AI Consulting
AI를 안 써서문제가 아닙니다.제대로 모르고 써서문제입니다.
직원들은 이미 AI를 씁니다. 각자 알아서, 검증 없이, 회사 자료를 그대로 붙여넣으면서요. 원디비전은 회사에 맞는 사용법을 가르치고, 반복되는 일은 아예 AI가 하도록 만들어 드립니다.
혹시 지금 이런 상태입니까
직원마다 쓰는 AI가 다릅니다
누구는 ChatGPT, 누구는 아무것도 안 씁니다. 같은 일을 사람마다 다른 품질로 합니다.
회사 자료를 그대로 붙여넣습니다
어디까지 넣어도 되는지 정한 적이 없습니다. 사고가 나야 알게 됩니다.
받은 답을 검증 없이 씁니다
그럴듯하게 틀린 내용이 그대로 고객에게 나갑니다.
잘 쓰는 직원 한 명에게 몰립니다
그 사람이 나가면 회사의 AI 역량도 같이 나갑니다.
매번 처음부터 다시 설명합니다
어제 잘 됐던 방식이 기록돼 있지 않아 쌓이는 게 없습니다.
결제만 하고 실제로는 안 씁니다
구독료는 나가는데 업무는 그대로입니다.
AI 도입에 실패하는 회사는 대부분 도구가 없어서가 아닙니다. 쓰는 방법이 회사에 정착하지 못해서입니다.
그래서 두 가지를 합니다
01
AI 교육
회사 업무에 맞춰 가르칩니다
일반론 강의가 아닙니다. 실제로 그 회사가 하는 일을 놓고, 그 일에 AI를 어떻게 쓰는지 가르칩니다.
- 전 직원 집합교육 — 회사로 찾아가 현장에서
- 담당자 1:1 밀착 — 본인 업무를 같이 붙어서 적용
- 보안 기준 수립 — 무엇을 넣어도 되는지 선 긋기
- 사내 프롬프트 정리 — 사람이 바뀌어도 남도록 문서화
02
AI 자동화 구축
반복되는 일은 사람 손을 떠나게
가르쳐도 사람이 매번 해야 하는 일이 있습니다. 그건 교육이 아니라 시스템으로 풉니다.
- 반복 업무를 골라 AI가 처리하도록 구축
- 쓰던 프로그램과 연결 — 새로 갈아엎지 않습니다
- 사람이 확인할 지점만 남기고 나머지는 자동
- 운영하며 계속 학습·개선
회사마다 필요한 AI 직원은 다릅니다
전부 만들 필요는 없습니다. 진단에서 지금 제일 아픈 곳부터 고릅니다.
AI CS 직원
- 문의 확인·자동 분류
- 답변 초안 생성
- 클레임 위험도 판단
- 중요 문의 호출
AI 마케팅 직원
- 광고 성과 분석
- 콘텐츠 분석
- 캠페인 아이디어 제안
- 일간·주간 보고서
AI 재고 직원
- 판매량 분석
- 재고 부족 예측
- 리오더 시점 계산
- 재고 위험 알림
AI 영업 직원
- 문의 정리
- 견적 초안 작성
- 상담내용 요약
- 후속 연락 관리
AI 데이터 직원
- 여러 시스템 데이터 수집
- 엑셀 작업 자동화
- 매출·광고·재고 통합
- 경영 보고서 생성
AI HR 직원
- 지원자 데이터 정리
- 면접 질문 자동 생성
- 면접 내용 요약
- 평가자료 정리
프로그램을 팔지 않습니다.
업무부터 봅니다.
01
AI 업무진단
지금 하는 일을 펼쳐 놓고 사람이 할 일과 AI가 할 일을 가릅니다.
02
AI 직원 설계
어떤 업무를 누가 맡을지, 어디까지 맡길지 정합니다.
03
시스템 구축
설계한 대로 직접 만듭니다. 사서 붙이는 게 아닙니다.
04
기존 프로그램 연결
쓰던 쇼핑몰·ERP·CRM에 붙여 실제 데이터로 돌아가게 합니다.
05
실제 운영
직원이 쓰기 시작합니다. 막히는 지점을 같이 봅니다.
06
학습 및 개선
쓸수록 정확해지도록 다듬습니다. 여기서 끝나지 않습니다.
AI는 챗봇이 아닙니다.
연결하면 일을 합니다.
회사 내부 시스템에 붙이면 AI가 데이터를 직접 보고 판단하고 실행합니다. 지금 쓰시는 것들 위에 얹습니다.
- 쇼핑몰
- ERP
- CRM
- 광고 플랫폼
- 고객센터
- 재고관리 시스템
- 사내 데이터
- 웹사이트
우리가 먼저 씁니다
이 사이트가 그 예입니다
매일 자정 AI가 블로그 초안을 씁니다. 발행되면 네이버와 구글에 색인을 자동으로 제출합니다. 사람이 하던 “글 쓰고 검색 등록하기”가 통째로 사라졌습니다.
AI Consulting Team
각자의 자리를 책임지는
세 사람
업무를 뜯어보는 사람, 가르치는 사람, 만드는 사람이 따로 있습니다. 진단만 하고 떠나지 않고 구축까지 같은 팀이 이어서 합니다.
임중빈
Lim Jungbin · 대표 · AI 컨설팅 총괄
- 경력
- 원디비전 설립 · 운영 (2018~)
- 사내 업무 자동화 직접 설계 · 구축
- AI 블로그 생성 · 색인 자동화 운영
- 강점
- 업무를 뜯어보고 AI가 할 일을 골라내는 판단
- 전문
- 업무 진단AI 설계자동화 구축시스템 연동
“AI를 안 쓰는 게 문제가 아니라, 제대로 모르고 쓰는 게 문제입니다.”
서지훈
Seo Jihoon · AI 컨설턴트 · 업무 진단
- 경력
- 제조 · 유통 기업 업무 프로세스 컨설팅
- 사내 AI 도입 교육 진행 다수
- 부서별 반복 업무 진단 · 자동화 우선순위 설계
- 강점
- 현장 업무를 듣고 자동화할 지점을 찾아내는 눈
- 전문
- 업무 진단직원 교육프로세스 설계보안 기준 수립
“도구를 먼저 사면 실패합니다. 업무를 먼저 봐야 합니다.”
한예린
Han Yerin · AI 자동화 엔지니어
- 경력
- LLM 기반 사내 업무 도구 개발
- 쇼핑몰 · ERP · CRM 연동 자동화 구축
- 문서 · 데이터 처리 파이프라인 설계
- 강점
- 쓰던 시스템을 갈아엎지 않고 AI를 얹는 설계
- 전문
- LLM 연동API 연동데이터 파이프라인RPA
“잘 만든 자동화는 직원이 쓰고 있다는 걸 잊게 만듭니다.”
한 명을 더 뽑기 전에,
지금 업무부터 보시죠.
무엇을 AI에 맡길 수 있는지 먼저 확인해 드립니다. 진단은 무료이고, 결과를 보고 진행 여부를 정하시면 됩니다.