⚡ 실행형 문제 해결자: "빠르게 구조를 만드는 사람"
그때의 나
강의·컨설팅·외주를 병행하며 플랫폼 및 초기 AI 사업을 동시에 실험했다.
"고객이 말로 설명하지 못하는 요구를 구조로 바꿔, 빠르게 구현하는 사람"
당시의 역할
- • 명확한 비즈니스 모델보다 "지금 당장 해결해야 하는 문제"에 집중
- • 기술 이해도와 실행 속도를 무기로 여러 프로젝트를 병렬적으로 처리
- • 완성도보다 속도, 장기 전략보다 현장 적합성
이 시기에 축적된 역량
- • 불완전한 요구사항을 구조로 정리하는 능력
- • 작은 리소스로 결과를 만들어내는 실행력
- • 동시에 여러 맥락을 유지하며 판단하는 멀티 프로젝트 감각
하지만 한계도 분명했다
아무리 빠르게 만들어도, 사람이 직접 판단하고 반복 실행하는 구조는 확장되지 않았다.
고객사 A
환불 프로세스 자동화
→ 월 2,000만원 손실
고객사 B
자동 콘텐츠 생성
→ SNS 불매 이슈
고객사 C
민감정보 자동 처리
→ 법적 분쟁 + 계약 종료
"이 방식은 내가 계속 갈 수 있는 구조가 아니다"
→ 속도 / 구현력 / 문제해결 중심에서, 시스템화 사고로의 전환 필요성 인식
🔄 자동화·시스템 사고로의 전환
전환의 계기
외주·강의·프로젝트를 반복하며 명확한 한계를 인식했다.
"이 방식은 내가 계속 갈 수 있는 구조가 아니다"
처음으로 던진 질문
"사람이 매번 하던 판단과 작업을,
시스템으로 옮길 수 없을까?"
관심의 중심이 '무엇을 만들 것인가'에서
'어떻게 반복 가능하게 만들 것인가'로 이동했다.
이 시기부터 본격적으로
자동화 관점에서 업무를 재해석
데이터 기반 판단의 필요성 체감
다시 쓰일 수 있는 구조(재사용성) 설계 시작
🔑 키워드
시스템화 / 자동화 사고 / 구조 설계 / 반복 제거
💡 생성형 AI 실전 적용 & 서비스 관점 진입
전환점
AI를 '실험'이 아니라 '실무 도구'로 전환한 시점
생성형 AI를 단순 기능이나 데모가 아닌, 실제 서비스 흐름에 결합하기 시작했다.
가장 큰 변화
기능 단위 구현
화면 중심 기획
서비스 단위 설계
UX·데이터·운영 흐름 통합
AI에 대한 관점 변화
❌ Before
"AI = 똑똑한 기능"
✅ After
"AI = 의사결정을 보조하는 구조"
핵심 깨달음
AI를 단독 기능으로 붙이는 것이 아니라,
사용자의 선택·운영자의 판단·조직의 책임 분산 구조 안에 배치하는 관점이 자리 잡았다.
🔑 키워드: AI 실무 적용 / 서비스 기획 / UX / 의사결정 구조
🌍 도메인 확장 & 사회문제와의 연결
관점의 확장
기술 자체보다 '어디에 쓰느냐'가 더 중요해졌다.
관심은 자연스럽게 구조적인 사회 문제로 이동했다.
주요 프로젝트 영역
Bucket / Ko-Local
외국인 장기체류, 지역 정착,
노동·생활 인프라 문제
교육 & 지역 활성화
체험학습, 지역 연계,
교육 인프라 접근성
이 시기부터 명확해진 특징
단순 IT 서비스가 아닌 사회 구조 문제 해결
B2C / B2B / B2G를 동시에 고려하는 설계
강의·컨설팅도 AI × 사회문제 × 구조 설계 중심으로 재편
핵심 전환
"기술을 잘 쓰는 것"보다
"기술이 사회 구조 안에서
어떻게 작동해야 하는가"를
고민하기 시작했다
🔑 키워드: 외국인 정착 / 지역 활성화 / B2G 사고 / 사회문제형 서비스
🔧 여러 곳에서 함께 판단하는 방법 적용
핵심 원칙
"사람이 하던 판단을,
AI와 시스템이 보조하도록 재설계한다"
동시에 다룬 영역
🌏 Ko-Local
외국인 정착 AI
🎓 Ajaschool
체험학습 O2O
💪 FORM8
피트니스 콘텐츠/브랜드
📊 AI 마케팅
자동화 파이프라인
💼 Tax-AI
세무·법령 AI
📈 Quant
투자 자동화
모든 프로젝트의 공통점
AI + 자동화 + 구조화
Evidence 기반 분기 설계
사람의 판단 부담을 줄이는 시스템
개인적 성장
- • 기획·개발·데이터·UX·운영을 통합 관리
- • Cursor, Docker, 자동 리포트, RAG 구조 등 실전 운영 체계 구축
- • 여러 서비스를 동시에 운영하며 공통 패턴 발견
🔑 키워드: 멀티서비스 운영 / 자동화 파이프라인 / AI 아키텍처 / Evidence 기반
🎯 함께 판단하는 구조를 만드는 사람
현재 명확해진 방향성
✓ AI가 결론을 내리지 않게 하는 설계
✓ 분기 기반, Evidence 기반, 책임 분산형 AI
✓ AI가 조직의 운영 방식에 자연스럽게 녹아든 구조
현재 하고 있는 일
AI 채팅·판단 로직 정책 문서화
서비스별 AI 전용 문서·운영 체계 정립
AI 시대를 전제로 한 조직/서비스 설계
지금의 인식
"지금까지의 강의·외주·사업은
이 AI 전환기를 대비한
준비 과정이었다"
핵심 정체성
기능을 만드는 사람이 아니라,
판단과 운영의 구조를 설계해온 사람
기능보다 구조,
모델보다 운영,
빠르게보다 함께.
🔑 키워드: AI 정책 설계 / 판단 구조 / 책임 있는 AI / 운영 중심