What I Do

반복되는 업무, 병목 구간, 수작업으로 처리 중인 태스크를 인터뷰와 문서 검토로 파악합니다.

AI 도입 시 ROI가 높은 영역을 우선순위 매트릭스로 정리합니다. 기술보다 비즈니스 임팩트 기준으로 판단합니다.

조직 규모, 기술 수준, 예산에 맞는 AI 스택을 추천합니다. 과한 것을 권하지 않습니다.

단계별로 무엇을, 누가, 어떤 순서로 실행할지 구체적으로 정리합니다. 실행되지 않는 전략서는 만들지 않습니다.

현재 업무 흐름을 단계별로 문서화합니다. 사람이 개입하는 지점, 소요 시간, 에러 발생 구간을 정리합니다.

AI로 대체 가능한 태스크와 사람이 판단해야 하는 영역을 구분합니다. 전체를 자동화하는 것이 목표가 아닙니다.

API 연동, AI 모델 선택, 데이터 흐름 구조를 설계하고 실제로 구현합니다. Zapier 같은 노코드부터 커스텀 코드 파이프라인까지 상황에 맞게 선택합니다.

실제 데이터로 테스트하고, 이후 직접 운영할 수 있도록 가이드를 함께 제공합니다.

누구에게, 무엇을, 왜 보여줄지 먼저 잡습니다. 형태(광고/콘텐츠/씬)는 그 다음에 정해집니다. 결과물이 작동하지 않는 가장 큰 이유는 기술이 아니라 기획의 모호함입니다.

후킹 포인트, 카피 톤, 비주얼 콘셉트를 설계합니다. 광고 한 편이든 씬 한 장이든 콘셉트 보드는 같은 무게로 만듭니다. AI는 도구이고, 콘셉트는 사람이 결정합니다.

이미지(Midjourney, Flux, GPT Image, 나노바나나), 영상(Veo, Runway, Kling, Seedance), 카피(Claude, GPT) 중 목적에 맞는 조합으로 직접 만듭니다. 1차 결과를 검수·리터치해 실제로 쓸 수 있는 수준까지 다듬습니다.

한 콘셉트에서 변형 세트를 만들어 A/B로 테스트하거나, 시리즈로 확장합니다. 결과 데이터와 피드백을 보고 다음 라운드의 카피·비주얼을 다듬어 갑니다.

핵심 기능, 사용자, 성공 지표를 명확히 합니다. 처음부터 모든 걸 만들지 않고 MVP 범위를 좁힙니다.

AI 코딩 지원으로 2주 내 실제 작동하는 버전을 만듭니다. 디자인보다 흐름이 먼저입니다.

실사용 피드백 기반으로 핵심 기능을 다듬습니다. 오버엔지니어링 없이 필요한 것만 추가합니다.

규모와 목적에 따라 Vercel · Cloudflare Pages · AWS 등을 선택해 프로덕션 배포, 도메인 연결, 기본 모니터링까지 셋업합니다.