01
채용은 느리고 비용이 큽니다
제품, 디자인, 엔지니어링, QA, 운영, 지원, 재무, 마케팅이 모두 필요합니다. 한 사람을 채용하는 데 몇 달이 걸리고, 제 몫을 하기까지는 그보다 더 걸립니다. 그리고 한 사람이 떠날 때마다 지식도 회사 밖으로 함께 나갑니다.
// 간극 — 데이터, 인력, 규제 기반이 준비되기 전에 기술이 도입될 수 있습니다
AI 인력 · 규제 산업
귀사의 클린 데이터 위에 배포되는 AI 인력.
먼저 귀사의 환경 안에 데이터 기반을 세우고, 그 위에서 AI 인력이 움직입니다. 첫날부터 감사 앞에서도 당당히 설명할 수 있습니다.
규칙을 코드로 강제
에이전트는 규칙을 깰 수 없습니다. 거버넌스는 에이전트 바깥에서, 코드로 작동합니다.
에이전트는 규칙을 깰 수 없습니다. 거버넌스는 에이전트 바깥에서, 코드로 작동합니다.
빈틈없는 감사 기록
모든 동작이 기록되고, 모든 주장은 운영 중인 데이터 출처까지 거슬러 추적할 수 있습니다.
모든 동작이 기록되고, 모든 주장은 운영 중인 데이터 출처까지 거슬러 추적할 수 있습니다.
귀사의 데이터, 귀사의 클라우드
플랫폼은 귀사 환경 안에서 작동합니다. 소유도 운영도 귀사의 몫입니다.
플랫폼은 귀사 환경 안에서 작동합니다. 소유도 운영도 귀사의 몫입니다.
문제
오늘날 기업 리더가 마주한 과제
귀사에는 AI 인력과 그 아래를 받치는 클린 데이터 기반이 필요합니다.
02
낱낱의 AI 도구는 서로 연결되지 않습니다
글쓰기용 AI 하나, 코드용 AI 하나, 분석용 AI 하나. 어느 것도 맥락을 공유하지 않고, 귀사의 비즈니스를 이해하지 못하며, 지난주에 한 일조차 기억하지 못합니다.
// 대가 — 데이터 기반이 준비되지 않으면 AI 프로젝트가 정체될 수 있습니다
03
귀사의 데이터는 곳곳에 흩어져 있습니다
포트폴리오 시스템, CRM, ERP, 회계 프로그램, 그리고 십여 개의 스프레드시트가 저마다 그림의 한 조각씩을 쥐고 있습니다. 누군가 그 데이터를 한데 모아 라벨을 붙이기 전까지, 어떤 AI도 그 위에서 믿을 만하게 작동하지 않습니다.
// 순서 — 기반은 AI 인력보다 먼저 들어갑니다. 나란히 가는 것이 아닙니다
해답
귀사의 비즈니스에 맞춰 구성된, 귀사만의 클린 데이터 위에서 작동하는 완결된 AI 인력.
챗봇도, 천편일률적인 범용 라이선스도 아닙니다. 먼저 귀사의 비즈니스를 이해하고, AI에 필요한 데이터 기반을 구축한 뒤, 귀사의 팀이 직접 지휘하는 영역 특화 인력을 배포하는 여정입니다.
디지털화
우리는 데이터와 권한, 규제 기반을 먼저 자리 잡게 한 뒤에야 그 위에서 무언가를 돌립니다. 종이에, 스프레드시트에, 또는 누군가의 머릿속에 있던 것이 이후 작업이 딛고 설 기록이 됩니다.
AI·데이터 플랫폼
먼저 데이터를 통합하고 라벨을 붙이며 거버넌스를 적용한 기반을 구축합니다. 귀사 팀이 플랫폼을 운영하고, AI 인력은 그 위에서 작동합니다.
소프트웨어 엔지니어링
맞춤 소프트웨어 프로젝트는 개발에 운영 맥락이 빠져 있으면 실패할 수 있습니다. 귀사의 업무를 수행하는 동일한 AI 인력이 같은 거버넌스 아래 소프트웨어를 작성합니다.
귀사의 사람들
귀사의 사람들은 어디에 자리하는가
귀사 구성원들이 AI 인력을 지휘합니다. 무엇을 만들고, 출시하고, 약속할지 결정하며, AI 인력은 이들이 지시한 업무를 수행합니다.
귀사의 사람들전략과 우선순위를 세운다
AI 인력그 우선순위에 따라 실행한다
귀사의 사람들중대한 의사결정을 내린다
AI 인력분석을 갖춘 선택지를 마련한다
귀사의 사람들무엇을 출시할지 승인한다
AI 인력검토와 QA 프로세스를 돌린다
귀사의 사람들고객 관계를 책임진다
AI 인력지원 물량과 피드백을 감당한다
귀사의 사람들브랜드를 정의한다
AI 인력브랜드 규칙을 한결같이 적용한다
귀사의 사람들이 결정하고, AI 인력이 실행합니다.
감사 앞에서도 당당하게코드로 강제되는 품질 관문귀사의 AI 인력이 직접 구축
ValoLab을 택하는 이유
기업 리더가 ValoLab을 신뢰하는 이유
규제 산업의 구매자는 무엇보다 먼저 이렇게 묻습니다. 이것을 감사인에게 어떻게 변호할 것인가? 답은 구조에 있습니다. 모든 동작이 코드로 통제되고, 빠짐없이 기록되며, 언제든 들여다볼 수 있습니다.
지침이 아니라, 코드로 강제하는 거버넌스
규칙은 에이전트 바깥의 코드로 강제됩니다. 에이전트 자신에게는 선택의 여지가 없습니다.
쌓일수록 단단해지는 조직 기억
한 번의 협업에서 귀사의 비즈니스에 대해 배운 것이 귀사와의 다음 협업의 출발점이 됩니다. 모든 사실은 그것이 어디서 왔는지를 함께 지닙니다.
실제로 움직일 수 있는 정보
외부에서 온 주장은 모두 출처와 대조하는 단계를 거친 뒤에야 귀사에 도달합니다.
품질 관문 파이프라인
요구사항에서 운영까지, 길목마다 세워둔 차단 지점.
갈아 끼울 수 있는 산업 지식
다른 산업으로 옮기면 바뀌는 것은 AI 인력이 무엇을 아는가이지, 어떻게 만들어졌는가가 아닙니다.
한 번 만들어 통째로 다시 씁니다
다음 협업은 지난 협업이 세워 둔 조직에서 시작합니다. 백지에서 시작하지 않습니다.
모든 동작에 빠짐없이 남는 감사 기록
누가, 언제, 어떤 권한으로, 무엇을 했는가.
귀사의 비즈니스에 맞춰 구성모델이 아니라 인력충분한 설명에 근거한 동의 아래, 여러 협업을 거치며 공유 지식이 축적됩니다
AI 인력
귀사의 AI 인력이 하는 일
AI 인력은 아홉 개 부서에 걸쳐 있고, 각 부서는 귀사가 이미 운영하고 있는 기능 하나를 맡습니다. 우리는 템플릿이 아니라 귀사의 일하는 방식에 맞추어 조정하며, 그 바탕이 되는 데이터 기반이 갖춰지는 대로 가동에 들어갑니다.
제품·전략
요구사항을 작성하고, 로드맵의 우선순위를 정하며, 가격 모델을 세웁니다.
디자인·경험
인터페이스를 디자인하고, 콘텐츠를 쓰며, 브랜드를 한결같이 유지합니다.
엔지니어링
아키텍처를 설계하고, 코드를 작성하며, 운영에 배포합니다.
품질·보안
코드를 검토하고, 성능을 시험하며, 보안을 점검하고, 규정 준수를 확인합니다.
운영·딜리버리
생산을 계획하고, 공급업체를 관리하며, 수요를 예측하고, 운영을 모니터링합니다.
고객 성공
신규 사용자를 안내하고, 지원을 처리하며, 피드백을 모으고, 귀사의 영역에 맞춰 코칭합니다.
재무·규정 준수
성과를 분석하고, 위험을 평가하고, 규제 변화를 추적합니다.
경영 지원실
경영진에게 매일 브리핑하고, 요청에 따라 조사하며, 업계에서 움직이는 것을 추적합니다.
마케팅·그로스
캠페인을 집행하고, 콘텐츠를 만들며, 성장 전략을 실험하고, 성과를 측정합니다.
1계층 · 조직2계층 · 도메인3계층 · 고객
ValoStack
ValoStack. 쌓일수록 똑똑해지는 두뇌.
모든 협업이 다음 협업을 더 낫게 만듭니다. 그리고 귀사가 동의하기 전에는 그 어느 부분도 공유되지 않습니다.
협업은 매번 귀사의 일이 실제로 어떻게 돌아가는지를 기록합니다. 절차와 판단, 그리고 그 분야가 딛고 선 규칙입니다. 모든 항목에는 날짜와 전문가의 확인이 붙습니다.
귀사의 데이터는 귀사의 환경에 남습니다. 충분한 설명에 근거한 동의 아래 재사용 가능한 패턴과 검증된 분야 로직이 ValoStack에 기여하여, 이후 협업에서 이 공유 지식을 활용할 수 있습니다.
귀사의 데이터는 끝까지 귀사의 것입니다. 패턴과 검증된 도메인 로직만이 공동의 강점으로 거듭납니다.
한 협업에서 귀사의 비즈니스에 대해 배운 것을 다음 협업으로 이어 가고, 각 산출물이 어떻게 도출되었는지 설명하는 감사 기록을 함께 내놓는 AI 인력.
제품 포트폴리오
제품마다 어디까지 왔는지를 투자자를 위해 적었습니다. 각각이 무엇을 위한 것이고, 어디까지 지어졌는지입니다. 각각이 독립된 서비스로 남으면서도 여섯이 왜 같은 방식으로 만들어지는지도 적혀 있습니다. 그래서 다음 제품은 새 회사가 아니라 한 번의 배포가 됩니다.
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