현재 사업 최적화 RTB
업무 목표에 맞춰 현재 상태를 관측할 지표(SLI)와 목표 수준(SLO)을 정합니다. 데이터로 Gap을 확인하고 ROI / Risk / Effort를 기준으로 개선 우선순위를 정한 뒤, 같은 지표로 결과를 검증합니다.
AI가 일하려면, 회사가 어떻게 움직이는지 읽을 수 있어야 합니다.
업무는 담당자의 경험에, 의사결정 근거는 회의와 메신저에 남아 있고, 데이터가 실제 업무와 연결되지 않으면 AI는 부분적인 작업 자동화에 머물기 쉽습니다.
Machine-readable Company는 업무·목표·의사결정·책임·기준·데이터·결과의 관계를 시스템이 해석할 수 있게 연결한 회사입니다. 이 기반에서 현재 사업을 개선하고, 새로운 기회를 검증합니다.
전략적 기회의 사업화 CTB
전략적 기회를 검증 가능한 가설로 만들고, 실험의 목표·측정 지표·성공 기준을 정합니다. 측정 데이터와 관측 결과로 Evidence를 확보하고 ROI / Expected Value를 평가해 확대·중단·방향 전환을 결정합니다.
- 검증된 변화
- Work Blueprint 갱신
- 새로운 RTB
RTB 개선과 CTB 실험에서 확인한 Evidence를 바탕으로, 업무 책임자와 함께 Work Blueprint의 업무 흐름·판단 기준·SLI/SLO를 갱신합니다. 검증된 변화가 새로운 RTB로 정착하고 다시 측정·개선으로 이어지는 AI-native Company를 만듭니다.
기존 시스템을 활용하며 중요한 업무 하나부터 시작합니다.
사업영역
DYLD에 맡길 수 있는 세 가지 과제
업무를 바꾸는 일, AI가 쓸 기반을 만드는 일, 내부 팀이 직접 실행할 역량을 키우는 일입니다.
사업영역 01
업무 전환·AI 실행
업무를 어떻게 바꿀지 정하고, AI 실행까지 검증합니다.
프로젝트 결과물
- 목표·책임·지표를 담은 Work Blueprint
- AI 업무 흐름과 소스 코드
- 평가 기준과 검증 항목
- 운영 가이드와 지식 자료
사업영역 02
데이터·온톨로지 기반 구축
AI가 사용할 데이터와 판단 기준을 마련합니다.
프로젝트 결과물
- 과제 범위에 맞게 구축한 데이터 파이프라인·데이터레이크
- 공통 용어·지표와 온톨로지
- 데이터 품질·권한·비용 관리 기준
- 우선 업무의 AI Agent 연동·검증 결과
사업영역 03
AI 교육·워크숍
도구 사용법보다, 자기 업무를 AI로 바꾸는 방법을 배웁니다.
프로젝트 결과물
- 대상별 교육 과정
- 실제 업무 기반 실습
- 적용 과제와 시제품
- 조직 확산을 위한 다음 실행안
적용 업무 예시
업무 하나부터 AI 실행과 개선을 연결합니다.
업무 기준과 데이터를 연결해 AI가 맡을 일을 구현합니다. 현재·목표 지표로 효과를 검증하고, 업무 책임자와 함께 검증된 변화를 다음 운영 기준에 반영합니다.
고객 문의 처리
담당자가 문의를 읽고 여러 시스템을 조회한 뒤 처리합니다.
- 01 업무·데이터 기반
문의 유형·처리 기준·승인 범위를 정하고 고객·계약·지식 데이터를 연결합니다.
- 02 AI 실행
AI가 문의를 분류하고 필요한 정보를 조회해 허용된 범위의 답변·처리를 수행합니다. 예외는 담당자에게 이관합니다.
- 03 측정·최적화
처리 시간·재문의율·예외 처리 품질을 비교하고, 검증된 처리 기준을 Work Blueprint에 반영합니다.
운영 이상 점검
여러 화면과 기록을 확인하며 이상을 찾고 대응합니다.
- 01 업무·데이터 기반
점검 항목·이상 기준·조치 권한을 정하고 운영 지표와 이력을 연결합니다.
- 02 AI 실행
AI가 이상을 찾아 원인 후보와 조치를 제안하고, 승인된 작업을 실행합니다.
- 03 측정·최적화
탐지·조치 시간과 오탐률을 확인해 자동 실행 범위와 운영 규칙을 조정합니다.
실적·운영 지표 집계
자료를 모으고 부서별로 다른 수치를 맞추는 작업을 반복합니다.
- 01 업무·데이터 기반
지표의 정의·집계 기준·출처를 Ontology & SSOT로 맞추고 데이터 수집을 연결합니다.
- 02 AI 실행
데이터 파이프라인이 정해진 기준으로 지표를 계산하고, AI가 변동을 점검해 근거와 함께 보고합니다.
- 03 측정·최적화
집계 시간·수치 불일치·갱신 상태를 확인하고 지표 정의와 검증 기준을 보완합니다.
Company Operating Model
업무를 읽고, 상태를 측정하고, AI가 실행합니다.
중요한 업무 하나에서 네 가지 구조를 연결하고, 검증된 결과를 다음 운영 기준에 반영합니다.
Work Blueprint
업무의 목표·흐름·책임·결정 권한·완료 기준을 연결합니다. 현재 상태를 관측할 지표(SLI), 목표 수준(SLO), 판단에 쓸 데이터와 검증 기준까지 명시합니다.
Data Foundation
업무의 현재 상태와 실험 결과를 측정할 데이터를 연결하고, 출처·품질·갱신 이력을 관리합니다.
온톨로지·SSOT
부서마다 다른 용어와 지표의 의미를 맞추고, 신뢰할 출처를 정합니다.
AI Execution
허용된 권한 안에서 AI가 상태를 살피고, 이상을 찾거나 반복 업무를 처리합니다. 예외는 사람이 확인합니다.
진행 방식
업무 구조부터 데이터와 AI 실행까지 필요한 범위만 구축합니다.
현재 시스템과 운영 비용을 고려해 한 업무부터 만들고 검증합니다. 소스와 기준을 남겨 내부 팀이 계속 개선할 수 있게 합니다.
문제 정의
해결할 실제 업무와 구체적인 목표를 정합니다.
구조 설계
업무 흐름, 데이터와 AI 역할을 설계합니다.
함께 만들기
고객 조직과 실제 업무 환경에서 작동하는 결과물을 함께 만듭니다.
검증
정한 기준으로 품질과 실패를 확인하고 개선합니다.
운영 정착
직접 운영하고 개선할 수 있도록 소스, 문서와 운영 지식을 체계화합니다.
구축·운영 경험
데이터 플랫폼부터 RAG·Agentic Workflow까지 직접 구축해 온 팀이 함께합니다.
회사에 맞게 데이터 플랫폼을 여러 차례 처음부터 구축·운영하고, RAG와 Agentic Workflow를 구현해 온 경험을 바탕으로 업무 구조·데이터·AI 실행을 연결하는 방안을 제안합니다.
기존 시스템과 업무 맥락을 살펴 필요한 범위부터 설계·구현합니다. 초기 구축비와 데이터 처리·모델 사용·운영 비용을 함께 고려하고, 합의한 지표로 결과를 검증합니다.
블로그
AI를 실제 업무에 적용할 때 필요한 기준
AI 전환, 사내 지식, AI Agent 운영과 조직 내재화에 필요한 원칙과 실무 방법을 정리합니다.
AI 도입과 실행
AI 시대의 회사는 먼저 읽힐 수 있어야 한다
Work Blueprint, Data Foundation, Ontology & SSOT로 RTB·CTB를 연결하는 회사 운영 모델.
글 읽기
조직 역량과 교육
Astra가 자꾸 묻는다면, 지침을 점검해 보세요
Astra에 맞게 결과와 경계를 남기고, 불필요한 금지와 절차를 덜어내는 지침 점검 기준을 소개합니다.
글 읽기
AI Agent 설계와 운영
AI 코딩 에이전트에게 맡기고 퇴근해도 되는 조건
North Star, 완료 기준과 Guardrail로 AI 코딩 에이전트에게 서비스 구현 Initiative를 위임하는 방법을 설명합니다.
글 읽기문의
가장 막혀 있는 업무 하나부터 함께 살펴봅니다.
시간이 오래 걸리는 일, 담당자마다 판단이 다른 일, 데이터가 있어도 활용하기 어려운 일을 알려주세요. 업무 구조와 데이터, AI 적용 범위를 함께 정합니다.