역할별 AI 에이전트와 사람이 한 팀. 개발자 한 명 대신, 4주 안에 업무 하나를 운영으로.

한 명이 아니라 팀이 옵니다

혼자서는 방향도 기준도 잡기 어렵습니다.

역할별 AI 에이전트와 사람이 한 팀으로 일합니다. 배포 뒤에도 그 팀이 남아 돌봅니다.

담당자가 바뀌어도 이어집니다

잘하는 한 사람이 떠나면 시스템도 같이 멈춥니다.

판단의 이유와 절차가 팀의 기억에 남습니다. 사람 머리에만 두지 않습니다.

근거 없는 답은 나가지 않습니다

AI 가 지어낸 말이 고객에게 닿으면 회사가 책임집니다.

사람이 확인하는 자리를 흐름 안에 둡니다. 근거가 붙은 출력만 내보냅니다.

사람을 빼지 않습니다. 반복을 뺍니다

자리가 없어질까 봐 현장이 협조하지 않습니다.

AI 가 하는 일과 사람이 하는 일의 경계를 먼저 적습니다. 마지막 답은 사람이 합니다.

성공의 기준을 먼저 적습니다

기대만 높이면 범용 AI 보다 못하다는 말이 나옵니다.

시작 전에 무엇이 얼마나 되면 성공인지 지표로 정합니다. 초안은 AI, 마지막 판단은 사람입니다.

실무자가 보는 화면부터 만듭니다

현업을 모르는 사람이 만들면 현장은 쓰지 않습니다.

현업 담당자가 루프 안에 있는 자리를 만듭니다. 무엇이 언제 됐는지 실무자가 화면에서 봅니다.

업종이 아니라 업무로 찾습니다

어디에 써야 할지부터 막힙니다.

업무 단위로 잘라 놓은 시나리오 목록에서 내 일과 비슷한 것을 고릅니다.

시범이 아니라 운영으로 넘깁니다

시범이 끝나면 팀도 같이 사라졌습니다.

4주 뒤에도 유지되는 운영 SOP 를 남깁니다. 원하면 월간 관리(Managed AX Ops)로 장애 · 비용 · 성과를 계속 봅니다.

제각각인 자료부터 우리 일입니다

형식이 다른 자료는 AI 에 넣기도 전에 막힙니다.

입력 처리를 시나리오의 첫 단계로 넣습니다. 데이터 준비는 사전 조건이 아니라 우리 일감입니다.

데이터의 경계를 계약에 적습니다

우리 자료가 어디까지 가는지 알 수 없습니다.

무엇이 어디까지 가고 어디서 멈추는지를 플랜과 SLA 에 적습니다.

얼마인지 먼저 나눠 적습니다

초기 비용도 매달 비용도 가늠이 안 됩니다.

구축비 · 월 관리비 · 모델(API) 사용료를 나눠 적습니다. 모델 사용료는 실비라 구축비에 섞지 않습니다.

코드와 문서가 회사에 남게 적습니다

한 회사에 묶이면 그 회사가 사라질 때 같이 무너집니다.