AI 와 로봇 연구소

AI 로봇 투자는 하드웨어·소프트웨어·데이터·규제가 얽힌 복합 산업입니다. 본 글은 투자 전 반드시 살펴볼 5가지 체크포인트를 체계적으로 정리해 리스크를 줄이고 판단의 선명도를 높이는 데 도움을 드립니다. 📋 목차 ✓ 시장·문제 적합성 (무엇에 투자하며 어떤 문제를 해결하나?) ✓ 규제·윤리·안전 (법/보안 리스크를 어떻게 관리하나?) ✓ 기술성숙도·제품지표 (TRL·고객 데이터로 검증되었나?) ✓ 재무건전성·밸류에이션 (현금흐름과 가격이 합리적인가?) ✓ 거버넌스·EEAT·팀 (전문성·신뢰·투명성은 충분한가?) ✓ 요약 및 핵심 포인트 정리 ✓ 자주 묻는 질문 FAQ Q. AI 로봇 투자에서 초보자가 가장 먼저 확인해야 할 것은 무엇인가요? A. ‘어떤 고객 문제가 얼마나 자주, 얼마나 비싸게 발생하는가’와 그 문제를 로봇이 타 대안 대비 얼마나 경제적으로 해결하는지(TCO 기준)를 먼저 확인하는 것이 효과적입니다. 잠깐, 이런 경험 있으신가요? 화려한 데모에 끌려 투자했지만 납품·인증·A/S 장벽을 뒤늦게 알게 된 경우요. 아래 체크포인트로 AI 로봇 투자 의 사각지대를 미리 점검해 보세요. 🔎🤖 🤖 무엇에 투자하나: 시장·문제 적합성 산업용, 서비스용, 반려봇 등 로봇 카테고리에 따라 매출 구조와 규제가 크게 다릅니다. 투자기업이 해결하는 ‘고객 문제’가 빈번·고비용인지, 기존 대비 의미 있는 시간·비용 절감(TCO)이 있는지, 시장 크기(TAM/SAM/SOM)와 채널 전략이 정합적인지부터 점검합니다. 1-1. 카테고리 정의와 주고객·현장 시나리오 실사용 현장(제조라인·물류센터·병원·가정 등)에서 반복되는 페인포인트를 구체적...

반복 업무를 AI 로봇으로 자동화하면 인력·시간 비용이 크게 줄어듭니다. 본 글은 RPA+생성형 AI+서비스 로봇을 결합해 안전하게 매출·이익 레버리지를 키우는 실전 설계법을 정리했습니다. 📋 목차 ✓ 수익형 AI 로봇 전략 설계 (목표·데이터·KPI 정렬) ✓ RPA+AI 로 반복업무 자동화 로드맵 ✓ 서비스/반려 로봇 수익모델 설계 ✓ 생성형 AI 마케팅 파이프라인 자동화 ✓ EEAT·윤리·보안 으로 신뢰 구축 ✓ 요약 및 핵심 포인트 정리 ✓ 자주 묻는 질문 FAQ Q. 정말 AI 로봇 자동화로 매출이 두 배가 될 수 있을까요? A. 업종·프로세스·데이터 품질에 따라 결과는 달라집니다. 다만 명확한 KPI와 적합한 자동화 대상 선정, 안전한 가드레일이 갖춰지면 같은 팀 규모로 처리량·전환율을 크게 높일 수 있습니다. 보장은 어렵지만, 구조적 개선은 가능합니다. 지금 자동화 우선순위를 재정렬해 보시겠습니까? AI 로봇의 핵심은 ‘적합한 작업에 집중’과 ‘EEAT 기반 신뢰 설계’입니다. 작은 실험에서 출발해 점진적으로 확대하세요. 🚀 전략 ① 수익형 AI 로봇 설계의 출발점 AI 로봇이 ‘2배’의 성과를 내기 위해서는 매출 기여(리드·장바구니·구독)와 비용 절감(처리시간·불량률)을 동시에 보는 이중 KPI가 필요합니다. 우선 비즈니스 목표를 정의하고, 데이터 가용성과 품질을 진단한 뒤 자동화 적합도를 평가합니다. 사람의 강점(판단·관계)을 지키고, 로봇은 반복·규모화에 집중시키는 분업이 핵심입니다. 1-1. 목표·지표·북극성(North Star) 정렬 매출·원가·리스크 중 무엇을 우선할지 정하고, 전환율·평균처리시간(AT)·고...