사람이 시스템 역할을 하고 있을 때
문의 분류, 견적 작성, 문서 확인, 승인처럼 사람이 반복해서 이어 붙이는 workflow.
진행 방식
요구한 것을 만드는 사람은 많습니다. 무엇을 만들어야 하는지 판단하는 사람은 적습니다.
Forward Deploy는 AI 상품명이 아닙니다. 현재 사업과 업무를 보고 무엇을 바꿔야 하는지 정한 뒤, AI·소프트웨어·SaaS 중 필요한 방법을 골라 가장 작은 의미 있는 변화부터 직접 구현하는 방식입니다.
이럴 때 불러주세요
개발팀을 뽑기엔 이르고,
외주 한 번으로는 해결되지 않는 문제.
제품과 운영 사이에 기술 문제가 계속 생기지만 상주 개발팀을 두기는 부담스러운 단계가 있습니다. 그때 필요한 만큼 깊게 들어갑니다.
무엇을 개발해야 할지부터 애매할 때
도구나 기술을 먼저 고르지 않고 현재 문제에서 실제로 바꿀 가치가 있는 지점을 찾습니다.
PoC는 있는데 운영에 못 넣을 때
권한, API, 데이터, 승인, 로그, 평가, fallback을 보완해 실제 사용자와 업무에 연결합니다.
일반 외주와 무엇이 다른가요
기능 목록보다 사업의 변화에서 시작합니다.
일반적인 외주
“요구사항 주세요.”
요구사항 → 디자인 → 개발 → 납품. 무엇을 만들어야 하는지가 이미 정확히 정해진 프로젝트에는 효율적인 방식입니다.
마지음
“무엇을 바꾸고 싶나요?”
현재 문제 → 기술 판단 → 가장 작은 해결 범위 → 직접 구현 → 실제 운영 → 효과 확인. 무엇을 만들어야 할지까지 함께 판단합니다.
이렇게 진행해요
Discover → Decide → Build → Deploy → Measure → Expand
01
Discover
현재 업무, 자료, 시스템, 반복되는 판단과 병목을 이해합니다.
문제 발견
02
Decide
AI가 필요한지, SaaS로 충분한지, 직접 개발해야 하는지 가장 단순한 해결 방식을 정합니다.
기술 판단
03
Build
Agent, 내부도구, API 연동, custom software 등 필요한 것을 직접 만듭니다.
직접 구현
04
Deploy
데모가 아니라 실제 업무 흐름과 기존 시스템에 연결해 사용할 수 있는 상태로 배포합니다.
운영 적용
05
Measure
시간, 오류, 응답, 처리량처럼 실제로 바뀐 것을 확인합니다.
변화 확인
06
Expand
효과가 있을 때만 다음 workflow나 기능으로 확장합니다.
작게 확장
만들어지는 것
결과에 따라 AI일 수도, 소프트웨어일 수도 있습니다.
견적 / 문의 workflow
비정형 요청 구조화 → 과거 자료 확인 → 초안 → 사람 승인 → 발송/기록.
사내 Knowledge Agent
문서와 FAQ에서 근거 있는 답을 제공하고 해결되지 않은 요청은 사람에게 넘깁니다.
기존 서비스 AI 기능
현재 서비스에 AI 기능 하나를 권한·API·로그·평가와 함께 실제 기능으로 구현합니다.
작은 내부도구
엑셀과 메신저로 흩어진 업무를 필요한 만큼만 웹도구나 자동화로 정리합니다.
PoC → Production
작동하는 데모를 실제 사용자와 데이터에 연결할 때 빠진 레이어를 보완합니다.
AI가 필요 없는 경우
기존 SaaS나 단순 개발이 더 낫다면 AI를 쓰지 않습니다. 전문성은 AI 사용 여부가 아니라 문제를 올바르게 번역하고 배포하는 데 있습니다.
상주 없이, 필요한 만큼
상주 인력이 필요하지 않습니다.
필요한 순간에 필요한 깊이만큼 들어갑니다.
자료, 메시지, URL, 화면 녹화를 중심으로 비동기 방식으로 진행하고 필요한 판단이 있을 때만 짧게 이야기합니다. 먼저 한 workflow·한 기능을 실제로 바꿔보고 효과가 있을 때 확장합니다.
무엇을 만들어야 하는지 아직 몰라도 됩니다.
“이 일을 계속 사람이 하는 게 맞나?”, “AI를 어디에 써야 하지?”, “서비스를 만들고 싶은데 어디서 시작하지?” 정도의 문제의식이면 충분합니다.