요청이 흩어집니다
사람·채널·도구마다 진행 상태와 책임이 달라집니다.
WHY OPERATIONS
02 / 07AI 도입의 다음 과제는
‘사용’이 아니라 ‘운영’입니다.
실행이 보이지 않습니다
어떤 모델과 계정이 왜 선택됐는지 설명하기 어렵습니다.
품질 근거가 사라집니다
결과만 남고 계획·실행·검수 과정은 흩어집니다.
예외를 늦게 발견합니다
실패·용량 부족·인증 만료·미전달이 조용히 쌓입니다.
OPERATING PRIMITIVES
03 / 07AI 도구를 더하는 대신,
실행 팀을 운영합니다.
관리자가 모든 결정을 직접 내리지 않아도, 어떤 기준으로 무엇이 실행됐는지는 언제든 확인할 수 있습니다.
01분석합니다
매니저 오케스트레이션
요청의 의도와 완료 조건을 정하고 작업 크기·위험을 분류합니다.
EVIDENCE
실행 계획
완료 조건
우선순위
02배정합니다
역할·모델·계정 라우팅
기획·개발·리서치 역할과 건강한 실행 계정을 상황에 맞게 선택합니다.
EVIDENCE
담당자
모델
계정 용량
03검수합니다
완료 조건 기반 검수·복구
산출물과 증거를 기준으로 미달 항목만 보완하고 무한 재시도를 막습니다.
EVIDENCE
검수 결과
체크포인트
복구 상태
04관제합니다
통합 운영 대시보드
작업·세션·계정·이벤트와 운영자 확인 필요 항목을 한 화면에 모읍니다.
EVIDENCE
상태
타임라인
외부 전달
ONE REQUEST, ONE TRACE
04 / 07요청에서 기록까지,
handoff가 보입니다.
- ✓01자연어 요청 접수사용자Slack · 10:04
- ✓02의도 분석 · 완료 조건김부장Manager · 10:04
- ✓03담당 · 모델 · 계정 선택RouterPolicy · 10:05
- ●04독립 조사 · 전략 병렬 실행손인수 + 박국종Claude · 10:06
- ○05출처 · 완료 조건 검수김부장Review · 10:38
- ○06원래 스레드 결과 보고Effect workerSlack · 10:42
완료·실행 확인 필요 같은 타임라인에 기록
OPERATING CHANGE
05 / 07도입 효과는 ‘더 많은 AI’가 아니라
‘더 나은 운영’입니다.
| 운영 장면 | 도입 전 | Alpha Force 도입 후 |
|---|---|---|
| 진행 확인 | 담당자에게 묻고 여러 채널을 찾습니다. | 현재 단계와 담당, 다음 행동을 한 타임라인에서 봅니다. |
| 품질 설명 | 최종 결과만 남아 왜 이 결론인지 되짚기 어렵습니다. | 계획·출처·검수 근거와 결과가 같은 작업에 연결됩니다. |
| 실패 대응 | 용량 부족과 인증 만료를 결과 누락 뒤에 발견합니다. | 운영 상태로 분리하고 제한된 복구 경로로 전환합니다. |
| 결과 전달 | 완료됐지만 원래 요청자에게 닿지 않는 일이 생깁 니다. | 전담 전달 계층이 대상과 중복 여부를 다시 확인합니다. |
요청은 더 간단하게,실행은 더 투명하게,운영은 더 안전하게.
CUSTOM DELIVERY
06 / 07업무 자동화보다 먼저,
운영 경계와 성공 기준을 설계합니다.
- 01
진단
대상 업무·사용자·데이터·보안 경계와 성공 지표를 정의합니다.
OUTPUT업무 후보군 · 위험 목록 - 02
설계
역할, 라우팅, 예외·승인 흐름과 화면 정보 구조를 정합니다.
OUTPUT운영 시나리오 · 아키텍처 - 03
구축
연동, 에이전트, 실행 환경, 대시보드와 감사 기록을 구현합니다.
OUTPUT동작 시스템 · 테스트 - 04
안정화
실제 업무와 실패·복구 훈련으로 정책을 조정하고 인수인계합니다.
OUTPUT운영 기준선 · 개선 백로그
DESIGN YOUR FIRST AI TEAM
07 / 07첫 번째 AI 팀의
운영 기준을 함께 설계하세요.
60분 워크숍에서 자동화할 업무, 역할, 성공 조건, 보안 경계를 함께 정리합니다.