Skimle 소개

첫 고객은 수백 페이지에 달하는 정책 협의 피드백을 신뢰할 수 있고 투명하게 분석하고 싶어 한 핀란드 정부였습니다. 수작업 분석에 몇 달이 걸린다는 것을 알고 AI를 시도하려 했지만, 시도해 본 기본 AI 도구로는 고품질의 투명한 분석을 얻을 수 없었습니다. 필요한 것은 아직 존재하지 않던 것, 즉 AI의 속도로 이루어지는 고품질의 엄밀한 분석이었습니다. Henri는 곧바로 작업에 착수해 학술적 질적 분석 경험을 공공 부문 전문가가 신뢰할 수 있는 탄탄한 워크플로로 옮겨 놓았습니다.

핀란드 정부에서의 성공 이후 학술 연구자들이 연락해 왔습니다. 그들도 같은 문제를 겪고 있었습니다. NVivo, Atlas.ti, MAXQDA 같은 기존 도구는 몇 주의 수작업이 필요했고, Claude 같은 빠른 AI 도구는 엄밀함이 부족했습니다. 이전 세대 CAQDAS 도구에 조금씩 더해지던 AI 기능은 쓸모가 없었습니다. 그들에게는 엄밀함과 속도를 결합한 Skimle의 접근 방식이 필요했습니다.

현재 Skimle은 학술 연구, 컨설팅, 시장 조사를 비롯한 수십 개 분야의 전문가 수천 명이 사용합니다. 사용자들은 최고 학술지에 게재되는 연구를 수행하고, 상세한 직원 피드백을 수집해 분석하며, 컨설팅 프로젝트 전체를 Skimle 작업 공간에서 운영하고, 포커스 그룹 토론을 전사하고 분석합니다.

우리의 미션은 학술적 방법의 엄밀함과 AI의 속도를 결합한, 질적 분석을 위한 결정판 플랫폼을 만드는 것입니다. 모든 컨설턴트, 연구자, 분석가, 지식 근로자는 Excel이 양적 데이터에 그러하듯 강력하고 다재다능한, 질적 데이터를 깊이 파고드는 도구를 가져야 합니다.

우리가 믿는 원칙은 AI가 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 증폭해야 한다는 것입니다. 미래는 "AI가 90% 품질의 분석을 한다"가 아닙니다. "AI가 기계적인 작업을 맡아 전문가가 더 깊이 파고들어 200%의 품질에 도달한다"입니다.

Skimle의 디자인 철학

• 다재다능함: 유연한 입력, 분석 방법, 출력
• 예측 가능성: 일관된 결과를 내는 세심하게 설계된 워크플로
• 양방향 투명성: 요약에서 원문 인용으로, 원자료에서 어디에 코딩되었는지까지
• 완전한 통제: 사용자가 모든 것을 쉽게 편집하고 바꿀 수 있음

자세한 내용은 SSRN에 게재된 Henri Schildt의 백서 "Designing AI for Qualitative Research: Predictability, Transparency, and Control in AI tool Skimle.com" 을(를) 읽어 보십시오.