CTRL-ROOM · LIVE
기업 AI 전환, 강의가 아니라 정착으로 증명 — 임직원 AI 교육 · 업무 자동화 · 사내 GPT 구축을 도입 진단부터 운영 정착까지 한 팀이 책임집니다.
SCENE 02 · LIVE PROOF
딸깍연구소가 구축하는 자동화·사내 GPT가 실제로 어떻게 도는지, 동일한 구조의 화면으로 미리 보여드립니다.
위 화면은 제품 동작을 보여주는 예시 화면입니다. 실제 구축물은 보안상 사내에서만 운영됩니다.
SCENE 03 · PROBLEM
PROBLEM 01 · 적용률
교육 수료 100%
문제는 배우는 단계가 아니라, 배운 걸 실제 업무로 옮기는 단계에서 생깁니다. 강의실 예제는 깔끔하지만, 임직원이 실제로 마주하는 건 부서마다 다른 양식과 사내 용어, 그리고 “이걸 여기에 넣어도 되나”라는 망설임입니다.
일반론으로 배운 프롬프트는 막상 내 업무 앞에서 멈춥니다. 첫 시도가 막히면 두 번째 시도는 좀처럼 오지 않고, 결국 익숙한 방식으로 돌아가게 됩니다.
그래서 딸깍연구소는 수료율이 아니라 적용률을 봅니다. 배운 사람이 몇 명인지가 아니라, 다음 주 월요일에 그 도구로 실제 일을 처리한 사람이 몇 명인지를 셉니다.
가상 예시 · 실측치로 교체
SCENE 04 · LEAK
통제 밖 데이터
부서마다 제각각 도구를 들이고, 그 틈으로 회사 자료가 새어 나갑니다.
SIG-01 · 늘어나는 정산서
부서마다 따로 결제한 AI 구독이 매달 정산서에 새 항목으로 쌓입니다.
SIG-02 · 비어 있는 로그
회사 밖으로 나간 자료가 어떤 감사 기록에도 남지 않습니다.
SIG-03 · 분기를 넘는 PoC
성공한 시연이 운영으로 이어지지 못하고 다음 분기로 넘어갑니다.
마감에 쫓긴 직원이 계약서 초안이나 고객 데이터를 외부 서비스 입력창에 붙여 넣는 순간, 그 정보가 어디에 저장되고 학습되는지 회사는 통제권을 잃습니다.
NO MAP 무엇이 어디서 쓰이는지 전부 아는 사람이 없습니다.
거버넌스 없는 확산, 빠를수록 위험합니다.
SCENE · COST
THE COST · 방치 비용
방치 비용 · 가상 예시
임직원 1인이 반복 문서업무에 묶이는 평균 시간
가상 예시 — 반복 문서업무로 임직원 1인이 잃는 시간: 주 6.4시간, 월 25.6시간, 연 332.8시간. 합계는 산정 불가.
01
첫째, 생산성입니다.
경쟁사가 반나절에 끝내는 일을 우리 조직은 여전히 이틀에 걸쳐 처리한다면, 그 차이는 인건비가 아니라 되돌릴 수 없는 시간으로 빠져나갑니다.
02
둘째, 경쟁력입니다.
AI에 익숙한 인재는 그렇지 못한 조직을 떠나거나, 애초에 합류하지 않습니다. 도구의 격차는 곧 채용과 잔류의 격차로 이어집니다.
03
셋째, 보안입니다.
통제 없이 빠져나간 자료 단 한 건이 규제 위반과 신뢰 손상으로 돌아오면, 그 비용은 앞의 두 축을 합친 것을 넘어섭니다.
SCENE 06 · MANIFESTO
그래서 우리는 끝점을 옮겼습니다.
강의가 끝나는 지점이 아니라, 그 도구가 매일의 업무 습관으로 남는 순간을 도입의 완성으로 봅니다.
정착의 조건
습관은 도입 첫날이 아니라 막히는 날들에서 만들어집니다. 현업의 손에 실제로 익을 때까지 곁에 남아, 막힌 지점을 풀고 적용률을 함께 끌어올립니다.
정착의 정의
'딸깍' 한 번에 일이 끝나는 상태, 그것이 우리가 말하는 정착입니다. 다만 그 가벼움은 보이지 않는 곳의 무거운 설계로만 만들어집니다.
JOURNEY 01 · 진단·설계·교육
도입의 앞 절반은 구축이 아니라 이해에서 시작합니다. 무엇을 자동화할지 정하기 전에, 무엇이 어떻게 돌아가는지부터 봅니다.
JOURNEY 02 · 구축·정착·운영
뒤 절반의 주제는 단 하나, 정착입니다. 시스템을 세우는 일보다 그 시스템이 일상이 되게 하는 일이 더 어렵습니다.
STEP 01 · 진단
먼저 부서별 업무 흐름과 데이터가 어디로 흐르는지 따라갑니다. 이미 자리 잡은 도구는 무엇이고, 통제 밖에서 번지는 섀도우 AI는 어디 있는지까지 살핍니다.
무엇을 자동화할지는 무엇이 어떻게 돌아가는지 파악한 뒤에 정합니다.
STEP 02 · 설계
어디서부터 시작해 어떤 순서로 넓혀갈지 그립니다. 임직원이 안심하고 쓸 수 있도록 데이터 경계와 사용 원칙도 함께 세웁니다.
성과는 ‘적용률’이라는 하나의 숫자로 합의합니다.
STEP 03 · 교육
교육은 일반론으로 끝나지 않습니다. 마케팅은 마케팅의 일로, 재무는 재무의 일로 각 직무의 실제 업무를 그대로 실습합니다.
교육이 끝나면 조직 안에 스스로 가르칠 사람이 남습니다.
STEP 04 · 구축
반복 업무를 자동화하고, 사내 데이터에 연결된 GPT를 만듭니다.
모든 설계의 기준선은 보안이며, 데이터는 회사의 경계 안에 머뭅니다.
STEP 05 · 정착
현업에 밀착해 막힌 지점을 풀고, 적용률을 주기적으로 측정하고 관리합니다. 한 번의 강의가 아니라 매일의 사용 습관으로 옮겨가는 구간이고, 정착의 성패가 여기서 갈립니다.
도입 직후가 가장 중요합니다.
STEP 06 · 운영
성과를 정량 리포트로 공유하고, 적용 범위를 인접 업무로 넓힙니다.
정착은 한 번으로 끝나지 않고 매 분기 갱신됩니다.
현황 진단 리포트
부서별 업무 흐름 스캔 · 3월 2주차
자동화 우선순위 맵
전환 로드맵 · 거버넌스
설계 문서 v1.2 · 경영지원 검토
파일럿
재무 · CS 두 팀
확산
전 부서 교육
고도화
사내 GPT 연결
AI 사용 거버넌스
직무별 교육 커리큘럼
4주 과정 · 3주차 진행중
자동화 워크플로우 — 주간보고 취합
사내 경계 내 처리 · 외부 학습 차단
운영 대시보드 — 실무 적용률
주간 측정 · 8주차
월간 운영 리포트
6월호 · 경영 공유용 PDF
다음 분기 — 인접 업무 확장
JOURNEY 01 · 진단·설계·교육
도입의 앞 절반은 구축이 아니라 이해에서 시작합니다. 무엇을 자동화할지 정하기 전에, 무엇이 어떻게 돌아가는지부터 봅니다.
STEP 01 · 진단
먼저 부서별 업무 흐름과 데이터가 어디로 흐르는지 따라갑니다. 이미 자리 잡은 도구는 무엇이고, 통제 밖에서 번지는 섀도우 AI는 어디 있는지까지 살핍니다.
무엇을 자동화할지는 무엇이 어떻게 돌아가는지 파악한 뒤에 정합니다.
STEP 02 · 설계
어디서부터 시작해 어떤 순서로 넓혀갈지 그립니다. 임직원이 안심하고 쓸 수 있도록 데이터 경계와 사용 원칙도 함께 세웁니다.
성과는 ‘적용률’이라는 하나의 숫자로 합의합니다.
STEP 03 · 교육
교육은 일반론으로 끝나지 않습니다. 마케팅은 마케팅의 일로, 재무는 재무의 일로 각 직무의 실제 업무를 그대로 실습합니다.
교육이 끝나면 조직 안에 스스로 가르칠 사람이 남습니다.
JOURNEY 02 · 구축·정착·운영
뒤 절반의 주제는 단 하나, 정착입니다. 시스템을 세우는 일보다 그 시스템이 일상이 되게 하는 일이 더 어렵습니다.
STEP 04 · 구축
반복 업무를 자동화하고, 사내 데이터에 연결된 GPT를 만듭니다.
모든 설계의 기준선은 보안이며, 데이터는 회사의 경계 안에 머뭅니다.
STEP 05 · 정착
현업에 밀착해 막힌 지점을 풀고, 적용률을 주기적으로 측정하고 관리합니다. 한 번의 강의가 아니라 매일의 사용 습관으로 옮겨가는 구간이고, 정착의 성패가 여기서 갈립니다.
도입 직후가 가장 중요합니다.
STEP 06 · 운영
성과를 정량 리포트로 공유하고, 적용 범위를 인접 업무로 넓힙니다.
정착은 한 번으로 끝나지 않고 매 분기 갱신됩니다.
SCENE 07 · WHY-US
WHY 딸깍연구소 · 차별점
익숙한 세 범주 어디에도 정확히 들어맞지 않습니다. 그 차이가 결과를 가릅니다.
교육의 성공을 수료율로 세지 않습니다.
보안과 거버넌스를 나중에 덧붙이는 옵션으로 두지 않습니다.
보이지 않는 공수를 부풀려 청구하지 않습니다.
단계를 서로 다른 외주로 쪼개 맡기지 않습니다.
딸깍연구소가 일하는 방식
끝까지 남는 파트너만이, 적용률을 약속할 수 있습니다.
다만 그 약속은 한 가지 전제 위에서만 성립합니다. 사내 데이터가 회사의 경계를 벗어나지 않는다는 확신, 적용률을 말하기 전에 보안부터 짚는 이유입니다.
SCENE 08 · PROOF
딸깍연구소가 구축하는 자동화·사내 GPT가 실제로 어떻게 도는지, 동일한 구조의 화면으로 미리 보여드립니다.
자동화 워크플로우 · WORKFLOW
수신·분류·초안·승인·기록을 하나의 파이프라인으로 연결합니다. 사람은 승인만 하고, 나머지는 사내 시스템에서 자동으로 돌아갑니다.
미사용 연차는 다음 해 1분기까지 이월되며, 회계연도 기준으로 정산됩니다.
출처 · 취업규칙 §28사내 문서 1,240건 검색 · 외부 비학습
사내 GPT · ASSISTANT
취업규칙·매뉴얼·정책을 근거로, 출처까지 함께. 데이터는 외부 학습 없이 사내에서만 처리합니다.
보안 정책 · SECURITY
데이터 비학습부터 온프렘 배포까지 — 특정 인증이 아니라, 보안 검토를 통과하도록 설계된 기본값입니다.
평균 실무 적용률
월간 적용률 리포트 예시 — 도입 후 이렇게 추적합니다
월간 리포트 · ADOPTION
도입 후 매월 적용률·처리량·절감을 자동 집계해 보고합니다. 숫자가 흔들리면, 다음 조치로 바로 이어집니다.
감사 로그 · AUDIT
LIVE접근 통제·이상 행위 차단·전수 기록으로, 보안팀이 모든 처리를 추적할 수 있습니다.
위 화면은 제품 동작을 보여주는 예시 화면입니다. 실제 구축물은 보안상 사내에서만 운영됩니다.
SCENE 09 · EVIDENCE
함께한 조직
누적 213개 완료
콘텐츠·마케팅부터 커머스·법무·데이터까지 — 딸깍연구소를 운영하는 AI 네이티브 개발 조직이 직접 만든 자동화입니다.
대표 사례 · 법무법인 장안
파산·회생 업무
“도구를 들인 게 아니라, 일하는 방식을 바꿨다.”
파산·회생 사건은 신청서·채권자목록·재산목록·보고서처럼 정형화된 서류가 사건마다 반복됩니다.
양식은 정해져 있어도 작성은 늘 변호사·사무직원의 손이었고, 판례·법령 검토도 수작업으로 흩어져 있었습니다.
먼저 진단으로 어떤 서류부터 자동화할지 우선순위를 정했습니다.
사건 데이터와 판례·법령을 검색하는 사내 GPT(RAG)와 서류 초안 자동화를 보안 경계 안에 구축하고, 직무 교육과 접근통제를 함께 마련했습니다.
이제 사건 접수부터 서류 초안과 검토 준비가 자동으로 정리되고, 변호사는 전략과 판단에 집중합니다.
기일·마감 누락 위험도 알림으로 함께 줄였습니다.
돌아가는 자동화 · 사례
키워드 발굴 → 초안 작성 → 이미지 생성 → 발행까지, 콘텐츠 제작 파이프라인을 자동화했습니다.
조건에 맞는 인플루언서를 자동으로 수집하고, 선제 DM 발송까지 섭외 과정을 자동화했습니다.
상품 정보를 크롤링해 쇼핑몰에 자동으로 업로드·등록합니다.
요건만 입력하면 제안서 초안을 자동으로 작성합니다.
경기 데이터를 수집·정리해 분석 리포트를 자동으로 생성하는 시스템을 구축했습니다.
사건 서류 초안, 판례·법령 RAG 검색, 기일·마감 알림까지 자동화했습니다.
SCENE 10 · PRICING
도입 안내 · 정찰제
비공개 견적이 관행인 시장에서, 딸깍연구소는 표시가가 실결제가입니다. 포함·불포함과 사용량 실비까지 명세로 공개해 숨은 비용이 없습니다.
진입 경로 · SELECT ROLE
조직의 필요에 따라 시작점을 고르세요
진입 경로 · 현업 · DX팀
추천 시작점
49 · 120 · 320만
반복 업무 1건을 n8n·Make로 자동화. 진단부터 구축·운영까지.
이 경로 자세히 보기대상 · 현업 · DX팀
대상 · IT · 정보보안
월 운영 구독 · MRR
자동화는 가만 둬도 깨집니다(네이버·카톡·API 변경). 켜진 채로 책임지는 월 운영 서비스. 사용량(API·툴·발송비)은 실비 별도.
구독 자세히 보기라이트
30만원/월
자동화 1~2개 · 월 1회 개선
스탠다드
50만원/월
3~5개 · 월 2~3건 개선
프로
80만원/월
5개+ / 사내 GPT · 상시
30분 진단 신청은 무료 — 이후 심화 진단·리포트(서류 산출물)는 80만원이며, 구축 계약 시 전액 차감됩니다. 모든 가격은 VAT 별도, 사용량은 실비로만 청구합니다.
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업로드 문서는 모델 학습에 사용하지 않습니다. 접근권한 통제(RBAC)·로그 감사·온프렘/프라이빗 배포 옵션을 제공하며, 정보보안 검토를 통과하도록 설계하고 NDA를 체결합니다.
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무료 진단 미팅에서 정보보안 검토 자료와 규모별 맞춤 견적을 함께 드립니다.
SCENE 12 · CTA
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