맞춤형 AI 에이전트 워크플로우
엔지니어가 고객사 현장에 직접 들어가는 FDE(Forward Deployed Engineering) 방식으로 업무를 직접 관찰하고, 그 회사에 맞는 agentic workflow를 설계·구축합니다. 기성 솔루션을 맞추는 대신 일에 맞춰 만듭니다.
- —업무 관찰과 자동화 대상 선정
- —멀티 에이전트 워크플로우 설계
- —사내 시스템·메신저 연동
Why
AI를 도입했는데, 왜 일은 줄지 않을까요.
01
AI가 회사의 말을 모릅니다
‘거래처’, ‘납기’, ‘승인’이 우리 회사에서 무엇을 뜻하는지 정의된 적이 없습니다. 맥락 없는 AI는 그럴듯한 오답을 냅니다.
02
데이터가 시스템마다 흩어져 있습니다
엑셀, ERP, 메신저, 메일에 같은 정보가 다른 이름으로 존재합니다. 연결되지 않은 데이터 위에서는 자동화가 이어지지 않습니다.
03
도구는 샀는데 일하는 방식은 그대로입니다
챗봇 하나를 붙이는 것으로는 업무 흐름이 바뀌지 않습니다. 사람이 하던 판단과 전달을 에이전트가 실제로 넘겨받아야 합니다.
Approach
구조가 먼저, 자동화는 그다음입니다.
대부분의 AI 도입은 곧바로 챗봇을 붙이는 데서 시작합니다. 모디브랩은 순서를 바꿉니다. 회사의 개념과 관계를 먼저 정의하고, 그 위에 에이전트를 세웁니다.
- 01Ontology
의미 구조를 먼저 세웁니다
회사의 업무 대상(고객, 주문, 문서, 사람)과 그 관계를 정의해 흩어진 데이터를 하나의 지도로 엮습니다. AI가 ‘무엇이 무엇과 연결되는지’ 이해하는 바탕입니다.
- 02Agent
그 위에서 일하는 에이전트를 만듭니다
정의된 구조를 읽고 판단하는 AI 에이전트를 업무 단위로 설계합니다. 조회하고, 정리하고, 초안을 쓰고, 다음 담당자에게 넘기는 일을 맡깁니다.
- 03Workflow
실제 업무 흐름에 연결합니다
에이전트를 지금 쓰는 메일, 메신저, 문서, 사내 시스템에 붙여 하나의 워크플로우로 동작하게 합니다. 사람은 확인과 결정에 집중합니다.
Services
세 가지 일을 합니다.
AX 사무 자동화
보고서 작성, 자료 취합, 문서 검토, 반복 응대처럼 시간을 많이 쓰는 사무 업무를 AI 전환(AX)의 첫 대상으로 삼습니다. 효과는 실제로 줄어든 업무 시간으로 확인합니다.
- —반복 사무 업무 자동화
- —문서 생성·검토·요약
- —업무 시간 절감 측정
기업 온톨로지 구축
흩어진 데이터를 업무 개념과 관계로 구조화한 지식 모델을 만듭니다. AI 도입의 성패를 가르는 기반이며, 이후 어떤 자동화를 붙이든 다시 쓸 수 있는 자산이 됩니다.
- —업무 개념·관계 모델링
- —데이터 소스 연결과 정규화
- —AI가 조회 가능한 지식 기반
Process
작게 시작해서, 효과로 넓힙니다.
STEP 1
진단
업무 흐름과 데이터를 살펴 자동화 효과가 가장 큰 지점을 찾습니다.
STEP 2
설계
온톨로지와 에이전트 구조, 사람이 개입할 지점을 함께 정합니다.
STEP 3
구축·배치
작은 범위부터 실제 업무에 붙여 돌려보고, 결과로 다듬습니다.
STEP 4
이전·운영
내부에서 계속 쓸 수 있도록 운영 방법을 넘기고 개선을 이어갑니다.
이런 회사와 잘 맞습니다
사내에 별도의 AI 조직은 없지만, 반복 업무에 쓰는 시간을 줄이고 싶은 중견·중소기업. 거창한 전환 프로젝트보다 당장 한 팀의 일이 줄어드는 것부터 확인하고 싶은 곳.
Contact
어떤 일을 줄이고 싶으신가요?
지금 시간을 가장 많이 쓰는 업무 하나를 알려주세요. 자동화할 수 있는지, 어디서부터 시작하면 좋을지 답해드립니다.
support@imhokyun.work