우리가 직접 겪은 성공 사례로 컨설팅해드립니다.
20년 된 솔루션 업체에 CTO로 합류해, 레거시 스택을 AI 네이티브로 직접 전환했습니다. 아래는 그 전환의 결과입니다.
반복 업무 생산성 (자체 적용 사례 기준)
적자 구조에서 흑자로 전환하기 까지 단 3개월
원시적 조직에서 AI와 함께 움직이는 조직으로
자체 적용 사례 기준입니다. 적용 범위·산정 기준은 조직마다 다르며, 진단 단계에서 함께 정의합니다.
진단부터 정착까지, 함께 갑니다.
한 번의 컨설팅 보고서로 끝나지 않습니다.
맞지 않으면 솔직하게 말씀드리고, 맞으면 조직 안에 남을 때까지 함께합니다.
어디서 새는지 함께 봅니다
쌓인 레거시 위에서 매달 반복되는 손일과 병목을, 코드·프로세스 양쪽에서 같이 짚습니다.
AI 네이티브로 다시 그립니다
사람을 걷어내는 설계가 아니라, 사람이 판단에 집중하도록 일하는 방식을 다시 설계합니다.
검증된 도구를 얹습니다
처음부터 만들지 않습니다. 우리가 우리 회사에 쓴 자동화 모듈과 도구를 환경에 맞춰 이식합니다.
조직 안에 남깁니다
교육과 사내 LLM 위키로, 전환이 한 번의 프로젝트가 아니라 일하는 방식으로 남게 합니다.
AI가 먼저 일하고, 사람이 검증하는 회사로.
검증된 오픈소스 AI 에이전트 스택을 우리 환경에 맞게 엮어, 업무에 연속성을 보장하며 일하는 방식을 바꿨습니다.
초안은 AI가 먼저 만들고, 사람이 확정합니다. 그렇게 사내 LLM 위키를 운영합니다.
AI가 먼저 일합니다
사람이 시키기 전에 초안을 먼저 만들어 두는 자율형 AI 에이전트입니다.
자율형 AI 에이전트 (오픈소스)
어떤 정보도 놓치지 않게
대화와 기록을 기억으로 남겨, 맥락을 잃지 않게 받쳐 주는 AI 메모리 계층입니다.
AI 기억(메모리) 계층 (오픈소스)
여러 에이전트를 한 조직처럼
여러 AI 에이전트가 한 팀처럼 맞물려 일하도록 엮어 주는 오케스트레이션입니다.
AI 에이전트 오케스트레이션 (오픈소스)
헤르메스·맴제로·페이퍼클립은 외부 오픈소스 도구입니다. DADA는 이를 우리 환경에 맞게 엮어 사내 LLM 위키 운영에 활용했습니다.
흩어진 노하우를, 물어보면 답하는 지식으로.
전환의 대표 산출물입니다. 회사의 모든 기록을 데이터로 만들어 도서관처럼 쌓고, AI 사서가 그 도서관을 관리합니다.
어떤 정보도 누락되지 않고, 필요할 때면 언제든 근거와 함께 인사이트를 찾아냅니다.
우리가 헤르메스·맴제로·페이퍼클립으로 직접 운영하는 그 위키를, 고객 환경에 맞춰 구축합니다.
아는 사람한테 물어봅니다
답은 담당자 머릿속이나 어딘가의 폴더에만 있고, 그 사람이 없으면 일이 멈춥니다.
AI 사서에게 물어봅니다
도서관에 쌓인 기록에서 답을 찾아 근거 출처와 함께 보여 줍니다. 새로 온 사람도 바로 일을 시작합니다.
초안·근거는 AI, 확정은 사람
지식은 회사 경계 안에 격리해 두고, 외부로 반출하지 않습니다. AI는 근거를 정리할 뿐, 판단은 사람의 몫입니다.