MVP 개발 회사

메디파니 AI

AI 음성-텍스트 변환을 사용하여 방사선 보고서를 자동화합니다.

Mediphany는 맞춤형을 통해 방사선 보고를 간소화하기 위해 Scopic과 파트너십을 맺었습니다. AI 개발 서비스, 임상 워크플로우에 맞춰진 유연한 음성-텍스트 솔루션을 제공합니다.

시스템에는 3D 이미징 모델, 실시간 비디오 설명, 비교 분석 도구 등의 고급 기능이 포함되어 있어 관리 작업을 줄이고 방사선 전문의가 환자 치료에 더 집중할 수 있습니다.

이 솔루션은 Cleveland Clinic 워크플로우를 사용하여 성공적으로 배포되었으며, 기본 MVP를 넘어 실제 임상 환경에서 안정성을 검증하고 지속적인 제품 확장을 지원했습니다.

StreamerQue

MVP를 사용하여 스트리머 마켓플레이스를 검증합니다.

StreamerQue는 Scopic과 제휴하여 새로운 크리에이터 중심의 예약 및 결제 플랫폼을 빠르게 시장에 선보였습니다.

가능한 모든 기능을 구축하기 위해 출시를 연기하는 대신 팀은 MVP 전략을 통해 핵심 예약 및 결제 흐름을 더 빠르게 시작하고, 기술 및 제품 위험을 조기에 줄이고, 확장하기 전에 실행 가능한 피드백을 수집할 수 있었습니다.

통제된 실험과 점진적인 개선을 통해 StreamerQue는 검증된 핵심 제품을 가지고 시장에 진출했으며 플랫폼은 반복적인 성장을 위해 자리 잡았습니다.

MLPerf

기계 학습 성능 벤치마킹 표준화.

MLPerf는 PC에서 시스템 수준 AI 성능을 측정하도록 설계된 표준화된 벤치마킹 제품군으로, 조직이 실제 기계 학습 워크로드에서 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다.

이 프로젝트는 본격적인 플랫폼의 오버헤드 없이 다양한 ML 작업을 효율적으로 벤치마킹할 수 있는 실용적이고 반복 가능한 방법을 검증하는 것을 목표로 하는 집중 MVP로 시작되었습니다.

우리 팀은 고급 기술을 활용하여 표준화된 MLPerf 워크로드를 실행하고 여러 시스템 구성에서 성능을 비교하는 명령줄 인터페이스를 개발하여 개념을 실현했습니다.

이후 단계에서는 데스크톱 및 iPadOS 플랫폼용 솔루션의 사용자 인터페이스를 확장하고 최적화하여 여러 장치에서 원활하고 일관된 벤치마킹 경험을 보장했습니다.

아킬리온

모든 기능에 대해 MVP 우선 제공을 우선시하는 앱입니다.

AI 데이터 관리 플랫폼인 Akillion은 다중 채널과 통합을 지원하기 위해 의도적으로 MVP 우선 접근 방식을 사용하여 구축되었습니다.

"완벽한" 엔드 투 엔드 구현에 막대한 투자를 하는 대신 채택을 검증하고 ROI를 입증하며 위험을 줄이기 위한 핵심 기능의 MVP 버전을 출시했습니다.

가치 중심 기능의 우선순위를 정하는 것 외에도, 키워드 기반 인바운드 SMS 흐름을 테스트하고 마찰을 줄이기 위해 UI 및 UX 단계를 반복하는 등 결과를 빠르게 개선하기 위해 실용적인 MVP 실험을 실행했습니다.

그 결과 새로운 모듈의 시장 출시 시간이 단축되고, 마찰 감소를 통한 사용자 경험 개선, 더욱 안정적인 캠페인 운영, 더욱 강력한 전달 가능성 가시성, 가정이 아닌 실제 사용에 따른 보다 명확한 로드맵이 가능해졌습니다.

탭 마이크로

복잡한 하드웨어 제약 조건을 관리하기 위한 MVP 우선 제공.

Scopic은 성능 실패 및 관리할 수 없는 버그와 같은 전체 기능 설정을 미리 구축하는 데 따른 위험을 줄이기 위해 단계별 MVP 접근 방식을 사용하여 저가형 가마 컨트롤러인 TAP Micro를 구축했습니다.

장치의 제한된 메모리와 컴퓨팅 성능에 과부하가 걸릴 수 있는 대규모 릴리스의 위험을 감수하는 대신, 성능을 점진적으로 최적화하는 동시에 기능, 연결성 및 안전성을 검증하기 위해 별도의 MVP 버전을 출시했습니다.

우리는 Bluetooth-WiFi 설정 흐름을 반복하고 다중 가마 환경을 지원하는 최선의 방법을 테스트하는 실용적인 MVP 실험을 실행했습니다.