잔디 vs 랜딩 AI

잔디 장단점

• 한국형 업무 환경에 맞춘 직관적인 UI 덕분에 도입 시 저항감이 적고, 주제별 토픽 구조를 통해 대화의 휘발성을 방지하고 업무 흐름을 명확히 관리할 수 있습니다.
• AI 요약 기능은 업무 복귀 시 방대한 대화 내역을 따라잡는 시간을 눈에 띄게 단축해 주며, 부재 중 쌓인 긴 프로젝트 대화도 핵심만 빠르게 파악할 수 있습니다.
• ISO 27001 인증 등 높은 보안 표준을 준수해 기업의 민감한 데이터나 사내 지식을 안전하게 관리할 수 있다는 점도 실무에서 유효한 장점입니다.

• 고도화된 AI 기능을 충분히 활용하려면 상위 요금제를 구독해야 하며, 제공되는 AI 크레딧에 제한이 있어 활발한 사용 시 추가 비용이 고려될 수 있습니다. 대화방이 늘어날수록 알림 관리가 다소 복잡하게 느껴질 수 있다는 사용자 의견이 있으며, 모바일 앱의 경우 메시지나 대용량 파일 로딩 속도가 데스크톱 버전에 비해 다소 느리다는 성능상의 아쉬움이 보고되기도 합니다.

랜딩 AI 장단점

• 수기 양식이나 병합 셀이 섞인 복잡한 표에서도 기존 OCR보다 추출 정확도가 높습니다
• 양식별 템플릿을 따로 학습시키지 않아도 처음 보는 문서 레이아웃에 바로 대응합니다
• Snowflake 같은 데이터 플랫폼 안에서 직접 처리해 문서를 외부로 내보내지 않고도 보안 요건을 맞출 수 있습니다
• 추출한 값마다 원본 위치 좌표가 함께 남아 감사 추적(Audit Trail)이 가능합니다

• 전문적인 기능이 많아 초보자에게는 초기 설정 과정이 복잡할 수 있음
• 대량 문서 처리를 위한 고성능 모델 사용 시 비용 부담 발생 가능

잔디 주요 기능

• 스프링클러(Sprinkler) AI 대화·문서 요약
• Knowledge Base(RAG) 기반 AI 스마트 검색 및 질의응답
• 15개 언어 지원 번역 기능(한국어·영어·일어 등)
• 잔디 홈(Jandi Home) 업무 대시보드
• 조직도 기반 멤버 관리 및 권한 제어
• MCP 도구 연동 지원

랜딩 AI 주요 기능

• DPT-2 기반 Agentic Reasoning: 제로샷 문서 레이아웃 분석
• 복잡한 표·체크박스·서명·스탬프 정밀 인식
• 추출 데이터의 시각적 근거(Visual Grounding) 및 상세 좌표 제공
• Snowflake, AWS, SAP 등 엔터프라이즈 환경과의 네이티브 연동
• Python·TypeScript SDK와 REST API로 자체 앱에 연동
• 수십억 페이지 처리를 위한 고처리량 미션 크리티컬 워크플로우 지원