pain
왜 AI는 매번 다시 설명해줘야 할까요?
업무가 남지 않고, 팀의 공통 맥락으로 쌓이지 않기 때문입니다. 대화, 요청, 문서, 실행 이력이 흩어져 있으면 사람도 다시 찾기 어렵고, AI도 매번 다시 설명을 들어야 합니다.
대화와 요청이 여기저기 흩어집니다
결정 이유와 진행 상태가 남지 않습니다
담당자 머릿속 맥락에 계속 의존하게 됩니다
memory layer
한 번 남은 업무가, 다음 AI의 맥락이 됩니다
회사에서 말하고, 남기고, 진행한 것이 계속 기록됩니다. 그 기록이 다음 검색, 참조, 실행의 공통 기반이 됩니다.
evidence
AI가 바로 일하려면, 이런 맥락이 먼저 남아야 합니다
누가 무엇을 요청했는지
왜 그렇게 결정했는지
지금 어디까지 진행됐는지
관련 문서와 대화가 무엇인지
다음에 무엇을 해야 하는지
build vs buy
이걸 직접 만들려면, 생각보다 훨씬 많은 것이 필요합니다
직접 구축하려면
업무 이벤트 수집 파이프라인
기록 포맷과 스키마 정리
검색 가능한 저장 레이어
권한, 보안, 감사 추적
AI context layer와 내부 도구 연동
운영과 유지보수 체계
HQ가 한 번에 주는 것
기록되는 업무 레이어
팀 공용 memory layer
검색 가능한 이력
AI가 바로 참조할 수 있는 context base
workflow 연결 기반
운영 가능한 권한, 로그, 관리
outcomes
기록된 업무는 검색을 넘어 실행으로 이어집니다
과거 맥락을 빠르게 찾을 수 있습니다
반복 문의와 반복 설명이 줄어듭니다
담당자 의존이 줄고 조직 지식이 쌓입니다
AI가 실제 업무를 이어받아 처리할 수 있습니다