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Validate in the Field — Proof before commitment

Proof before commitment.

RLWRLD의 PoC는 데모가 아닙니다. 통제된 랩 환경에서 실제 객체와 실제 변동성, 실제 결과로 — 우리의 기술이 당신의 특정 태스크를 풀어낼 수 있는지를 가려내는 구조화된 검증입니다.

What a PoC Is (and Isn't)

What it is

  • 하나의 실제 태스크에 집중한 검증
  • 실제 객체와 변동성으로 진행되는 시험
  • 당신의 환경에서 우리 모델이 작동한다는 증명
  • 다음 단계로 가는 토대

What it isn't

  • 이상적 조건 위에 세운 데모
  • 전면 도입에 대한 약속
  • 장기적 약정
  • 최종 목표

What We Prove

  1. Handling real-world variability

    이상적 조건이 아니라 변화하는 조건에서도 시스템이 작동함을 검증합니다.

  2. Generalization, not memorization

    환경이 바뀌었을 때 모델이 적응하는지를 시험합니다.

  3. Task-level feasibility

    당신의 운영에 정확히 맞춰 범위를 잡습니다. 결과는 명확합니다 — 무엇이 작동하고, 무엇이 작동하지 않으며, 다음에 무엇을 해야 하는지.

How It Works

Scope & Setup

태스크 확정. 환경 재현. 성공 기준은 함께 정의합니다.

Execution

모델 학습, 반복, 검증. 진행 상황은 전 과정에서 공유됩니다.

Readout

기술 문서 일체: 무엇이 작동했고, 무엇이 작동하지 않았으며, 앞으로의 경로까지.

RLWRLD 랩에서 진행 · 범위에 따라 변형 가능

What Comes After

PoC는 시작이지, 종착지가 아닙니다.

PoC in Practice

영상 — KDDI 편의점 진열 PoC

KDDI

편의점 진열 — 전면 정렬, 2단 구성

3개월

어려움은 집기 자체가 아니라, 일관된 방향성이었습니다. 변화하는 조건 속에서 각 품목을 식별하고, 정렬하고, 정확히 진열해 내는 일.

Validate in the Field

Let's define your PoC

태스크를 알려주세요. 무엇이 가능한지 답해 드리겠습니다.

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