AIGoodWork
AIGoodWork / CAPABILITIES

필요한 곳에, 필요한 AI를.

AI Agent, 업무 자동화, 로컬 LLM과 콘텐츠 제작을 업무 흐름에 맞춰 설계합니다. 보안 조건, 사람의 검토 단계, 기존 시스템 연동과 운영 계획까지 상담 후 구체화합니다.

BUILT AROUND YOUR WORKAIGOODWORK.COM · SERVICES

기술을 고르기 전에,
업무의 연결부터 살핍니다.

우버 택시의 변화는 택시라는 기술을 새로 만든 데서 시작한 것이 아니라, 승객의 요청과 운전자의 위치를 연결해 이동 경험을 다시 설계한 데서 나왔습니다. 업무 자동화도 같은 관점이 필요합니다.

AIGoodWork는 먼저 고객의 현장, 사람, 자료, 승인 규칙을 살펴봅니다. 그 뒤 업무 환경과 보안 조건에 맞는 기술을 선택해 기존 시스템과 연결하고, 실제 담당자와 검증 가능한 자동화 흐름을 구축합니다.

01 / DISCOVER현장 업무 파악02 / DESIGN예외·승인 설계03 / BUILD환경에 맞게 연결04 / IMPROVE운영하며 개선
AIGoodWork 구축 프로세스 보기 ↗
THE APPROACH

하나의 기술을 모든 문제에 적용하지 않습니다

업무 데이터의 형태, 사용하는 시스템, 보안 기준과 운영 역량을 먼저 확인합니다. 반복 횟수뿐 아니라 예외 상황, 오류가 미치는 영향, 담당자가 확인해야 할 지점을 살펴 적용 범위를 정합니다. 검증 가능한 작은 흐름부터 시작해 실제 운영에 필요한 기능을 단계적으로 연결합니다.

사내 지식과 업무 도구를 연결하는 AI 워크플로 화면업무를 이해하는 조력자

AI Agent

직원이 “지난 프로젝트에서 이 부품을 어떻게 처리했지?”라고 물으면 허용된 사내 문서와 업무 도구에서 근거를 찾아 답변 초안을 만듭니다. 출처를 함께 보여주고, 기록 변경이나 외부 발송처럼 영향이 큰 작업은 담당자 승인 후 진행하도록 범위를 나눕니다.

문서에서 정보를 확인하고 업무 시스템에 전달하는 자동화 흐름수집에서 보고까지

반복 업무 자동화

메일과 첨부 문서를 모으고 필요한 항목을 분류해 담당 시스템에 전달합니다. 입력값 검증, 중복 확인, 처리 결과 기록과 담당자 알림까지 단계별로 연결해 누가 무엇을 처리했는지 확인할 수 있게 합니다.

기업 내부에서 운영하는 프라이빗 AI 인프라데이터 경계를 고려한 설계

로컬 LLM · 프라이빗 AI

자료의 외부 전송을 제한해야 한다면 내부망 요건, 서버 성능, 사용자 수, 유지관리 역량과 답변 품질을 함께 검토합니다. 로컬 운영이 항상 최선인 것은 아니므로 보안과 비용 조건을 비교해 모델과 검색 구조를 제안합니다.

AI 도구와 제작자가 함께 사용하는 숏폼 콘텐츠 제작 환경제작 흐름을 한 번에

AI 영상 · 콘텐츠 자동화

기획 자료에서 대본 초안, 장면 구성, 자막과 채널별 게시 준비까지 반복 제작 단계를 정리합니다. 영상 파일은 외부 플랫폼을 활용하고, 브랜드 표현과 사실 확인, 최종 편집·공개는 제작자가 검토하도록 구성할 수 있습니다.

권한을 확인하며 사내 지식 자료를 검색하는 환경찾고 확인하는 지식

사내 지식 검색

규정과 매뉴얼, 기술 문서를 질문으로 찾아 관련 문서와 출처를 함께 확인합니다. 부서별 접근 권한, 오래된 자료, 중복 문서와 개정일을 고려해 잘못된 자료가 답변에 섞이지 않도록 관리 방식을 설계합니다.

주문과 고객 요청을 여러 업무 시스템에 연결하는 운영 장면기존 도구와 연결

시스템 연동

CRM, ERP, 그룹웨어와 기존 웹 도구가 어떤 데이터를 주고받는지 확인한 뒤 API, 웹훅, 파일 전달 또는 RPA를 검토합니다. 연동 권한과 실패 시 재처리 방식도 확인해 실제 운영 가능한 흐름으로 연결합니다.

THE APPROACH

먼저 업무를 살펴보고, 작은 범위에서 검증합니다

도입을 서두르기보다 현재 방식과 기대 결과를 함께 정리합니다. 각 단계에서 확인할 기준을 합의하고, 결과가 충분히 검토된 흐름부터 다음 업무와 시스템으로 넓혀갑니다.

현재 방식과 예외 확인

01 · 업무 흐름 진단

업무가 시작되는 자료, 담당자 간 인계, 완료 기준과 자주 발생하는 예외를 정리합니다. 반복 빈도와 오류 영향, 사용할 수 있는 데이터도 함께 살펴 자동화 후보를 찾습니다.

범위와 책임 합의

02 · 우선순위와 설계

자동화할 단계와 사람이 확인할 단계를 나눕니다. 필요한 모델, 검색 방식, 시스템 연결, 접근 권한과 검수 기준을 정리해 구축 범위를 제안합니다.

실제 자료로 시험

03 · 제한된 범위에서 검증

대표적인 자료와 예외 사례를 사용해 정확도, 누락, 잘못된 입력과 처리 실패를 확인합니다. 결과가 기준에 미치지 않으면 범위를 조정하거나 사람의 검토 단계를 추가합니다.

담당자가 이어서 운영

04 · 운영 전환과 개선

확정한 흐름을 기존 업무에 연결하고 사용자 안내, 오류 대응, 변경 시 확인 절차를 정리합니다. 운영 피드백에 따라 다음 개선 범위를 협의합니다.

THE APPROACH

도입 후 운영까지 고려한 안전장치

모델이 항상 정확하다고 가정하지 않습니다. 답변 근거와 처리 결과를 확인할 수 있게 하고, 불확실하거나 기준에서 벗어난 요청은 자동 완료하지 않고 담당자 검토로 넘기는 흐름을 설계합니다.

필요한 자료만 사용

접근 권한과 데이터 경계

사용자와 업무 역할에 따라 열람 범위를 나눕니다. 자료가 외부 AI 서비스로 전달되는지, 어떤 정보가 저장되는지 확인한 뒤 상용 모델·비식별화·로컬 운영 등 선택지를 비교합니다.

출처를 확인하는 답변

근거와 검토 가능성

검색형 업무는 가능하면 참고한 문서와 위치를 함께 보여줍니다. 기준 자료가 없거나 답변 신뢰가 낮을 때는 추측을 이어가지 않고 보류·확인 요청으로 전환하는 방식을 적용할 수 있습니다.

실패를 숨기지 않는 흐름

예외와 장애 대응

누락 자료, 형식 오류, 연동 실패가 발생했을 때 상태를 기록하고 담당자에게 알립니다. 재처리와 수동 처리 경로를 정해 업무가 조용히 멈추거나 중복 실행되지 않도록 검토합니다.

누가 무엇을 바꿨는지

변경 이력과 운영 기준

관리자 권한, 주요 설정과 콘텐츠 변경, 승인 상태 등 업무 특성상 필요한 기록 범위를 정합니다. 보관 기간과 접근 권한은 실제 조직의 정책과 관련 법령에 맞춰 협의합니다.

권한과 검토 단계를 고려해 운영하는 사내 AI 업무 환경
사람이 확인하고 이어받을 수 있는 업무 흐름
THE APPROACH

상담 후에는 구축 범위와 산출물을 구체화합니다

초기 상담에서는 민감한 원본 자료를 보내지 않아도 됩니다. 업무 설명과 사용 중인 도구, 반복되는 문서 종류, 어려운 예외를 바탕으로 적용 가능성과 확인이 필요한 조건을 먼저 살펴봅니다.

무엇을 자동화할지

업무 흐름과 적용 범위

현재 흐름과 개선 목표, 자동화 대상·제외 대상, 담당자 승인 지점을 정리합니다. 확인이 필요한 가정과 먼저 검증할 업무도 구분합니다.

어디서 가져와 어디로 보낼지

데이터와 시스템 연결안

사용할 자료의 위치와 형식, 데이터 흐름, 권한, 기존 API 또는 대체 연동 방법을 정리합니다. 외부 서비스 사용 여부와 운영 조건도 함께 확인합니다.

확인 기준이 있는 일정

단계별 구축·검수 계획

범위별 구현 단계와 테스트 자료, 정상·예외 상황의 검수 기준을 협의합니다. 일정과 비용은 시스템 접근성, 데이터 상태, 보안 검토와 연동 난이도를 확인한 후 제안합니다.

도입 이후를 준비

운영·인수 기준

사용자와 관리자 역할, 오류·재처리 방법, 운영 안내와 변경 절차를 프로젝트 범위에 맞춰 정리합니다. 필요한 유지관리 방식은 별도로 협의합니다.

THE APPROACH

도입 범위는 상담 후 함께 정합니다

페이지의 기능은 가능한 구축 방향을 설명하는 예시입니다. 모든 기능이 모든 조직에 필요하거나 자동화가 항상 적합한 것은 아닙니다. 실제 데이터와 시스템, 보안 정책을 확인한 뒤 우선순위와 범위를 제안합니다.

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