산업별 도메인 전문가들이 함께, 현장과 AI를 연결합니다. With AI Lab은 개발사도, 전통 컨설팅사도 아닌 — 현장과 AI 사이를 잇는 AX 코디네이터 팀입니다. 우리 조직의 언어로 이해하고, 작게 시작해, 배운 것이 개인이 아니라 조직에 남도록 함께합니다.
기술의 문제가 아니라, 기술과 현장 사이에 존재하는 갭 때문입니다.
AI 개발자는 최신 기술에 능숙합니다. 하지만 발주·정산·영업·문제 해결 방식 같은 현장의 맥락과 도메인을 담아내는 솔루션이라야 현장에 빠르게 안착합니다.
도메인 경험이 풍부한 실무진은 업무의 병목과 개선점을 알지만, AI를 어떻게 붙여야 할지 막막합니다. 교육을 받아도 내 업무와 연결되지 않으면 단발로 끝나기 쉽습니다.
AX 코디네이터는 현장과 AI를 연결하는 '통역자'입니다. 현장의 언어로 업무를 진단하고, 기술의 언어를 현장의 언어로 번역하며, 직원이 스스로 만들 수 있을 때까지 프로세스를 설계합니다. AI는 현장의 손에서 성과로 작동합니다.
"10명이 하던 일을 5명이 하는 것" — 그것은 AX의 절반입니다. 나머지 절반이 더 큽니다.
제품은 그것을 만드는 조직의 구조를 닮습니다(콘웨이의 법칙). 사업도 마찬가지입니다. 한 사람이 감당할 수 있는 컨텍스트의 양, 소통할 수 있는 사람의 수 — 우리는 오랫동안 인간의 한계에 맞춰 조직을 최적화해 왔고, 그렇게 만들어진 조직의 형태가 역설적으로 사업의 한계가 되었습니다.
새로운 일 하나에도 만들 사람, 운영할 사람, 팔 사람이 필요했습니다. 그래서 좋은 아이디어가 있어도 시작하지 못했습니다. AI가 컨텍스트의 한계를 넓히고 소통 비용을 낮추면 — 100명의 조직이 필요해 시작하지 못했던 일을, 3명이 시작할 수 있게 됩니다.
팀의 단위가 달라지면 제품의 단위가 달라지고, 제품의 단위가 달라지면 사업의 단위가 달라집니다.
조직 구조 때문에 시도하지 못했던 일을 시작하는 것 — 그 지점이 진짜 AX의 시작입니다.
조각 수가 적은 퍼즐도 있고, 많고 복잡한 퍼즐도 있습니다. 무엇을 맞추느냐에 따라 시작하는 방법이 달라야 합니다.
보고서 작성, 데이터 정리, 콘텐츠 제작 같은 개인 업무는 눈에 띄는 조각 하나를 집어 들고 바로 시작해도 됩니다. 잘 설계된 단발 교육만으로도 충분한 효과를 기대할 수 있습니다.
기업의 일하는 방식을 바꾸는 일은 조각이 많고 복잡한 퍼즐입니다. 이런 퍼즐은 전체 아웃라인 — 조직의 구조와 업무 흐름 — 을 먼저 맞춘 뒤, 부분별로 채워가야 합니다.
배우고(리터러시) → 만들어보고(Agent) → 일하는 방식을 바꿔갑니다(AX 솔루션). 모든 단계는 우리 조직의 직무와 현장에 맞게 설계됩니다.
단순한 툴 사용법이 아니라, 나의 미래와 고객을 위한 현업 중심의 AI 리터러시를 키웁니다. 사전 설문과 인터뷰로 직무별 현황을 파악하고, 현장의 사례를 활용한 실습 중심으로 진행합니다.
배운 것을 실제 업무 프로젝트로 전환합니다. 나만의 AI 비서(에이전트)를 만들고, 바이브코딩으로 현장 과제를 직접 다루며, 사내강사를 육성해 자체 학습조직으로 성장시킵니다.
기업의 전체 구조와 업무 흐름을 진단하고, 그 결과에 맞춰 초기 커스터마이징된 솔루션을 제공합니다. 목표는 외부 의존이 아니라 — 'AI를 쓰는 조직'을 넘어 'AI로 운영되는 조직'으로의 내재화입니다.
"단순한 도구의 도입이 아닌, 일하는 구조와 환경의 변화입니다."경험을 데이터로, 데이터를 자산으로
거창한 선언이 아니라, 작게 시작해 크게 키웁니다.
Start Small, Think Big, Move Fast.
우리 조직의 실제 업무로 AI가 무엇을 할 수 있는지 시연을 통해 가능성을 확인하실 수 있습니다. 변화는 확신에서 시작됩니다.
부서별 업무 흐름과 병목을 현장의 언어로 매핑합니다. AI로 개선할 부분과 사람의 역할을 구분합니다.
직무 맞춤 교육과 함께 흩어진 경험을 데이터로 만듭니다. 업무 흐름의 표준화와 유연한 AI 활용을 함께 고려합니다.
구성원들이 AX 도구 개선에 참여하고, 내부 액셀러레이터가 육성됩니다. 외부 전문가 없이 운영되는 자율 구조가 목표입니다.
일은 AI가, 의사결정은 사람이 합니다. 우리가 제공하는 솔루션은 고객이 스스로 만들 수 있게 되는 환경이며, 그 과정을 코디네이팅합니다.
산업재 제조부터 화장품 OEM, 프랜차이즈 본부, 뷰티 브랜드, 커머스, 그룹사 계열 교육, 그리고 AI 플랫폼·개발 도구 구축까지 — 10곳의 현장에서 교육·자문·솔루션의 실험이 진행되었습니다.
주 1회 교육+자문으로 시작한 TF가 이듬해 경영방침 1호 과제 'AI혁신 Lab'으로 상설화. 사원부터 전무까지 전 직급이 참여하고, 교육받은 직원이 사내강사가 되어 후속 기수를 직접 교육. 경영계획 워크숍까지 AI 기반으로 전환 — 교육이 회사의 운영 구조로 정착한 사례.
기본과정으로 시작한 교육이 기본·응용 각 3기, 리더 특강, 관리팀 심화과정, 해외법인 특강, 물류 계열사 워크숍까지 확장. 계열사와 직급을 넘나드는 그룹 차원의 AI 학습 체계로 확대.
대표부터 실무자까지 전사가 기본+5주 응용과정에 참여. 교육 결과물이 곧 실전 — 미국 아마존 입점 전략서(한/영), CRM 마케팅 챗봇, 부서별 AI툴 활용 가이드까지 도출.
사전 설문·인터뷰로 커리큘럼을 조율하고, 마케팅 이미지·영상 제작부터 데이터 분석, AI 비서 만들기까지 실무 그 자체로 진행. 조별 과제는 경영진과 함께 실습.
생산·품질·R&D·영업 전 부문의 리더급 약 30여 명이 기수별로 참여. 직무별 프롬프트 라이브러리를 구축하고, MRP 관리·샘플 확정률 개선 같은 현업 프로젝트를 최종 결과물로 산출.
가맹본부의 본부장·팀장급이 참여. 브랜드별로 흩어진 가맹점 발주 데이터를 AI로 통합 분석하는 실무 시뮬레이션과 직무별 프롬프트 실습을 진행.
CEO 포함 전 직원 7명이 참여. 개인별 연간 목표와 담당 업무를 교육 과제에 직접 연결해, MD·마케팅·CX·재무 등 8개 직무의 프롬프트 라이브러리와 자사 브랜드 전략 프로젝트를 완성.
AI 에이전트가 프로젝트의 요구사항과 코드 구조를 이해하고, 코드 작성·수정·터미널 실행·오류 해결을 연속적으로 수행하는 개발 플랫폼. Git 연동과 프로젝트별 컨텍스트 관리를 기반으로 개발 전 과정을 하나의 작업 환경으로 통합.
고객이 웹에서 인쇄물을 직접 편집하고 상품과 옵션을 선택해 주문할 수 있도록 페이지 빌더와 쇼핑몰을 통합 개발. 기획·화면 설계·프론트엔드·백엔드·오류 수정과 테스트 전 과정에 AI와 개발 에이전트를 활용.
프로젝트의 코드베이스와 개발 규칙을 바탕으로 코드 탐색·생성·수정·리팩터링과 오류 해결을 지원하는 AI 코딩툴을 개발. 단순한 코드 자동완성을 넘어 AI 에이전트가 작업을 계획하고 실행한 뒤 결과를 검증하도록 설계.
기업의 AX는 개발자 혼자서도, 컨설턴트 혼자서도 완성할 수 없습니다. With AI Lab은 도메인 전문가와 Tech 리더가 함께 현장을 이해하고 코디네이팅합니다. 데이터·콘텐츠·에이전트 개발 등 분야별 전문 인력이 프로젝트 단위로 고객사 규모와 과제에 맞게 구성됩니다.
브랜드 매니저로 상품을 만들고, 글로벌 시장을 개척하고, 방송과 이커머스 현장에서 판매를 이끌었습니다. 산업환경이 바뀔 때마다 현장에서 부딪히며 배운 30년 — 그 도메인 경험과 감각이 지금 AI를 기업 현장에 연결하는 기반입니다.
빠르게 바뀌는 AI 흐름을 학습조직 안에서 직접 실험·연구하며, 기업 현장에 접목할 방법을 검증합니다.
서버·인프라 — 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 — AI Agent까지 전체 구조를 직접 설계하고 구현하여, 아이디어를 문서 제안이 아닌 작동하는 제품과 운영 가능한 시스템으로 완성합니다.
AI와 기업경영이 낯설어도 괜찮습니다. 자주 듣게 되는 용어들을 현장의 언어로 풀었습니다.
문의 전에 가장 많이 받는 질문들을 정리했습니다.
이해의 시간을 먼저 갖습니다. 기업의 상황에 따라, 원하시는 목표에 따라 어떻게 진행하면 좋을지 현장 경험이 풍부한 코디네이터가 도와드립니다.
가능합니다. 이미 AI 교육을 받고 활용하는 상태시라면 다음 단계로 바로 시작할 수 있습니다.
다릅니다. 업종과 조직 규모, 그리고 해결하고자 하는 문제에 따라 최적화된 내용으로 설계합니다. 다만 LLM과 Agent에 대한 기본적인 이해와 활용은 기본적으로 하셔야 합니다.
그렇습니다. 단발성 교육도 워크샵 형태로 진행 가능합니다. 하지만 AI가 일하는 환경으로 발전하시려면 그동안 막연히 생각해왔던 내용들을 객관적으로 확인하실 필요가 있습니다. 그래야 커리큘럼과 교육 내용도 맞춤으로 설계가 가능합니다. 진단이 필요한 이유입니다.
필요합니다. 경영진 스스로가 AI와 Agent로 일하는 방식을 이해하셔야 조직의 일하는 환경이 만들어집니다.
가능합니다. 특정 업무 성과와 역량을 올리기 위해 팀 단위 교육과 워크샵이 가능합니다. 다만 협업이 많고 타 부서의 데이터를 활용해야 한다면 유관팀도 이해하고 협조를 해야 완성도가 높습니다.
가능합니다. 팀 단위가 아닌 전사적인 과제인 경우, 기본 교육을 실습한 후에 문제 해결 중심의 별도 워크샵으로 진행 가능합니다.
단발 교육일 경우 실습 위주로 구성됩니다. 진단과 과제 설정을 해서 가는 경우에는 기술 트렌드 및 다양한 툴과 사례들을 추가적으로 배울 수 있습니다.
많은 과제는 학습과 실습을 통해 직접 해결하실 수 있습니다. 시스템적으로 복잡한 경우에는 별도의 개발 프로젝트로 진행이 가능합니다.
그렇습니다. 실습은 개인 단위로 이뤄지고 팀 단위 과제도 협업을 하게 됩니다.
그렇습니다. 지속적인 운영을 위해서는 유료 계정이 필요합니다. 무료 계정은 1단계에서도 한계가 있으며 2단계는 진행이 어렵습니다.
과제 범위에 따라 다릅니다. 단발 워크샵부터 수개월의 동반 과정까지 가능하며, 조직 전체의 일하는 방식이 자리 잡는 데는 통상 수개월 단위의 여정으로 봅니다.
규모와 범위에 따라 사전 진단 후 협의합니다. 작게 시작해 효과를 확인하며 확장하는 방식을 권해드립니다.
산출물의 개수가 아니라 업무에 남는 변화 — 시간 단축, 표준 수립, 사내강사 육성 등 — 를 함께 정의하고 추적합니다.
민감한 데이터는 외부로 나가지 않는 방식(사내 배포, 권한 설계 등)을 과제별로 함께 설계합니다.
업종·규모·현재 고민을 간단히 남겨 주세요. 현장의 언어로 시작점을 함께 찾아드립니다.
어떤 단계의 고민이든 환영합니다. 남겨 주신 내용은 확인 후 회신드립니다.
With AI Lab