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현업 업무를 기반으로 문제를 정의하고, AI PoC와 내부 업무 도구를 공동 구축했습니다. 일부 과제는 검증 이후 실제 운영 제품으로 확장되었습니다.
Co-Build WORKSHOP
문제를 함께 정의하고AI PoC 개발도 함께합니다.
현업 담당자와 엔지니어가 업무 기준을 함께 정하고, 실제로 작동하는 시제품(PoC)을 만듭니다.
현재 워크플로우 상 겪고 있는 병목에 대해 담당자와 함께 분석합니다. 그 후 병목을 빠르게 해결하는 PoC를 만듭니다.
세부 수행 사례클릭 시 주제별 세부 내용 확인이 가능합니다. 이외에도 수 많은 사례가 있습니다
HR 업무
- 01
퇴직 업무 지식 에이전트
여러 문서와 저장 공간에 분산된 퇴직금·퇴직연금 규정과 업무지침을 구조화하고, 최신 문서를 기반으로 일관된 기준으로 답변하는 AI 지식 에이전트를 설계했습니다.
- 02
인사 심의 업무 운영 에이전트
기한과 절차 누락이 허용되지 않는 인사 심의 업무를 준비·진행·종료·결과 반영 단계로 구조화하고, 필수 일정과 문서, 초안 생성을 통합 관리하는 운영 에이전트를 설계했습니다.
- 03
계약·정산 통합관리 에이전트
담당자별로 분산되어 종료 시점을 놓치던 계약 정보를 통합하고, 계약 조건 기반의 월별 정산 1차 검토와 갱신·종료 알림까지 하나의 워크플로우로 재설계했습니다.
- 04
제도 변경 대응 지식 시스템
급여·근태·세금·보험 제도 변경 시 영향 범위와 예외 처리 이력을 구조화해, 담당자 개인의 경험으로 남던 대응 지식을 조직이 재사용할 수 있는 자산으로 전환했습니다.
- 05
필수교육 관리 자동화
내부 학습 시스템의 교육 목록과 이수 현황을 온보딩 대상자와 연결해, 신규 구성원의 필수교육 이수 상태를 자동으로 관리하는 워크플로우를 구현했습니다.
- 06
AI 커리어 성장 플랫폼
역량 진단·피드백·업무 경험 데이터를 통합해 구성원의 강점과 목표 직무 간 격차를 분석하고, 학습·경험·역할 이동을 포함한 실행계획을 제안하는 플랫폼을 설계했습니다.
- 07
조직별 근태 모니터링 자동화
근태 데이터를 조직별로 자동 집계·발송하고, 초과근무 발생일과 비용 사용 내역을 연계해 기준 불일치 내역을 1차 검토하는 일일 자동화 프로세스를 설계했습니다.
- 08
급여·퇴직 업무 프로세스 분석
오류 비용이 큰 급여·퇴직 업무를 세부 단계로 분해해 규칙 기반 자동화, AI 지원, 담당자 검증이 필요한 영역을 구분하고 단계적 PoC 범위를 도출했습니다.
- 09
다면평가 데이터 분석·검증 시스템
정량 점수와 서술 의견의 불일치, 평가자 관계별 점수 편차 등 확인이 필요한 이상 징후를 선별해 담당자의 최종 검토로 연결하는 분석 파이프라인을 설계했습니다.
- 10
AI 산출물 검증 에이전트
AI가 생성한 문서와 분석 결과에서 오류 위험이 높은 항목과 근거가 부족한 내용을 우선 선별하고, 사람이 근거를 확인해 최종 판단하는 검증 계층을 설계했습니다.
- 11
성과·행태 평가 캘리브레이션
평가자별 점수 분포와 평가 성향을 분석해 기준 차이를 확인하고, 원점수를 임의로 바꾸지 않으면서 조정 근거와 후보를 담당자에게 제공하는 구조를 설계했습니다.
- 12
참여 기회 선정 로직
연도별 운영 횟수와 누적 참여·당첨 이력을 정규화해, 반복적으로 미선정된 구성원에게 실질적인 기회를 더 부여하는 가중치 선정 방식을 설계했습니다.
- 13
진단-실행 연결 운영체계
역량·리더십 진단 결과를 리더별 우선 개선과제, 관찰 가능한 실행 행동, 점검 주기로 연결해 진단이 일회성 보고서로 끝나지 않는 운영 구조를 설계했습니다.
- 14
생성형 AI 구독·예산 통합관리 에이전트
팀·개인별로 분산된 AI 서비스의 계정, 플랜, 사용량, 비용을 하나의 대시보드로 통합하고, 미사용 계정과 비용 이상 징후를 탐지하는 운영 에이전트를 설계했습니다.
규제·품질 문서
- 01
규제 문서 추적성 관리
요구사항·설계·검증 결과와 고객 불만 데이터를 하나의 구조로 연결하고, 규정에 맞는 문서 초안 생성과 누락된 검증 항목 탐지가 가능한 추적성 관리 체계를 설계했습니다.
- 02
규제 문서 작성 워크스페이스
기능정의서와 인허가 문서를 프로젝트별 템플릿과 작성 기준에 맞춰 작성·검증할 수 있는 마크다운 기반 문서 환경을 구성했습니다.
- 03
품질문서 변경 영향 분석
개정된 품질 문서를 조항 단위로 비교해 변경 내용을 요약하고, 영향을 받는 관련 문서와 후속 조치를 제안하는 시스템을 설계했습니다.
- 04
통합 품질관리 시스템
절차서·기록·교육 이력·변경관리를 통합해, 업무 상황을 입력하면 필요한 절차와 양식을 안내받는 내부 품질관리 시스템을 설계했습니다.
의료·연구 데이터
- 01
의료영상 품질검수 워크스테이션
영상 목록, 2D·3D 뷰어, 판정과 기록을 한 화면에 통합해 대량 의료영상의 검수 속도와 기록 일관성을 높였습니다.
- 02
의료데이터 수집·익명화·제공 관리
데이터 입고부터 익명화, 품질검수, 연구자 제공까지 전 과정을 구조화하고 반출 승인과 로그를 관리하는 체계를 설계했습니다.
- 03
자연어 기반 연구데이터 검색
SQL 없이 자연어 조건으로 연구데이터를 검색하고, 질의 검증과 승인을 거쳐 추출하는 시스템을 설계했습니다.
- 04
바이오산업 뉴스 트래커
연구 분야 뉴스의 수집·중복 제거·요약·시사점 생성을 자동화해, 장시간 걸리던 기사 정리 업무를 수분 내 처리로 단축했습니다.
- 05
논문 기반 바이오마커 발굴
질환명 입력으로 논문 검색부터 질환·미생물 연관 정보의 구조화까지 자동화해, 수개월 걸리던 초기 문헌 탐색을 수주 수준으로 단축했습니다.
- 06
바이오자원 익명화·입고관리
자원 입고 등록, 중복 방지 익명화 코드 발급, 처리 상태와 월별 통계를 하나의 대시보드로 관리하는 시스템을 구축했습니다.
제품·개발 운영
- 01
제품 릴리즈 지식관리
배포 데이터를 자동 수집·표준화해 제품·엔진·버전·장애 이력을 자연어로 검색할 수 있는 지식관리 시스템을 설계했습니다.
- 02
AI 모델 배포 검증
신규 모델 버전의 성능 지표를 기준 데이터셋으로 회귀 검증하고, 기준 미달 시 배포를 중단하는 자동 검증 흐름을 설계했습니다.
- 03
자율 개발 에이전트 기반 내부 서비스
작업 항목 등록만으로 AI 코딩 에이전트가 코드 작성·테스트·Pull Request 생성까지 수행하고, 사람은 리뷰와 승인을 담당하는 구조로 전환했습니다.
경영지원·대외 업무
- 01
정부지원사업 탐색·평가 에이전트
분산된 공고를 수집·파싱해 신청 요건과 마감일을 추출하고, 적합도 평가와 사업계획서 초안 생성까지 연결한 워크플로우를 설계했습니다.
- 02
스톡옵션 행사 관리
대상자 안내, 신청, 전자서명, 납부 확인을 상태 기반으로 통합 관리하는 웹 시스템을 구축했습니다.
- 03
언론 모니터링·PR 성과분석
기사 수집, 이슈 그룹화, 감성 분석부터 보도자료 확산과 주가 변화 비교까지 연결한 PR 모니터링 시스템을 설계했습니다.
- 04
현장 일정·고객 지원 통합관리
요청 접수, 승인, 캘린더 반영, 후속 조치와 고객 이력을 하나의 흐름으로 연결한 모바일 대응 대시보드를 설계했습니다.
- 05
사내 디자인 업무 통합 시스템
분산된 디자인 요청·파일·진행관리를 역할 기반 권한의 하나의 웹 시스템으로 통합해 구축·배포했습니다.
윤리·준법
- 01
윤리 상담 업무지원 에이전트
문의 접수부터 관련 규정과 과거 사례 탐색, 답변 초안 작성, 담당자 검토와 상담 기록까지 이어지는 전체 워크플로우를 구조화했습니다.
- 02
윤리경영 설문 분석
정기 설문 데이터에서 조직·직급·시점별 차이와 비정상 응답 패턴을 탐지해, 단순 통계로 보이지 않는 위험 신호와 개선 우선순위를 도출하는 분석 체계를 설계했습니다.
분석·리포트 자동화
- 01
계획·실적 통합 분석 리포트
외부 뉴스와 계획 대비 실적, 수요예측 차이를 자동으로 수집·가공해 그래프와 테이블을 포함한 정기 경영 리포트를 생성하는 시스템을 설계했습니다.
- 02
비용절감 과제 성과 모니터링
과제 진행 현황과 마일스톤, 지연 위험을 자동으로 분류해 수신 대상별 맞춤 리포트를 정기 발송하는 모니터링 시스템을 설계했습니다.
- 03
시장정보 분석 리포트
정형 계산은 자동화하고 AI 해석은 분리해, 장기 시장 데이터의 변화와 시사점을 담은 경영진 보고용 리포트를 정기 생성하는 체계를 설계했습니다.
- 04
물류 시장정보 리포트
물류 뉴스와 내부 선적 데이터를 연결해 리드타임·운임 변화와 공급 차질 위험을 함께 분석하는 통합 리포트를 자동화했습니다.
- 05
해외 정책 모니터링 에이전트
여러 기관의 정책 문서를 자동 수집하고, 정책 목적·대상·주요 의무와 업무 영향을 원문 근거와 함께 요약해 알리는 에이전트를 설계했습니다.
계약·구매
- 01
견적·계약 정보 추출
텍스트·이미지 PDF와 엑셀이 혼재된 문서에서 당사자, 기간, 금액 등 관리 정보를 자동 추출하고 신뢰도가 낮은 항목을 표시하는 시스템을 설계했습니다.
- 02
해외 계약 리스크 검토 에이전트
영문 계약서를 조항 단위로 번역·요약하고, 불리한 조항과 하위 계약에 반영되지 않은 연쇄 의무를 탐지하는 검토 에이전트를 설계했습니다.
- 03
요구사항 자동 분류·검토 배정
프로젝트 문서에서 요구사항을 추출해 기술·비기술·상업으로 분류하고, 과거 판단 사례를 근거로 검토 부서를 추천하는 시스템을 설계했습니다.
- 04
협력사 평가 자동화
평가 대상과 담당자 매칭, 구매실적 기반 정량점수 계산, 정성평가 수합부터 최종 리포트까지 정기 평가 업무를 자동화했습니다.
지식 검색·데이터 조회
- 01
변경관리 절차 검색 에이전트
복잡한 변경관리 절차서를 검색 가능한 구조로 변환해, 질문에 필요한 절차와 후속 업무를 근거 문서 위치와 함께 안내하는 에이전트를 설계했습니다.
- 02
자연어 데이터 조회·분석 에이전트
자연어 질문을 데이터 조회 조건으로 변환하고, 결과 요약과 시각화까지 연결하는 데이터 에이전트를 설계했습니다.
- 03
안전·환경 문서 통합 챗봇
사규·기술 가이드·교안을 분리 관리하고 표와 이미지까지 해석해, 원문 근거를 포함한 답변을 제공하는 내부 지식 에이전트를 설계했습니다.
- 04
제품 제원 데이터베이스·비교 서비스
출처가 다른 제원 정보를 표준 항목으로 정규화·검증해 일원화하고, 두 제품을 즉시 비교하는 서비스를 구축했습니다.
사내 운영
- 01
연수시설 예약 안내 자동화
신청서의 희망 일정과 인원을 예약 데이터와 대조해 가능 여부와 대체 날짜를 자동 안내하고, 관리대장까지 갱신하는 시스템을 설계했습니다.
- 02
사내 챌린지 심사 지원
제출물의 필수 항목 검증, 평가기준별 내용 추출, 유사 아이디어 탐지로 심사위원의 사전 검토를 지원하는 시스템을 설계했습니다.
- 03
전사 업무혁신 과제 대시보드
팀별 워크숍 결과물을 자동 수집·표준화해 조직 전체의 중복 과제와 공통 자동화 기회를 한눈에 보여주는 대시보드를 설계했습니다.
조직은 보통 이런 문제들을 해결하기 위해 AI를 활용합니다.
반복·재가공
- 01매주 같은 자료를 처음부터 다시 만듭니다
- 02타 부서에 자료를 넘길 때마다 같은 정보를 다시 입력하거나 재가공합니다
대기·개인 의존
- 03특정 승인이나 판단을 기다리며 업무가 며칠씩 멈춥니다
- 04판단 기준과 예외 처리 방식이 담당자 한 명에게만 의존합니다
시스템·사용 단절
- 05시스템은 있지만 실제 업무는 엑셀·메일·메신저에서 따로 진행됩니다
- 06도구나 시스템을 도입했지만 실제 사용하는 사람은 일부에 그칩니다
Co-Build
실제 병목 진단
표면적인 불편과 실제 원인을 구분합니다.
- 적응 지원
- 불필요한 단계 제거
- 특정 병목 개선
- 워크플로우 재설계
현재 실행 가능한 범위의 PoC
그러나 AI 도구를 지급하는 것만으로는 문제가 해결되지 않습니다.
Cursor, Codex, Claude와 같은 도구는 이미 충분히 강력합니다. 문제는 도구를 사용할 수 있느냐가 아니라, 현재 업무의 어디가 실제 병목인지, 무엇을 바꿔야 업무 혁신으로 이어지는지입니다.
게다가 모든 문제를 전면 재설계할 필요는 없습니다.
같은 불편처럼 보여도 원인은 다를 수 있습니다. 사용자가 새로운 방식에 적응하지 못한 문제일 수도 있고, 불필요한 단계가 쌓인 문제일 수도 있으며, 특정 지점의 병목이나 워크플로우 구조 자체의 문제일 수도 있습니다. Co-Build를 통해 병목의 실제 원인을 분석하고, 조직이 현재 실행할 수 있는 변화 수준을 고려하여 PoC를 진행합니다.
진행 방식
워크플로우를 진단하고, 무엇을 바꿀지부터 정합니다.
한 사람의 속도가 아니라, 전체 워크플로우의 변화를 봅니다. 이후 각 단계를 유지할지, 통합할지, 대체할지, 축소할지, 삭제할지를 결정하고 PoC 범위를 정합니다. 즉 고객 가치에 기여하지 않는 단계는 줄이고, 전체 처리량과 리드타임을 결정하는 병목에 우선적으로 개입합니다.
- 01
문제 정의
현업이 겪는 증상과 해결하려는 업무 목표를 확인합니다.
- 02
페인 포인트·병목 확인
업무가 멈추거나 반복되는 지점을 확인하고, 표면적인 불편과 실제 원인을 구분합니다.
- 03
워크플로우 분해
Seigniter의 진단 솔루션으로 업무를 Process, Task, Activity 단위까지 분해하고, 각 단계의 입력·판단·산출물·담당자를 확인합니다.
- 04
통합·대체·축소·삭제 결정
각 단계를 유지할지, 통합할지, 대체할지, 축소할지, 삭제할지를 결정하고 PoC에 포함할 범위를 정합니다.
- 05
현업과 엔지니어가 함께 PoC를 구축합니다
진단 결과를 바탕으로 현업 담당자가 업무 기준과 필요한 기능을 정의하고 직접 구축 과정에 참여합니다. Seigniter 엔지니어는 개발 환경과 기술적 문제를 해결하며 PoC를 함께 완성합니다.
업무를 가장 잘 아는 현업과 구현 가능한 범위를 아는 엔지니어가 같은 자리에서 판단하기 때문에, 요구사항 전달에 머무르지 않고 실제 작동하는 PoC까지 빠르게 도달할 수 있습니다.
수행 사례
현업과 함께 문제를 정의하고, 실제 결과물까지 구축했습니다.
현업 사용 목적과 이미지 기준을 정의한 뒤, 내부 활용이 가능한 생성형 이미지 서버와 전용 LoRA 모델을 구축했습니다.
분산된 디자인 업무와 자산 관리 과정을 재정의하고, 사내 디자인 매니지먼트 솔루션을 제작·배포했습니다.
현장 점검 기록과 시설 운영 데이터를 함께 분석하고, 사업계획 수립과 대외 이해관계자 조정을 지원하는 3종의 업무 맞춤형 AI Agent를 설계·개발했습니다.
부서별 AX 챔피언과 함께 각 부서가 겪는 업무 문제를 프로세스 단위로 분해하고, 공통되는 과제는 통합·확장해 AI 기반 업무 개선 프로젝트로 개발했습니다.
AI DevOps와 OpenCV(컴퓨터 비전) 기술을 기반으로, 구성원 각각의 과제를 실제 프로젝트로 연계해 진행했습니다.
FAQ
Co-Build에 대해 자주 묻는 질문입니다.
일반 AI 강의와 Co-Build 워크숍은 뭐가 다르죠?
- 강의는 교육생의 역량 강화에 집중하지만, 워크숍은 실질적인 조직 문제를 함께 해결하는 데 집중합니다.
- 강의는 샘플 데이터를 활용하지만, 워크숍은 실제 데이터를 활용합니다.
- 강의는 교육생에게 피드백을 제공하지만, 워크숍은 문제 해결 과정과 결과 도출에 함께 참여합니다.
- 강의의 목적은 학습에 있고, 워크숍의 목적은 문제 해결에 있습니다.
- 강의 참석 인원은 최대 30명이며, 워크숍 참석 인원은 최대 10명입니다.
Co-Build는 어떤 방식으로 진행되나요?
한 번에 하나의 워크플로우를 선택해 현업이 겪는 문제와 실제 병목을 함께 정의합니다. 이후 업무를 단계별로 분해하고 유지·통합·대체·축소·삭제할 범위를 결정한 뒤, 현업 담당자와 Seigniter 엔지니어가 함께 PoC를 구축합니다.
현업 담당자는 구축 과정에서 어떤 역할을 하나요?
현업 담당자는 업무 기준과 필요한 기능, 사람이 판단해야 하는 지점을 정의하고 구축 과정에 직접 참여합니다. Seigniter 엔지니어는 개발 환경을 마련하고 기술적 문제를 해결하며 구현을 지원합니다.
PoC 구축이 끝난 뒤에는 무엇이 남나요?
조직에는 업무 가치와 구현 가능성을 검증한 PoC, 재설계된 워크플로우, 운영·확장 여부를 판단할 기준이 남습니다. 담당자에게는 다음 업무 문제를 정의하고 적절한 PoC 범위를 판단할 수 있는 경험과 역량이 남습니다.
막혀 있는 워크플로우, 함께 살펴보겠습니다.
우리 팀 업무부터 살펴보기