룸821이 우리 업무를 이걸로 돌린 실측입니다. 쓰던 AI 구독은 그대로 둡니다.
월 1,234원
30일 AI 청구액
자동화 7종이 50회 돌면서 AI를 578번 불렀고, 그 실제 청구액입니다. 같은 공고 수집을 사람이 대화로 한 번 끝내면 $28 나갑니다.
13.6%
워크플로우 실행 실패율
실패한 실행도 같은 화면에 남습니다. 몇 건이 어디서 멈췄는지 보이고, 재시도로 복구됩니다.
10분 → 확인만
세금계산서 발행
건별로 입력하던 일입니다. 틀리면 세금 문제라 사람 승인 단계는 그대로 남습니다.
| 누가 | 무엇에 | 금액 |
|---|---|---|
| 영업팀 | 제안서 초안 | $412 |
| 고객지원팀 | 문의 응대 | $268 |
| 법무팀 | 계약 검토 | $121 |
| 미상 | 귀속 안 됨 | $0 |
같은 일을 누구는 한 번에 끝내고 누구는 열 번을 돌립니다. 차이는 프롬프트와 순서인데 그건 그 사람 머릿속에 있고, 나가면 같이 나갑니다
그 안에 만든 프롬프트, 업무 흐름, 검증 기준이 같이 없어집니다. 지난 1년이 벤더에 남았기 때문입니다
부서마다 다른 도구를 쓰고 청구서는 매달 늘어납니다. 그 값이 좋은 AI를 제대로 쓰는 데 갔는지, 저가형 모델과 깡 API로 흉내만 낸 건지 아무도 모릅니다
The Platform
각 층은 그 자체로 쓸모가 있습니다. 셋이 붙으면 흩어져 있던 AI 사용이 설명 가능한 하나의 기록이 됩니다.
회사가 아는 것을 한자리에
흩어진 문서, 대화, 티켓을 한 곳에 모으고, 물으면 근거와 함께 답합니다.
드라이브, 노션, 슬랙, 메일에 흩어진 자료를 연결하면 원문 그대로 적재합니다. 답에는 항상 어느 문서 몇 번째 문단에서 왔는지가 붙습니다.
자동 갱신 조항이 있는 계약은 3건입니다.
통지 기한은 만료 60일 전이 2건, 30일 전이 1건입니다.
근거
받는 것
사람이 하던 반복을 에이전트가
그 메모리를 읽는 에이전트가 실제 업무를 끝까지 끌고 갑니다.
공고 검토, 계약서 초안, 상담 응대처럼 자료를 읽고 판단해 결과물을 내는 일을 맡깁니다. 매 단계가 기록으로 남아 어디서 틀렸는지 되짚을 수 있습니다.
받는 것
누가 무엇에 얼마 썼는지 설명 가능하게
사람이든 에이전트든, AI 를 쓴 기록이 한 원장에 남습니다.
어떤 모델을, 누가, 어느 업무에, 얼마어치 썼는지 한 화면에서 봅니다. 한도를 걸면 넘기 전에 막고, 결과가 좋았던 실행은 다시 메모리로 되돌아갑니다.
| 누가 | 무엇에 | 금액 |
|---|---|---|
| 영업팀 | 제안서 초안 | $412 |
| 고객지원팀 | 문의 응대 | $268 |
| 법무팀 | 계약 검토 | $121 |
| 미상 | 귀속 안 됨 | $0 |
받는 것
인격 조립
맡을 일과 볼 자료를 고르면, 그 자리에서 실제로 답합니다
이 답은 Schift 공개 문서에서 근거를 찾아 만듭니다
누가 쓰나
방식을 만드는 사람, 나눠 주는 사람, 값을 보는 사람. 여는 화면이 다릅니다
찾아낸 방식을 업무팩으로 만들어 올립니다. 옆 부서가 그대로 씁니다. 도구를 세 개 구독할 일도 없어집니다
마켓플레이스, 계보
부서 지출 한도를 정하고 어느 업무에 AI가 쓰였는지 봅니다. 잘 쓰는 방식은 팀 전체로 넘깁니다
부서 지출, 한도 설정
이번 달 AI 값이 어느 부서 어느 업무에서 났는지 봅니다. 잘 쓰는 방식이 남아 다음 달이 더 내려갑니다
지출 현황, 전사 한도
부서별 활용 예시
당신이 올린 문서로 그대로 돕니다. 6개 부서, 같은 엔진, 각자 줄어드는 반복 업무.
도움말, 정책, 요금 문서를 근거와 함께 즉시 답변
회의록과 계약서에서 핵심만 뽑아 정리
내부 규정과 판례에서 정확한 조항을 인용
제품 자료에서 고객 질문에 맞는 답을 구성
반복 조회와 작성 업무를 워크플로우로 묶음
자사 톤과 자료에 맞춘 블로그, 공지 초안
도입 효과, 실측
같은 AI에 회사 자료를 연결했더니 정답이 0/3에서 3/3으로 올랐습니다. 모델은 그대로였고, 근거만 붙였습니다.
원 단위로 실측한 글 보기AI Governance
88%가 AI를 도입했습니다. ROI를 증명한 건 7%. 격차는 모델이 읽는 데이터에 있습니다.
우리 회사 실측
룸821이 사내 업무를 Schift로 자동화한 실제 기록. 프로덕션 원장 직접 조회값이고, 못 재거나 잘 안 된 것도 같이 있습니다.
매일 아침 입찰과 지원사업 공고 수집
수집부터 담당자 브리프 발송까지. 자동화 7종이 지금까지 50회 실행됐고, 가장 오래 걸린 건이 84초입니다. 월로 치면 20~40시간이 빕니다.
사내 규정과 계약서 조항 찾기
폴더를 뒤지고 아는 사람에게 물어보던 시간입니다. 지금은 질문하면 조항 위치와 원문이 함께 나옵니다.
세금계산서 발행
발행 시스템에 건별로 입력하던 일입니다. 틀리면 세금 문제라 사람 승인 단계는 그대로 남아 있습니다.
홈페이지 문의 응대
근거 문서를 찾았을 때만 답하고, 나머지는 담당자에게 넘깁니다. 고객에게는 근거 있는 답만 나갑니다.
잘 안 된 것도 적습니다
실패한 실행은 재시도로 복구됩니다. 거친 상태로 들어온 문서는 검색이 헛돌고, 표와 도면이 많은 문서는 지금도 사람이 옮겨야 합니다.
2026년 7월 30일 기준. LLM 운영비는 최근 30일 호출 578건의 실제 청구액이며 서버와 저장소 비용은 별도입니다. 종전 소요시간은 대표 본인 기준입니다.
이미 들어 본 반론
그건 도구입니다. 내년에 더 나은 게 나오면 또 삽니다. Schift 는 그 도구 밑에 깔립니다. 무엇을 쓰든 실행은 우리 격리 구역에서 이뤄지고, 토큰은 회사가 산 것으로 나갑니다.
바꿔줍니다. 바뀐 뒤에도 우리 업무가 여전히 되는지는 안 알려줍니다. Schift 는 회사가 쓰는 업무를 검증 기준으로 묶어 두고, 모델이 바뀌면 그 기준으로 다시 돌려 확인한 뒤 넘어갑니다.
벤더가 맞습니다. 다만 파는 게 실행 구역과 토큰이라 그대로 두고 계속 쓰십니다. 도구는 그 위에서 바꾸시면 됩니다. 바꿔도 쌓인 건 회사 쪽에 남습니다.
쓴 만큼 나갑니다. 계약서에 적히는 건 검색과 적재 한도뿐이라, 100명이 하루 100번 쓰는 것과 200명이 하루 50번 쓰는 것이 같은 값입니다. AI 값은 쓰던 구독과 API 키 그대로 나가고, 부서별, 개인별 상한을 미리 걸 수 있습니다. 다 쓰면 멈춥니다.
조직마다 실행 구역이 분리되고, 필요하면 전용 인스턴스나 고객 네트워크 안으로 넣습니다. 자료는 고른 리전 안에 머무릅니다.
Schift 는 쓰시던 걸 그대로 두고 그 밑에 깔립니다.