비즈니스 레버리지 확보를 위한 AI Workflow 최적화 및 Custom System 설계 전략

Context

파편화된 데이터 소스와 수동 Spreadsheet 기반 운영으로 인한 시스템적 병목 현상 발생. 사람이 시스템 간 데이터 통합 계층(Integration Layer) 역할을 수행함에 따라 운영 비용 증가 및 확장성 저하 문제 직면.

Technical Solution

• 단순 챗봇 도입이 아닌 정보 흐름과 의사결정 구조를 재설계하는 AI-native Workflow 구축
• Repetition, Judgment, Data movement, Delay, Measurable impact의 5가지 신호를 통한 자동화 대상 식별
• 분산된 Context를 통합하여 의사결정 보조 및 분류를 수행하는 AI Workflow Layer 설계
• 정형화된 범용 툴 대신 비즈니스 핵심 로직과 보안 요구사항을 반영한 Custom AI-native System 구축
• 데이터 파이프라인과 AI Agent를 결합하여 Spreadsheet 기반 운영 체계를 웹 앱 기반 자동화 구조로 전환
• 인간의 최종 판단(Judgment)은 유지하되 반복적 사고 과정(Repetitive thinking)을 AI로 대체하는 Human-in-the-loop 구조 채택