자주 묻는 질문

소프트웨어를 만드는 회사입니다. 웹 서비스, 모바일 앱, 업무 시스템을 설계부터 운영까지 만들고, 그 위에 AI 에이전트를 얹습니다. 여기서 AI 에이전트는 챗봇이 아니라 견적 작성, 문의 분류, 경비 정산처럼 조직의 한 자리를 맡아 일하는 소프트웨어를 뜻합니다.

직접 만들지 않더라도 방향을 잡는 일도 합니다. 어떤 업무부터 자동화할지 진단하고 로드맵을 만드는 AX/DX 전환, 기술 선택과 팀 구성에 대해 조언하는 기술 컨설팅입니다.

네 가지 서비스와 결과물은 서비스 섹션에, 실제로 만든 것들은 포트폴리오에 있습니다.

네. 오히려 작게 시작하는 쪽을 권합니다. 큰 계획보다 동작하는 작은 결과물을 먼저 만들고, 실제로 써 본 뒤 방향을 정하는 것이 우리가 일하는 방식입니다.

아이디어를 검증하는 프로토타입, 한 가지 업무만 맡는 에이전트, 기존 시스템에 붙이는 작은 기능처럼 몇 주 안에 끝나는 일도 받습니다. 아직 정리되지 않은 아이디어라도 괜찮으니 문의 페이지에 지금 어떻게 일하고 있고 무엇이 불편한지 적어 주세요.

보통 네 단계로 진행합니다.

1. 이야기 듣기 (1~2주): 지금 어떻게 일하고 있는지, 어디서 시간이 새는지 현장에서 듣고 봅니다. 기존 데이터와 시스템도 함께 살핍니다. 이 단계가 끝나면 무엇을 만들지, 얼마나 걸릴지, 비용이 얼마인지 적은 제안서를 드립니다.
2. 작게 만들기: 핵심 흐름 하나를 먼저 동작하게 만들어 실제 데이터로 써 봅니다. 에이전트라면 사람의 처리 결과와 나란히 비교하는 섀도 모드로 시작합니다.
3. 넓히기: 검증된 흐름을 나머지 업무와 팀으로 확장하고, 승인 화면과 대시보드, 연동을 붙입니다.
4. 넘기기: 운영 이관, 담당자 교육, 규칙 수정 가이드를 전달합니다. 원하시면 운영을 계속 맡습니다.

진행 상황, 비용, 위험은 숨기지 않고 공유합니다. 어려운 이야기일수록 먼저 꺼냅니다. 단계별 실제 사례는 포트폴리오의 “도입 과정” 표에서 볼 수 있습니다.

한 사람의 일하는 방식에 맞춰 만듭니다. 먼저 하루 이틀 함께 일하며 메일, 일정, 메모, 자주 쓰는 도구의 흐름과 판단 기준을 정리합니다. 그다음 아침 브리핑과 답장 초안처럼 가장 시간이 많이 드는 일부터 붙이고, 매일 고친 내용을 반영해 말투와 우선순위를 맞춰 갑니다. 보통 6~8주면 “내가 쓴 것 같다”는 말이 나옵니다.

에이전트는 메일과 캘린더, 메모에 접근 권한만 받아 일하고 데이터를 다른 곳으로 옮기지 않습니다. 권한을 끄면 그 순간 아무것도 할 수 없고, 회사 밖으로 나가는 메일이나 일정은 본인이 확인한 뒤에만 나갑니다.

자세한 내용은 홈의 개인을 위한 에이전트 섹션과 포트폴리오에 있습니다.

첫 단계인 “이야기 듣기”가 끝나면 무엇을 만들지, 얼마나 걸릴지, 비용이 얼마인지 적은 제안서를 드립니다. 그 전에는 숫자를 말하지 않습니다. 현장을 보지 않고 낸 견적은 지키기 어렵기 때문입니다.

대략의 감을 말씀드리면, 한 가지 업무를 맡는 에이전트나 프로토타입은 몇 주에서 두세 달, 여러 팀이 쓰는 시스템이나 앱은 서너 달에서 반년 정도입니다. 비용은 기간과 투입 인원으로 정하고, 단계별로 나눠 청구합니다. 첫 단계만 진행하고 멈추셔도 됩니다.

문의 양식의 예산 범위와 희망 일정은 선택 항목입니다. 미리 정해 두지 않으셔도 괜찮습니다. 문의하기

납품으로 끝나지 않습니다. 배포된 소프트웨어가 안정적으로 돌아가고 계속 나아지도록 관리하는 것까지가 우리 일입니다.

운영은 두 가지 방식 중 고르실 수 있습니다.

• 직접 운영: 운영 이관 때 담당자 교육, 모니터링 화면, 규칙과 설정을 고치는 가이드를 드립니다. 에이전트의 분류 기준이나 규정표는 담당자가 직접 바꿀 수 있게 만듭니다.
• 운영 위탁: 월 단위 계약으로 모니터링, 장애 대응, 작은 개선을 맡습니다. 에이전트는 도입 뒤에도 정기적으로 기준과 규칙을 함께 점검합니다.

어느 쪽이든 코드와 데이터, 계정은 고객사 소유입니다.

원칙은 데이터는 고객사의 계정과 시스템에 남는다입니다. 에이전트는 ERP, 메일, 헬프데스크 같은 기존 시스템에 접근 권한을 받아 일하고, 데이터를 우리 쪽으로 복사하지 않습니다. 필요한 서버와 계정은 고객사 명의로 만들고, 프로젝트가 끝나면 우리 접근 권한은 회수됩니다.

AI 모델을 쓰는 부분은 어떤 데이터가 어떤 모델에 전달되는지 설계 단계에서 표로 정리해 드리고, 학습에 쓰이지 않는 조건의 상용 모델이나 고객사 인프라 안의 모델 중에서 고릅니다. 개인정보가 포함된 데이터는 마스킹이나 최소화 규칙을 먼저 정합니다.

에이전트가 무엇을 읽고 무엇을 만들었는지는 기록으로 남아 담당자가 언제든 볼 수 있습니다. 보안 정책이나 감사 요구 사항이 있다면 첫 단계에서 함께 검토합니다.

그렇게 만들지 않습니다. 에이전트는 초안을 만들고 처리하지만, 돈이 나가거나 회사 밖으로 나가는 일은 사람이 승인합니다. 견적 발송, 경비 지급, 발주, 고객에게 보내는 답장이 모두 그렇습니다. 책임의 자리는 비워 두지 않습니다.

확신이 낮을 때는 억지로 결정하지 않고 후보를 보여 주거나 “확인 필요”로 표시해 사람에게 넘깁니다. 도입 초기에는 사람의 처리 결과와 나란히 비교하는 섀도 모드로 시작해, 정확도가 확인된 뒤에 실제 흐름에 넣습니다.

에이전트가 무엇을 근거로 그렇게 판단했는지는 화면에 함께 표시됩니다. 담당자가 자리를 비워도 대체 승인자가 근거를 보고 그대로 승인할 수 있는 이유입니다. 이 원칙이 실제로 어떻게 적용되는지는 포트폴리오의 사례에서 볼 수 있습니다.