끝점을 옮기다
결정이 아니라, 습관
도구를 들이는 일은 결정으로 끝나지만, 실제로 쓰이는 일은 습관이 되어야 끝납니다. 첫 시도가 막히면 사람은 익숙한 방식으로 돌아가고, 그 순간 도입은 라이선스로만 남습니다. 그래서 우리는 도입한 날이 아니라, 매일 그 도구로 일하는 상태를 끝점으로 둡니다.
기업 AI 전환 · ENTERPRISE AI
기업 AI 전환, 강의가 아니라
정착으로 증명
임직원 AI 교육 · 업무 자동화 · 사내 GPT 구축을 도입 진단부터 운영 정착까지 한 팀이 책임집니다. 보안·거버넌스는 기본, 성과는 실무 적용률로 증명합니다.
임직원 교육 1,200+ 자동화 도입 140+ 정보보안 검토 통과 설계
AUTOMATION PIPELINE 실행 중
고객 문의·이메일
사내 문서·지식
ERP · CRM 데이터
딸깍 AI 엔진 분류 · 생성 · 판단
시스템 자동 입력
사내 GPT 응답
알림 · 리포트
1,240/일
처리
98.6%
정확도
3.2초
평균 처리
이미 딸깍연구소와 함께하는 팀
- 미래모빌리티
- 한빛제약
- 세종물산
- 동성전자
- 누리은행
- 대한항공우주
- KC케미칼
- 우진헬스케어
디퍼즈 그룹의 콘텐츠·웹 역량을 더해 교육→자동화→콘텐츠→채널까지 한 그룹 안에서 end-to-end로 실행합니다.
WHY NOW · 맥락
임직원은 이미,
회사는 아직
임직원에게 AI는 이미 일상이 됐고, 경영진 앞에는 AI 전환 안건이 매주 올라옵니다. 그러나 도구를 들이는 일과 조직이 그 도구로 일하는 일은 전혀 다릅니다.
임직원
지난 1~2년 사이 AI는 검토 대상이 아니라 이미 업무에 쓰는 도구가 됐습니다. 보고서 초안, 회의록 정리, 자료 검색까지, 누가 시키지 않아도 임직원은 각자 방식대로 AI를 씁니다.
경영진
반면 경영진이 체감하는 속도는 다릅니다. 이사회와 시장은 전환의 성과를 묻지만, 회사가 손에 쥔 것은 라이선스 몇 건과 한두 번의 특강뿐인 경우가 많습니다.
우리가 시작하는 지점
우리는 이 간극에서 시작합니다. 도입은 결정의 문제지만, 정착은 설계의 문제입니다. 이 페이지는 그 설계에 관한 이야기입니다.
10명 중 7명
이미 스스로 AI를 쓰는 임직원
대부분 자발적으로, 회사의 시야 밖에서 쓰고 있습니다.
THE GAP · 간극
도입은 했지만 실제로 쓰이지 않는 자리에서,
대부분의 전환이 멈춥니다.
PROBLEM 01 · 적용률
교육은 끝났는데, 일은 그대로
교육은 성공적이었습니다. 만족도도 높고 수료율도 채워졌습니다. 그런데 한 달 뒤, 실제 업무가 달라진 흔적은 좀처럼 보이지 않습니다.
관점의 전환
학습이 아니라,
적용의 문제
교육의 성패는 강의실이 아니라 그 다음 주 책상에서 갈립니다. 그 격차가 도입의 진짜 변수입니다.
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.
흔한 현실
100%
교육 수료
22%
한 달 뒤 실제 적용
그래서 딸깍연구소는 수료율이 아니라 적용률을 봅니다. 배운 사람이 몇 명인지가 아니라, 다음 주 월요일에 그 도구로 실제 일을 처리한 사람이 몇 명인지를 셉니다.
수료율은 행사의 숫자일 뿐, 정작 중요한 건 적용률입니다.
PROBLEM 02 · 거버넌스
도입이 아니라, 노출
적용률이 개인의 벽이었다면, 다음은 조직의 벽입니다. 부서마다 제각각 도구를 들이고, 그 틈으로 회사 자료가 새어 나갑니다.
마케팅은 이 도구, 개발은 저 도구, 기획은 또 다른 도구를 씁니다. 기준 없이 늘어난 계정은 비용이면서 사각지대입니다. 무엇이 어디서 쓰이는지 전부 아는 사람이 없습니다.
통제 밖 데이터
더 큰 위험은 섀도우 AI입니다. 마감에 쫓긴 직원이 계약서 초안이나 고객 데이터를 외부 서비스 입력창에 붙여 넣는 순간, 그 정보가 어디에 저장되고 학습되는지 회사는 통제권을 잃습니다.
운영 없는 시연
그사이 공식 프로젝트는 PoC만 반복합니다. 시연은 늘 성공하지만 운영으로 넘어가지 못하고, 성과는 측정되지 않은 채 다음 분기로 미뤄집니다.
겉으로 드러나는 신호
- 01
늘어나는 정산서
부서마다 따로 결제한 AI 구독이 매달 정산서에 새 항목으로 쌓입니다.
- 02
비어 있는 로그
회사 밖으로 나간 자료가 어떤 감사 기록에도 남지 않습니다.
- 03
분기를 넘는 PoC
성공한 시연이 운영으로 이어지지 못하고 다음 분기로 넘어갑니다.
거버넌스 없는 확산, 빠를수록 위험합니다.
THE COST · 방치 비용
미루는 사이, 쌓이는 비용
결정을 미루는 일에도 비용은 따릅니다. 생산성, 경쟁력, 보안 세 축에서 분기마다 청구서가 쌓입니다.
첫째, 생산성입니다. 경쟁사가 반나절에 끝내는 일을 우리 조직은 여전히 이틀에 걸쳐 처리한다면, 그 차이는 인건비가 아니라 되돌릴 수 없는 시간으로 빠져나갑니다.
둘째, 경쟁력입니다. AI에 익숙한 인재는 그렇지 못한 조직을 떠나거나, 애초에 합류하지 않습니다. 도구의 격차는 곧 채용과 잔류의 격차로 이어집니다.
셋째, 보안입니다. 통제 없이 빠져나간 자료 단 한 건이 규제 위반과 신뢰 손상으로 돌아오면, 그 비용은 앞의 두 축을 합친 것을 넘어섭니다.
방치 비용 명세서
누적 중-
생산성 손실
되돌릴 수 없는 시간
임직원 1인이 반복 문서업무에 묶이는 평균 시간
6.4시간/주 -
경쟁력 손실
떠나는 인재, 오지 않는 인재
AI 친화 인재가 이직을 결정할 때 꼽는 사유 순위
1순위 -
보안 손실
한 번에 무너지는 신뢰
규제 위반·신뢰 손상을 부르는 데 충분한 유출 건수
단 1건
합계
산정 불가가장 비싼 선택지는, 아무것도 결정하지 않는 것입니다.
방치 비용부터 진단받기
우리 조직의 누수 규모와 자동화 우선순위를 먼저 산정해 드립니다.
OUR PHILOSOPHY · 전환
교육이 아니라, 정착
그래서 우리는 끝점을 옮겼습니다. 강의가 끝나는 지점이 아니라, 그 도구가 매일의 업무 습관으로 남는 순간을 도입의 완성으로 봅니다.
92%
도입 후 재계약률
정착을 끝점으로 두면, 관계는 한 번의 계약이 아니라 다음 해의 재계약으로 돌아옵니다.
정착의 조건
손에 익을 때까지, 곁에
습관은 도입 첫날이 아니라 막히는 날들에서 만들어집니다. 그래서 우리는 강의가 끝난 자리를 떠나지 않습니다. 현업의 손에 실제로 익을 때까지 곁에 남아, 막힌 지점을 풀고 적용률을 함께 끌어올립니다.
정착의 정의
가벼움 뒤의 무거운 설계
'딸깍' 한 번에 일이 끝나는 상태, 그것이 우리가 말하는 정착입니다. 다만 그 가벼움은 보이지 않는 곳의 무거운 설계로만 만들어집니다.
우리가 평가받는 기준
강의실의 박수가 아니라, 분기 말의 적용률로 평가받습니다.
WHY 딸깍연구소 · 차별점
교육사도, SI도, 컨설팅사도 아닌 이유
익숙한 세 범주 어디에도 정확히 들어맞지 않습니다. 그 차이가 결과를 가릅니다.
비슷해 보이는 제안서는 많습니다. 하지만 끝까지 남아 숫자로 책임지는 곳은 드뭅니다.
교육사는 수료식과 함께 떠나고, SI는 시스템을 넘기면 관계가 끝나며, 컨설팅사는 보고서로 마침표를 찍습니다. 우리는 그 마침표가 일이 진짜 시작되는 지점이라고 봅니다. 세 범주 어디에도 들어맞지 않는 이유, 그리고 결과가 갈리는 네 지점을 정리했습니다.
책임
적용률로 지는 책임
교육의 성공을 수료율로 세지 않습니다. 현업에서 실제로 쓰이는 비율, 곧 적용률을 계약서의 목표로 명시합니다. 도입이 끝난 뒤에도 매달 측정하고, 약속한 수치에 닿지 못하면 추가 비용 없이 다시 개입합니다. 산출물을 넘긴다고 책임이 끝나지 않습니다.
전제
보안·거버넌스가 기본값
보안과 거버넌스를 나중에 덧붙이는 옵션으로 두지 않습니다. 첫 설계 회의에서부터 전제로 깔고 시작합니다. 어떤 도구를 어디까지 통합할지, 누구에게 어떤 접근 권한을 줄지, 사내 데이터의 경계는 어디까지인지를 구축 전에 함께 정합니다. 정보보안 검토에서 막히지 않도록, 통과를 전제로 설계합니다.
투명
견적 투명성
보이지 않는 공수를 부풀려 청구하지 않습니다. 무엇에 얼마가 드는지, 포함과 불포함의 경계를 명세로 먼저 공개합니다. 진행 중에 숨은 비용이 슬그머니 불어나지 않도록, 제시한 견적 그대로 청구합니다. 기업 구매 절차에서 그대로 검증할 수 있습니다.
연결
그룹 End-to-End
단계를 서로 다른 외주로 쪼개 맡기지 않습니다. 한 팀이 처음부터 끝까지 들고 갑니다. 단계가 바뀌는 이음매마다 책임이 떨어지고 맥락이 사라지는 일이 없습니다. 그룹의 콘텐츠·웹 역량까지 한 울타리 안에서 이어져, 필요한 순간 끊김 없이 붙습니다.
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.
보안 · 거버넌스
데이터를 지키는 설계
정보보안 검토를 염두에 두고 설계합니다. 데이터 비학습부터 온프렘 배포까지.
데이터 비학습
업로드한 사내 문서는 모델 학습에 사용하지 않도록 설계합니다.
접근권한 · 역할 통제(RBAC)
역할별 권한으로 데이터 접근 범위를 최소한으로 제한합니다.
온프렘 · 프라이빗 배포 옵션
사내망·전용 환경에 격리 배포할 수 있도록 도입 형태를 설계합니다.
로그 · 감사 추적
주요 작업 이력을 기록해 사후 감사 추적이 가능하도록 구성합니다.
개인정보 · 컴플라이언스 대응
개인정보 처리방침과 사내 보안 정책에 맞춰 대응 설계합니다.
NDA · 보안서약
프로젝트 착수 전 비밀유지계약과 구성원 보안서약을 체결합니다.
security-policy
protected- model_training
- DISABLED
- data_retention
- 고객 정책 기준
- rbac
- ENABLED
- audit_log
- ENABLED
- on_prem
- OPTIONAL
- private_vpc
- OPTIONAL
- pii_handling
- 대응 설계
- nda_signed
- REQUIRED
[ data ]
[ access ]
[ deployment ]
[ compliance ]
위 설정은 도입 환경에 맞춰 협의·적용됩니다. 특정 인증 보유가 아닌, 보안 검토를 통과하도록 설계된 기본값입니다.
보안이라는 전제가 서면, 남는 건 실제 도입입니다. 어떻게 들여오고, 어떻게 현장에서 쓰이게 만드는지. 도입 여정은 지금부터입니다.
JOURNEY 01 · 진단·설계·교육
사람과 기준을 먼저
도입의 앞 절반은 구축이 아니라 이해에서 시작합니다. 무엇을 자동화할지 정하기 전에, 무엇이 어떻게 돌아가는지부터 봅니다.
관점
좋은 구축은 좋은 진단 위에서만 가능합니다. 그래서 도구를 꺼내기 전에 업무의 결부터 읽습니다. 사람과 기준이 서야 그 위에 세운 시스템이 무너지지 않습니다.
- 01
STEP 01 · 진단
현황 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.
산출물- 현황 진단 리포트
- 자동화 우선순위 맵
- 02
STEP 02 · 설계
로드맵 · 거버넌스 · KPI 설계
어디서부터 시작해 어떤 순서로 넓혀갈지 그립니다. 임직원이 안심하고 쓸 수 있도록 데이터 경계와 사용 원칙도 함께 세웁니다. 성과는 ‘적용률’이라는 하나의 숫자로 합의합니다.
산출물- 전환 로드맵
- AI 사용 거버넌스 정책
- 적용률 KPI 체계
- 03
STEP 03 · 교육
직무별 임직원 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.
산출물- 직무별 프롬프트 · 플레이북
- 사내 강사 양성 트랙
1,200+
누적 임직원 교육 인원
여기까지가 도입의 앞 절반, 이해입니다. 사람과 기준이 섰다면 다음은 실제로 도는 시스템을 세우고 쓰이게 만드는 일입니다.
JOURNEY 02 · 구축·정착·운영
만드는 것 너머, 쓰이게 만드는 일
뒤 절반의 주제는 단 하나, 정착입니다. 시스템을 세우는 일보다 그 시스템이 일상이 되게 하는 일이 더 어렵습니다.
많은 프로젝트가 ‘구축 완료’에서 멈춥니다. 저희는 거기서 절반을 더 갑니다. 실제로 쓰이고, 성과가 측정되고, 다음 분기에 더 나아지는 데까지요.
STEP 4
자동화·사내 GPT 구축
반복 업무를 자동화하고, 사내 데이터에 연결된 GPT를 만듭니다. 모든 설계의 기준선은 보안이며, 데이터는 회사의 경계 안에 머뭅니다.
STEP 5
정착이 핵심운영 정착·적용률 관리
도입 직후가 가장 중요합니다. 현업에 밀착해 막힌 지점을 풀고, 적용률을 주기적으로 측정하고 관리합니다. 한 번의 강의가 아니라 매일의 사용 습관으로 옮겨가는 구간이고, 정착의 성패가 여기서 갈립니다.
현업 밀착 지원 적용률 측정 주기적 관리STEP 6
정기 리포트·고도화
성과를 정량 리포트로 공유하고, 적용 범위를 인접 업무로 넓힙니다. 정착은 한 번으로 끝나지 않고 매 분기 갱신됩니다.
구축은 시작일 뿐입니다.
정착이 우리의 결승선입니다.
작동 · IN PRODUCTION
데모가 아닌, 실제 화면
딸깍연구소가 구축한 자동화·사내 GPT는 슬라이드가 아니라 사내 시스템에서 실제로 돌아갑니다.
자동화 워크플로우 · WORKFLOW
사람 손 없이 도는 문서업무
수신·분류·초안·승인·기록을 하나의 파이프라인으로 연결합니다. 사람은 승인만 하고, 나머지는 사내 시스템에서 자동으로 돌아갑니다.
사내 GPT · ASSISTANT
사내 문서를 근거로 한 답변
취업규칙·매뉴얼·정책을 근거로, 출처까지 함께. 데이터는 외부 학습 없이 사내에서만 처리합니다.
감사 로그 · AUDIT
누가 무엇을 했는지, 전부 기록
접근 통제·이상 행위 차단·전수 기록으로, 보안팀이 모든 처리를 추적할 수 있습니다.
월간 리포트 · ADOPTION
정착이 멈추면, 리포트에 먼저
도입 후 매월 적용률·처리량·절감을 자동 집계해 보고합니다. 숫자가 흔들리면, 다음 조치로 바로 이어집니다.
실제 도입사 화면은 보안상 비공개라, 동일한 구조의 목업으로 재현했습니다.
도입 사례 · 한빛제약
규제 문서 자동화로 비운 1년
한빛제약은 규제 문서와 반복 보고에 인력이 묶여 있었습니다. 1년 뒤, 같은 인력이 문서를 쓰는 대신 검토하고 판단하는 일을 합니다.
- 01
BEFORE · 도입 전
정해진 양식, 그러나 늘 사람의 손
임상·인허가 부서는 매주 정형화된 보고서와 규제 제출 문서를 손으로 작성했습니다. 양식은 정해져 있어도 작성은 늘 사람 몫이었습니다. 검토가 몰리는 시기에는 일부 자료가 외부 도구로 빠져나가 규제 문서까지 통제 밖에 놓이기도 했습니다.
- 02
DURING · 도입 과정
진단으로 정한 순서, 경계 안의 재구축
전사 진단으로 어떤 업무부터 자동화할지 우선순위를 정했습니다. 사내 데이터로 학습한 GPT를 회사 보안 경계 안에 구축하고, 직무별 교육과 거버넌스 정책을 함께 마련했습니다. 흩어져 있던 섀도우 AI는 금지하는 대신 공식 도구로 흡수해 정리했습니다.
- 03
AFTER · 도입 후
검토와 판단에 집중
이제 문서 초안은 자동으로 만들어지고, 사람은 검토와 판단에 집중합니다. 처리시간은 절반 이하로 줄었습니다. 회사 밖으로 나가던 자료도 다시 안으로 돌아왔습니다.
결과 · 도입 12개월
한빛제약 · 임상·인허가
처리시간
61% 단축
정형 문서 초안 작성 기준.
- 적용률
- 88% 정착
- 보안
- 0건 섀도우 AI
임상·인허가 부서 월간 활성 사용 기준.
외부 입력 경로를 사내 도구로 전환한 이후.
그리고, 정착
정착 1년째, 한빛제약은 다음 부서를 준비하고 있습니다.
적용률은 분기마다 점검하고, 자동화 범위도 인접 부서로 넓혀 가고 있습니다.
고객의 말
도입 담당자들이 겪은 변화
대표 사례
부서별로 흩어졌던 AI 도입을 표준화하고 거버넌스를 잡았습니다.
한빛제약 · 임상·인허가 문서업무 자동화 + 사내 GPT
이수진 한빛제약 DX추진팀장
01
현업 적용률을 KPI로 관리해줘서, 도입 성과 보고가 한결 명확해졌어요.
김도현
미래모빌리티 인재개발팀장
02
비학습·접근통제·온프렘까지 정보보안 검토를 무리 없이 통과했습니다.
박상훈
세종물산 정보보안담당
03
현업에 바로 쓰는 자동화라 도입 후 손이 덜 갑니다.
정유나
동성전자 현업 부서장
04
PoC에서 멈추지 않고 운영 정착까지 함께 가줬습니다.
최영호
누리은행 디지털혁신실장
서비스
역할에 맞는 도입 경로
조직의 필요에 따라 시작점을 고르세요.
도입 안내
규모에 맞춘 투명한 견적
기업 규모와 목표에 맞춰 견적을 산정합니다. 포함·불포함부터 변동원가까지 명세로 공개해 숨은 비용이 없습니다.
FEATURED 연간 파트너십
전사 AI 전환 파트너십
대상 · 경영진 / CDO
로드맵·거버넌스부터 교육·구축·정착 운영까지, 전사 AI 전환을 한 팀이 연간으로 책임집니다.
- 전사 AI 전환 로드맵
- 보안 · 거버넌스 체계 수립
- 임직원 교육 트랙
- 업무 자동화 · 사내 GPT 구축
- 분기 성과 리뷰 · 정착 운영
맞춤 견적
연간 파트너십 · 맞춤 견적
모든 비용은 포함·불포함과 변동원가를 명세로 제공합니다. 정확한 견적은 도입 진단을 마친 뒤 산정합니다.
자주 묻는 질문
도입 전 확인 사항
업로드 문서는 모델 학습에 사용하지 않습니다. 접근권한 통제(RBAC)·로그 감사·온프렘/프라이빗 배포 옵션을 제공하며, 정보보안 검토를 통과하도록 설계하고 NDA를 체결합니다.
원하는 답이 없나요
도입 상담에서 정보보안 검토 자료와 규모별 맞춤 견적을 함께 드립니다.
도입 상담 · GET STARTED
강의가 아니라, 전사가 쓰는 AI
도입 진단은 무료입니다. 우리 조직의 자동화·교육 우선순위부터 확인하세요.
- 도입 진단 무료 · 맞춤 견적
- 데이터 비학습 · 보안 검토 대응 · NDA 가능
- 전국·다거점 사업장 대응 · 온라인 라이브 + 현장 출강
직접 문의 hello@differz.com
140+
도입 기업
92%
도입 후 재계약
도입 상담 신청
조직 정보를 남겨주시면 진단 미팅을 제안드립니다.