습니다.
GPT, Claude, Gemini. 최고 수준의 AI 모델은, 이제 누구나 쓸 수 있습니다. 그런데도 사람마다 얻는 결과가 크게 다른 건 왜일까요. AI 작업의 품질을 결정하는 것은, 모델의 성능만이 아닙니다. 무엇을 확인하고, 어떻게 판단하고, 무엇을 실행하고, 어디서 멈출지. 그 Harness에 담긴 경험과 판단 기준이, 최종 결과를 좌우합니다.
AI의 차이가 아니라 Harness의 차이.
이론이 아니라, Production에서 쌓아온 경험.
GIIP FDE의 Harness가 기반으로 삼는 것은 AI가 만들어낸 일반론이 아닙니다. 실제 대규모 Production 환경에서 설계·장애·성능 문제·확장·비용 최적화와 마주해온 경험입니다.
40M
DAU
4,000만 DAU 규모 서비스 경험
600K
Concurrent Users
최대 60만 동시접속 규모
300M / day
Transactions
하루 3억 트랜잭션 규모
1.76 PB
Storage
페타바이트급 스토리지 운영
300 Gbps
Traffic
대규모 배포 인프라
¥200M / year
Cost Reduction
연간 약 2억엔 규모 인프라 비용 절감 실적
한 명의 담당자가 아니라, AI FDE와 전문가 집단이 운영합니다
인간 FDE는 담당자 한 명의 경험과 컨디션에 따라 고객 경험이 달라질 수 있습니다. GIIP는 고객 전용 AI FDE가 24시간 환경을 관찰하고, 조사·실행·기록·개선을 지속합니다. 설계·장애 원인·고위험 변경처럼 전문 판단이 필요한 순간에는 여러 TAM이 함께 검토합니다. 그 결론은 일회성 답변으로 끝나지 않고, 고객 전용 Harness의 정책·런북·검증 기준으로 축적됩니다.
고객은 한 명의 엔지니어를 빌리는 것이 아니라, 전문가 집단의 경험을 계속 학습하는 AI FDE를 얻습니다.
| 구분 | Palantir AI FDE | OpenAI의 에이전트 운영 플랫폼 | GIIP AI FDE |
|---|---|---|---|
| 중심 영역 | Foundry 내 데이터·애플리케이션 구축 | 기업 업무용 에이전트의 배포·통제 | 고객의 개발·DB·클라우드·인프라·프로덕션 운영 |
| AI의 역할 | Palantir 플랫폼 작업 수행 | 고객이 만든 업무 에이전트 운영 | 고객별 환경을 지속 관찰·조사·실행·검증 |
| 전문가 개입 | 플랫폼 도입·구축 중심 | 고객 또는 파트너가 설계 | 고위험 판단 시 TAM 집단이 검토 |
| 고객이 얻는 것 | 데이터 운영 플랫폼의 AI 활용 | 범용 에이전트 운영 기반 | 24시간 AI 운영 + 고급 운영 경험의 축적 |
Palantir는 실제로 Foundry 안에서 데이터 변환, 코드 저장소, 온톨로지 등을 다루는 AI FDE이고, OpenAI는 정책·승인·가드레일·에스컬레이션을 갖춘 범용 에이전트 운영 기반입니다. GIIP의 차이는 "더 좋은 AI"가 아니라 AI를 고객 인프라 운영의 책임 구조 안에 넣었다는 점입니다.
최고 성능의 AI를 쓴다고, 최고의 결과가 나오는 건 아닙니다.
AI 모델
지식 추론 능력 Coding 능력 문장 생성 Tool Calling 누구나 같은 모델을 쓸 수 있음
Harness
무엇을 확인할지 무엇을 의심할지 어떤 순서로 조사할지 어떤 Tool을 쓸지 무엇을 실행할지 어디서 Human Approval을 요구할지 실행 후 무엇을 검증할지 여기서 경험의 차이가 드러남
모델이 “두뇌”라면, Harness는 “일하는 방식”입니다.
단순한 업무 자동화 툴이 아닙니다. 기능 개발, 실시간 장애 대응, DB 튜닝까지 실서비스를 전담하는 엔지니어링 AI입니다.
| Palantir AI FDE | OpenAI 에이전트 플랫폼 | GIIP AI FDE | |
|---|---|---|---|
| 제품의 본질 | 폐쇄형 데이터 플랫폼 (Foundry 안에서만 동작) | 조립용 에이전트 부품 (DIY) (고객이 직접 워크플로우를 개발) | 즉시 투입 가능한 시니어 엔지니어링 AI (고객의 기존 인프라/코드에 직접 접속) |
| 커버하는 업무 범위 | 온톨로지 정의, 데이터 파이프라인 변환 | 사내 챗봇, 문서 요약, 단순 업무 자동화 | 기능 개발 & 배포, 24시간 실서비스 감시, 장애 원인 규명 및 복구, DB·쿼리·인프라 성능 튜닝 |
| AI의 행동 수준 | 플랫폼 내부 기능 호출 및 스크립트 실행 | 프롬프트 지시에 따른 답변 및 툴 실행 | 로그/메트릭 추적 → 병목 원인 진단 → 코드/DB 수정안 도출 → 안전 실행 및 검증 |
| 엔지니어링 지식의 출처 | Palantir 플랫폼 사용법 중심 | 지식 없음 (고객이 사내 문서를 직접 임베딩) | 대규모 트래픽·장애·비용 절감을 직접 겪은 30년 Production 노하우가 Harness로 내재화 |
| 장애·고위험 상황 대처 | 플랫폼 장애 시 벤더 지원 (별도 SLA) | AI가 사고를 쳐도 책임지지 않음 (가드레일 실패 시 고객 책임) | 고위험 작업 자동 차단 + 시니어 TAM 집단이 즉시 개입·검토 후 해결 |
| 고객의 최종 체감 | "데이터 플랫폼을 비싸게 새로 도입했다" | "우리가 에이전트를 하나 더 개발해야 한다" | "개발, 장애, 튜닝을 밤낮없이 알아서 처리해 주는 수석 엔지니어 팀이 생겼다" |
Palantir는 자사 플랫폼 안에서 강력하고, OpenAI는 에이전트를 직접 만들 수 있는 부품을 줍니다. 하지만 현장에 진짜 필요한 것은 내 코드베이스를 이해하고, 새벽 장애를 추적하며, 느려진 쿼리와 인프라를 튜닝해 줄 진짜 엔지니어입니다. GIIP AI FDE는 30년 Production 현장에서 축적된 실행 규칙(Harness)을 기반으로, 개발부터 운영·장애 대응·튜닝까지 고객의 서비스를 전담합니다.
질문에 답하는 AI에서, Production을 움직이는 AI로.
General AI Assistant
- 질문
- 답변
Coding Agent
- 지시
- Coding
- Test
GIIP FDE
- Observe
- Diagnose
- Plan
- Risk Check
- Execute
- Validate
- Monitor
- Improve
GIIP FDE는 코드를 작성하는 것으로 일을 끝내지 않습니다. 서비스가 실제로 동작하고, 그 후에도 안정적으로 운영될 수 있는 지점까지를 업무 범위로 설계했습니다.
거의 30년의 경험을, "지시문"이 아니라 실행 규칙으로.
Production에서 쌓아온 판단은 암묵지로 남겨두지 않고, Harness 안에서 재현 가능한 실행 규칙으로 변환됩니다.
- 1
Investigation
무엇부터 확인할지 어떤 Log·Metric·Query를 볼지
- 2
Diagnosis
증상이 아니라 원인을 특정하기 위한 조사 순서
- 3
Architecture
성능·가용성·비용·운영성을 함께 고려한 설계 판단
- 4
Production Safety
실행해도 되는 변경과 Human Approval이 필요한 변경의 판단
- 5
Performance
Database·Application·Infrastructure를 아우르는 Bottleneck 분석
- 6
Continuous Improvement
실행하고 끝나는 게 아니라, 결과를 확인해 다음 개선으로 연결
어려운 프롬프트를 작성할 필요는 없습니다.
사람 엔지니어에게 Slack으로 의뢰하는 느낌으로, 그대로 일을 맡겨 주세요.
당신이 AI 전문가가 될 필요는 없습니다.
AI는 사용하는 사람의 Prompt 역량에 따라 성과가 달라지기 쉬운 Tool입니다. 하지만 기업이 FDE를 도입하기 위해 전 직원이 AI 전문가가 될 필요는 없습니다. 기대하는 품질이 나오지 않으면, GIIP 쪽에서 Model, Prompt, Tool, Knowledge, 실행 절차, Harness를 확인하고 지속해서 조정합니다.
FDE를 능숙하게 다루는 것은, 고객의 일이 아닙니다. FDE를 쓸 수 있는 상태로 계속 키워가는 것이, GIIP의 일입니다.
이 경험을, 인월이 아니라 월정액으로 이용한다.
거의 30년의 Production 경험을 가진 Infrastructure Engineer를, 월 500만원으로 24시간 이용할 수 있을까요?
GIIP FDE Box는 사람 엔지니어 1명을 24시간 상주시키는 서비스가 아닙니다. Production Engineering의 경험과 판단 기준을 Harness화한 AI FDE가 지속해서 일을 실행하고, 필요한 순간에는 Senior FDE가 지원하는 서비스입니다.
FDE Box 완전 운영 플랜
24시간 365일, 언제든 작업 요청 가능
작업 요청 횟수 제한 없음
GIIP 작업 추가 견적 없음
작업은 규모·리스크·우선순위에 따라 순차적으로 실행됩니다. Production 변경이나 데이터 삭제 등 고위험 조작은 승인 정책에 따라 실행합니다. AWS, Azure, 외부 AI API, SaaS, 상용 라이선스 등 제3자 이용료는 별도입니다.
같은 GPT.
같은 Claude.
같은 Gemini.
그래도 결과는 같지 않습니다.
모델이 아니라, 거의 30년의 Production 경험을 담은 Harness의 차이를 활용하세요.
거의 30년의 경험을, 귀사의 AI FDE로.
자주 묻는 질문
왜 같은 AI 모델을 써도 결과가 다른가요?
AI 모델의 성능만이 아니라, 무엇을 확인하는지, 어떤 순서로 조사하는지, 어떤 Tool을 쓰는지, 어디서 승인을 요구하는지, 실행 후 무엇을 검증하는지와 같은 Harness에 따라 작업의 결과가 달라지기 때문입니다.
GIIP FDE의 Harness란 무엇인가요?
GIIP FDE의 Harness는 AI 모델을 Infrastructure, Database, Cloud, Repository, Monitoring Tool 등과 연결하고, 조사·판단·실행·검증·개선을 지속하기 위한 실행 레이어입니다. 약 30년간의 Production Engineering 경험에서 얻은 판단 기준과 운영 절차를 반영합니다.
ChatGPT나 Claude Code와 무엇이 다른가요?
ChatGPT나 Claude Code 등은 매우 뛰어난 성능의 AI입니다. GIIP FDE는 특정 AI 모델 자체가 아니라, 여러 AI와 Tool을 함께 사용하며 Production 환경의 조사, 개발, Database, Infrastructure, Deploy, Monitoring, 장애 대응, 개선까지 지속해서 실행하기 위한 Harness와 운영 환경을 제공합니다.
AI를 능숙하게 다루는 지식이 없어도 이용할 수 있나요?
네. 일반 엔지니어에게 의뢰하듯 작업 내용을 전달하는 것을 전제로 합니다. 기대하는 결과가 나오지 않으면, GIIP가 Model, Prompt, Tool, Knowledge, 실행 절차를 확인해 조정합니다.
FDE Box는 얼마인가요?
월 500만원（부가세 별도）입니다. 전용 FDE Box 하드웨어, 설치, 환경 설정, 지속 운영, FDE Box 장애 대응, 답변 품질 조정, Senior FDE 지원을 포함합니다. GIIP 작업에 대해 요청별 추가 견적이나 추가 인월 비용은 없습니다.
24시간 작업을 요청할 수 있나요?
FDE에 대한 작업 요청은 24시간 365일 언제든 가능합니다. 요청 횟수 제한은 없습니다. 작업은 규모, 리스크, 우선순위에 따라 순차적으로 실행되며, 고위험 Production 조작은 승인 정책을 따릅니다.