# AI Transformation Maturity 컨설팅 프로그램: 스토리, 목차, 챕터 계획

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마지막 업데이트: 2026-05-13

## 1. 프로그램 포지셔닝

이 프로그램은 단순히 AI 코스를 판매하는 것이 아니며, 도구 배포만 판매하는 것도 아니다.

진정한 포지셔닝은:

> 기업이 분절된 AI 사용을 재현 가능, 거버넌스 가능, 측정 가능, 확장 가능한 조직 능력으로 전환하도록 돕는다.

대부분의 기업은 이미 ChatGPT, Claude, Gemini 또는 기타 AI 도구를 사용하기 시작했지만, 다수는 개인 실험 단계에 머물러 있다. 직원들은 유용하다고 느끼지만 경영진은 조직적 이점을 보지 못함; 일부 사람들은 팀 전체에 복제할 수 없는 결과를 생산함; 프로세스는 여전히 수동 데이터 전송, 복사-붙여넣기, 이메일 전송, 양식 작성, 시스템 업데이트에 의존.

우리의 전략은 기업을 명확한 컨설팅 경로를 따라 끌어올리는 것이다:

1. 간단한 설문지를 사용해 기업의 현재 AI 성숙도를 진단.
2. 진단 결과에 기반하여 L1-L5 코스 비율을 구성.
3. 훈련 후, 8 단계 컨설팅 방법론을 사용해 AI Transformation Diagnostic Report 생성.
4. 보고서는 실행 가능한 Skill, Workflow, Agent, Agent Team Roadmap 을 제안.

## 2. 고객이 이해할 수 있는 시나리오 스토리

### 2.1 스토리의 주인공

고객이 300 명 규모의 제조 또는 서비스 기업이라 가정.

회사에는 Sales, Customer Service, Operations, Finance, IT, HR, Management 부서가 있다. 모든 부서가 AI 에 대해 듣기 시작했지만, 실제 사용은 매우 불일치:

- 영업 직원이 ChatGPT 를 사용해 방문 이메일과 프레젠테이션을 초안 작성.
- 고객 서비스 관리자는 FAQ 를 조직하고 싶지만, 데이터가 Gmail, CRM, Notion, Excel 에 분산.
- 운영 관리자는 일일 예외 주문을 알고 싶지만, ERP 에서 내보낸 데이터는 수동 정리 필요.
- CEO 는 AI 를 추진하고 싶지만, 고립된 사례만 듣고 회사가 진정으로 어디에 서 있는지 판단할 수 없음.
- IT 는 보안, 권한, 데이터 누출, 시스템 통합의 유지 보수 비용을 걱정.

이 시점에서, 단순히 도구를 판매하는 것은 고객이 가치를 이해하기 어렵게 만든다; 그리고 훈련만 제공하면, 코스 후 사람들은 쉽게 원래 프로세스로 돌아간다.

그래서 우리가 말하고 싶은 것은 트랜스포메이션 스토리:

> 먼저 회사가 오늘 어디에 있는지 이해하고, 그다음 직원과 부서의 능력을 강화하고, 마지막으로 진정으로 가치 있는 시나리오를 착지 가능한 AI 트랜스포메이션 로드맵으로 전환.

### 2.2 Before: 기업 AI 채택 전 전형적 상태

처음에 기업은 보통 "AI 가 전혀 없다"가 아니라; "AI 가 이미 여기저기 흩어져 있다."

흔한 상황:

- 일부 사람들은 AI 에 매우 능숙하지만, 방법은 개인 컴퓨터나 채팅 히스토리에 머무름.
- 부서 간 공유 Prompts, SOPs, 템플릿, 지식 베이스가 없음.
- 고객 데이터는 CRM 에, 작업은 Notion 에, 스프레드시트는 Google Sheets 에, 이메일은 Gmail 에, 주문은 ERP 에 — 어느 것도 연결되지 않음.
- 경영진이 AI 의 ROI 를 물으면, 현장은 "일이 더 빨라진 것 같다"고만 답변 가능.
- IT 는 어느 시나리오가 자동화 준비가 되었는지, 어느 시나리오가 먼저 거버넌스되어야 하는지 판단할 수 없음.

이는 기업이 AI 도구가 부족한 것이 아니라 — **「성숙도 맵」과 「트랜스포메이션 방법론」이 부족**하다는 것을 의미.

### 2.3 Future: 클라이언트가 수업 전에 봐야 할 미래

클라이언트는 보통 도구를 배우고 싶어서 코스를 사지 않는다. 회사가 무엇이 될 수 있는지 보고 싶어서 산다. L1-L5 오프닝은 OpenWebUI, Antigravity, n8n, Hermes Agent, ClawTeam 을 도구 리스트로 시작해서는 안 됨; 코스 후 미래의 근무일로 시작해야 함.

3 개월 후, 회사의 월요일 아침이 바뀌었다고 상상:

1. 영업 담당이 OpenWebUI 를 열고, 자기 계정으로 로그인하고, 개인 채팅 워크스페이스로 들어간다. AI 사용은 회사 정책으로 경계: 어떤 데이터가 허용, 어떤 데이터가 금지, 부서가 어떤 출력 형식을 기대하는지. 영업은 더 이상 빈 페이지에서 시작하지 않음; 승인된 Prompts 를 사용해 고객 방문 이메일, 회의 요약, 제안 초안 작성.
2. 마케팅 관리자가 머릿속에만 있던 제품 카피라이팅 방법을 Skill 로 전환. 신입 직원이 제품 데이터, 타겟 청중, 톤, 채널을 입력하면, 부서 스타일에 맞는 초안을 생성 가능. 관리자는 매번 워크플로를 재교육하는 대신 품질을 검토.
3. 고객 클레임이 도착하면, n8n 이 Gmail 메시지를 읽고, CRM 에서 고객 티어와 히스토리를 확인하고, Google Sheets 를 업데이트하고, Notion 팔로업 작업을 생성하고, 관리자 요약을 생성. 인간은 여전히 판단 콜을 하지만, 더 이상 수동으로 데이터를 옮기지 않음.
4. 매일 아침, 운영 관리자가 Hermes Agent 브리핑을 받음. Agent 는 ERP 예외 주문, 서비스 기록, 어제 회의 메모, Wiki 지식을 읽음. 팔로업할 3 가지 이슈를 식별하고, 계속하기 전에 HITL (Human-in-the-Loop) 검토가 필요한 단계를 표시.
5. 경영진이 신제품 출시를 계획할 때, ClawTeam 이 시장, 제품, 서비스, 재무, 운영 Agent 를 조직. 각 Agent 는 역할, 작업, 산출물을 가지고, 최종 보고서는 출처와 책임에 추적 가능.

이 미래 상태 상상은 코스 시작 전에 속함. L1-L5 를 도구 리스트에서 클라이언트가 이해할 수 있는 능력 진행으로 전환하기 때문에:

| 레벨 | 축 | 훈련 후 능력 | 클라이언트가 상상할 수 있는 시나리오 |
| --- | --- | --- | --- |
| L1 | 스케일 축 · 개인 | 모든 직원이 통제된 게이트웨이를 통해 안전하게 AI 사용 | 직원이 공유 계정이나 비통제 데이터 입력 대신 자신의 AI 워크스페이스를 가짐 |
| L2 | 스케일 축 · 부서 | 전문가 방법이 재사용 가능한 Skill 이 되고, 부서 책임으로 조직 | 신입 직원이 부서 표준 방법을 사용해 안정적 출력을 생성 가능 |
| L3 | 스케일 축 · 부서 간 / 전사 | AI 가 부서 간 Skill 을 연결하고 시스템을 통합해 워크플로를 실행 | email, Sheets, Notes, CRM, API, ERP 가 전사적으로 연결된 워크플로가 됨 |
| L4 | AI 자율 축 · 슈퍼 어시스턴트 | 완전 자율 AI Agent 가 메모리, 도구, 워크플로, 자동 스케줄링을 사용 | 일일 브리핑, 팔로업 리스트, 증거, HITL 검토 대기 항목이 자동 생성 |
| L5 | AI 자율 축 · AI 팀 | 다수 전문가 Agent 가 기능적 분업 팀을 형성 | 제품, 품질, 헬스케어 서비스 또는 customer engagement 작업을 AI 팀이 준비 가능 |

따라서, 세일즈와 코스 오프닝은 먼저 미래 시나리오를 말하고, 그 후 L1-L5 를 설명; 먼저 작업 능력을 기술하고, 그 후 도구; 기술적 세부사항 전에 검증 가능한 산출물을 보여야 함.

### 2.4 Transformation: 고객을 데려가는 3 단계 여정

#### 단계 1: 설문지 진단

먼저, 간단한 설문지를 사용해 기업이 현재 어느 레벨에 있는지 빠르게 식별:

- L1: 직원이 개별로 Chat AI 사용.
- L2: 부서가 Skills, SOPs, Prompts, 템플릿 통합 시작.
- L3: n8n 을 사용해 시스템과 워크플로 통합 시작.
- L4: Wiki 메모리, 도구 호출, 스케줄링, 증거, HITL (Human-in-the-Loop) 검토를 장착한 Hermes Agent 사용 시작.
- L5: 다수 Agent 가 협력적으로 엔터프라이즈 클래스 프로세스를 완성하는 팀을 형성.

설문지의 목적은 학술적 측정이 아니라, CEO, 관리자, IT 에게 현재 상태에 대한 공유 언어를 주는 것.

#### 단계 2: 코스 기반 능력 구축

코스는 고정 메뉴가 아님; 비율은 진단 결과에 기반해 구성.

예를 들어:

- 고객이 대부분 L1 에 있으면, 커리큘럼은 OpenWebUI, AI 사용 가이드라인, Prompts, 데이터 보안, 부서 Skill 화를 강조.
- 고객이 이미 부서 템플릿과 SOPs 를 가지고 있으면, 커리큘럼은 n8n Workflow 와 시스템 통합으로 이동.
- 고객이 이미 자동화 기반을 가지고 있으면, Hermes Agent 지식 작업 폐쇄 루프를 추가하고, 추가로 ClawTeam Agentic AI Team 코스를 평가 가능.

코스의 목표는 단지 도구 운영을 가르치는 것이 아니라, 코스 중에 고객이 자신의 작업 자산을 생산할 수 있게 하는 것:

- Prompt Library
- Skill 리스트
- SOPs 및 템플릿
- Workflow PoC
- Hermes Agent 작업 예시
- AI Team 협업 시나리오

코스 설계는 또한 각 레벨의 요구사항 리스트와 회사 프로필을 참조해야 함. 즉, L1-L5 는 고정 수업 계획이 아니라 성숙도 아키텍처; 실제로 무엇을 가르치고, 어떤 케이스를 사용하고, 얼마나 깊이 가는지는 고객의 산업, 데이터 민감성, IT 능력, 기존 시스템, 배포 모드에 의존.

예를 들어, 같은 L3 n8n:

- 마케팅/서비스 회사는 Gmail, Sheets, Notion, CRM 통합을 우선시하여, 클라이언트 제안과 캠페인 보고서를 빠르게 생성 가능.
- R&D/제조 회사는 ERP, 내부 API, 데이터베이스, 품질 문서, 예외 주문 프로세스 통합을 우선시 가능.
- 고민감 데이터의 기업은 먼저 하이브리드 또는 완전 온프레로 가고, 인간 검토, 권한 제어, 감사 로그를 추가 가능.

#### 단계 3: 컨설팅 진단 보고서

코스 후가 끝이 아님 — 컨설팅 진단 작업의 진입점.

우리는 8 단계 방법론을 사용해 조직화:

1. 기업 현황.
2. AI 성숙도 레벨.
3. 프로세스 및 데이터 격차.
4. 고가치 시나리오.
5. 우선 배포 순서.
6. 3 단계 로드맵.
7. ROI 와 거버넌스 권장 사항.
8. 후속 배포 계획.

최종 산출물은 경영진이 이해, 부서장이 지지, IT 가 평가, 팀이 실행 가능한 AI Transformation Diagnostic Report.

### 2.5 After: 고객이 느껴야 할 변화

첫 번째 서비스 라운드를 완료한 후, 고객은 다음 질문에 답할 수 있어야 함:

- 우리 회사의 현재 AI 성숙도 레벨은?
- 어느 부서가 이미 AI 준비 기반을 가지고 있나?
- 어느 프로세스가 먼저 자동화하기에 가장 적합한가?
- 어느 데이터와 시스템이 통합되어야 하나?
- 다음 분기에는 L2 Skill, L3 Workflow, L4 Agent, L5 Agent Team 중 무엇에 집중해야 하나?
- AI 추진 후, 효과 추적에 어떤 KPI 를 사용해야 하나?

이것은 "모두가 개별로 AI 를 시도"에서 "회사가 AI 트랜스포메이션 로드맵을 가짐"으로의 전환.

## 3. L1-L5 성숙도와 코스 모듈

### 3.0 L1-L5 의 두 축: 한 사람의 도구에서 회사 자신의 디지털 워크포스로

> 기업의 AI 성숙도는 "몇 가지 도구를 배우는 것"이 아님 — **두 축**을 걷는 것: 먼저 AI 가 조직 전체에 스며들게 한 다음, 조직 자신의 AI 워크포스를 키우는 것.

#### 1 막: 스케일 축 — AI 가 「한 사람의 도구」에서 「회사 전체의 신경계」로 성장 (L1 → L2 → L3)

영업 담당 Andy 를 만나라.

- **L1 · 개인**: Andy 가 AI 를 사용해 자기가 고객 방문 이메일을 쓰는 것을 배움. 유용 — 하지만 그만 할 수 있고, 방법은 그의 머릿속에 잠겨 있음. AI 의 도달 = 한 사람.
- **L2 · 부서**: 영업 부서가 "좋은 방문 이메일을 쓰는 법"을 신입이 첫날 사용할 수 있는 Skill 로 변환. AI 의 도달이 Andy 에서 부서 전체로 확산.
- **L3 · 부서 간 / 전사**: Sales, Customer Service, Finance 의 Skill 이 n8n 으로 연결되고, CRM, ERP, 이메일에 연결됨. 클레임 이메일이 도착하면, AI 가 자동으로 데이터를 검색하고, 업데이트하고, 부서 간 알림. AI 의 도달이 전사가 됨.

이 막 전체에 걸쳐, **핸들은 인간의 손에 있다**. Andy, 관리자, IT 가 AI 가 무엇을 하고 얼마나 멀리 가는지 결정 — AI 가 얼마나 유능해지든, 그것은 "인간이 운전하는 자동차". 이 축의 진보는 **도달**: 한 사람 → 한 부서 → 전사.

#### 2 막: AI 자율 축 — 회사가 「헤드카운트 외 직원」을 키움 (L4 → L5)

회사 전체의 프로세스가 연결되면 (L3 가 기반을 놓음), 회사는 이전에 할 수 없었던 것을 할 수 있음: **AI 가 스스로 일하러 가게 한다.**

- **L4 · AI 슈퍼 어시스턴트**: 회사가 스스로 일하러 가는 AI 엔티티를 얻음. 자신의 능력 맵, 자신의 도구, 자신의 일정을 가짐. 관리자가 아침에 도착하면, 브리핑과 팔로업할 3 가지 이슈가 이미 책상 위에 있음. 관리자의 역할이 "AI 사용"에서 "AI 부하 관리"로 이동.
- **L5 · AI 팀**: 하나뿐 아님. 마켓 AI, 제품 AI, 재무 AI, 고객 서비스 AI… 다수 전문가 AI 가 스스로 분업하고 협력하는 팀을 형성하여, "신제품 출시 분석" 같은 부서 간 작업을 완성. 관리자의 역할이 한 단계 더 올라감 — "하나의 AI 관리"에서 "AI 워크포스 거버넌스"로.

이 막에서, **핸들은 AI 의 손에 있다**. 그러나 인간이 사라진 것은 아님 — **인간은 더 높은 위치로 올라감**: 책임 정의, 규칙 설정, 결과 수용, HITL (Human-in-the-Loop) 검토와 수락 게이트 유지. **AI 가 더 자율적이 될수록, 인간은 교체된 "오퍼레이터"보다 "거버너"처럼 보인다.**

#### 가장 중요한 라인: L3 → L4

전체 모델에는 **단 하나의 진정한 경계**만 있음, L3 와 L4 사이:

| | L1 → L3 (스케일 축) | L4 → L5 (AI 자율 축) |
| --- | --- | --- |
| 묻는 질문 | "얼마나 **넓게** AI 를 **사용**할 수 있나?" | "내 AI 가 **스스로** 얼마나 할 수 있나?" |
| 누가 핸들을 잡는가 | 인간 | AI (인간은 거버너로 물러남) |
| AI 의 정체성 | 회사의 **도구** | 회사의 **디지털 워크포스** |
| 어떻게 성장 | 개인 → 부서 → 전사 | 한 어시스턴트 → 한 팀 |

그리고 이 라인을 가로지르는 **지름길은 없다**: L4 는 L3 가 구축한 기반 위에 서야 함 — 전사 연결 프로세스 없이는, AI 가 "스스로 실행할" 것이 없음.

> L1-L3 에서는 AI 를 가르치고 퍼뜨림; L4-L5 에서는 AI 를 키우고 넘김. 두 축을 모두 걸으면, 회사는 "AI 사용법을 알 뿐"이 아니라 — "AI 워크포스를 소유", 당신은 오퍼레이터가 아닌 거버너가 됨.

### 3.0.1 AI 조달, 시스템 구매 아님: L4-L5 마인드셋 시프트

L4-L5 에서 기업이 해야 하는 가장 큰 시프트는 기술적이 아닌 — **마인드셋 시프트**.

보스들은 AI 를 "시스템을 사는" 방식으로 보는 데 익숙: 기능 리스트 평가, 라이선스 가격 비교, 소프트웨어 ROI 계산. 그러나 L4-L5 AI 는 소프트웨어가 아님 — 3 가지를 가짐: **추론, 자율성, 도구 사용** — 기능적으로 지식 노동자가 하는 일을 함. 그래서 올바른 마인드셋은 **「AI 조달」**: 인재를 채용, 온보딩, 관리, 거버넌스하는 것처럼, 소프트웨어를 사는 것이 아님.

| 「시스템 구매」 마인드셋 | 「AI 조달」 마인드셋 |
| --- | --- |
| 기능 리스트, 좌석 수, 연간 라이선스 비용 평가 | 얼마나 많은 워크로드를 덜어주는지, 얼마나 많은 캐파시티를 증폭하는지 평가 |
| 「소프트웨어 ROI」 계산 | 「워크포스 ROI」 계산 — ROI 는 사라지지 않음, 측정 막대가 바뀜 |
| 설치, 라이브, 완료 | 책임 정의, 온보딩, 성과 검토, 지속적으로 거버넌스 |
| 사람이 도구로 대체됨 | 사람이 거버너로 업그레이드, 거버넌스할 추가 디지털 워크포스와 함께 |

> **스코프**: 이 마인드셋은 **L4-L5 (AI 자율 축)에만** 적용. L1-L3 에서는 정당하게 도구, 장비, 시스템을 사고 있음 — 그것은 합리적이고 검증 가능. 「AI 조달」은 AI 가 L3→L4 를 넘어 자율적 디지털 워크포스가 될 때 보스의 마인드셋 시프트에 관한 것.
> **이는 관리 자세 비유이며, 「AI 가 인간이다」라는 주장이 아님** — 정확히 AI ≠ 인간이기 때문에, 인간이 구축하는 거버넌스 프레임워크와 HITL 이 필요, 그리고 그것이 컨설팅 서비스의 핵심.

### 3.1 L1 Controlled AI Access: OpenWebUI

#### 포지셔닝

OpenWebUI 는 기업의 내부 AI 대화 포털.

L1 의 초점은 직원이 일상 지식 작업을 처리하기 위해 안전하고, 안정적이고, 효과적으로 AI 사용을 시작할 수 있게 하는 것.

#### 전형적 시나리오

영업 담당이 고객 방문 이메일, 회의 요약, 제안 초안을 써야 함. 정리하는 데 1 시간 걸리던 것이, OpenWebUI 는 이제 15 분 내에 첫 초안을 생성할 수 있고, 그 다음 사람이 정제.

#### 고객이 이해할 가치

- 직원이 개인 작업 시간을 절약하기 시작.
- 회사가 통합 AI 포털을 구축할 수 있음.
- 모델, 권한, 사용 가이드라인이 관리하기 더 쉬워짐.
- 후속 Skill 화 및 Workflow 화를 위한 공통 기반 구축.

#### 코스 내용

- OpenWebUI 기본 운영.
- AI 대화와 Prompt 기초.
- 요약, 다시쓰기, 번역, 분류, 브레인스토밍.
- 엔터프라이즈 AI 사용 가이드라인.
- AI 에게 넘기기에 적절하지 않은 데이터와 작업.

#### 코스 산출물

- 개인 고빈도 작업 Prompts.
- 부서 AI 사용 노트.
- 공통 기능 시나리오 예시.

### 3.2 L2 Knowledge Codification: Antigravity / Claude Code / Codex

#### 포지셔닝

L2 의 초점은 개인 경험을 부서 능력으로 전환하는 것.

Antigravity, Claude Code, Codex 는 단지 코드를 쓰기 위한 것이 아님 — 「Skill 구축 도구」로 작동: 톱 퍼포머의 작업 방법을 재사용 가능한 사양, 프롬프트, 문서, 템플릿, 운영 절차로 통합.

#### 전형적 시나리오

마케팅 관리자가 항상 제품 카피를 잘 썼지만, 신입이 합류할 때마다 다시 가르쳐야 함. L2 Knowledge Codification 을 통해, 카피 생성 프로세스를 「Copy Generation Skill」 로 조직 가능:

- 타겟 청중.
- 톤과 스타일.
- 금지 표현.
- 제품 셀링 포인트.
- 샘플 카피.
- 출력 형식.

신입은 Skill 을 호출하기만 하면 부서 표준에 가까운 콘텐츠를 생성 가능.

#### 고객이 이해할 가치

- 더 이상 개인 영웅에 의존하지 않음.
- 좋은 방법이 복제 가능.
- 신입 온보딩 시간이 단축.
- 부서 품질이 더 일관됨.
- 지식이 회사 자산으로 축적되기 시작.

#### 코스 내용

- Skill 의 정의와 예.
- 개인 경험을 Skill 로 쓰는 방법.
- Prompts, SOPs, Checklists, 템플릿을 통합하는 방법.
- Antigravity / Claude Code / Codex 를 사용해 문서와 사양 생성을 돕는 방법.
- 부서 Skill Library 를 유지하는 방법.

#### 코스 산출물

- 부서 Skill 리스트.
- 3-5 고빈도 Skill 예.
- Skill 표준 템플릿.
- Skill 유지 및 버전 관리 권장 사항.

### 3.3 L3 Workflow Automation: n8n

#### 포지셔닝

L3 의 초점은 AI 가 단지 질문에 답할 뿐 아니라, 워크플로에 들어가고, 시스템을 통합하고, 작업을 완성하게 만드는 것.

n8n 은 Workflow AI 의 핵심, Gmail, Google Sheets, Notion, CRM, API, ERP 및 기타 시스템을 연결하는 데 사용.

#### 전형적 시나리오

고객 서비스 관리자가 매일 Gmail 클레임 이메일을 읽고, CRM 에서 고객 데이터를 찾고, Google Sheets 에서 상태를 업데이트하고, Notion 에서 주간 보고서를 써야 함. 이 작업은 시간 소모적이고 데이터 누락이 발생하기 쉬움.

n8n 으로, Workflow 를 설계 가능:

1. Gmail 이 클레임 이메일 수신.
2. AI 가 클레임 유형과 긴급도를 판단.
3. CRM 에 고객 티어와 히스토리를 쿼리.
4. ERP 에 주문 또는 배송 상태를 쿼리.
5. 통합된 결과를 Google Sheets 에 작성.
6. Notion 에 처리 작업을 자동 생성.
7. 소유자에게 Email 또는 Slack 알림 송부.
8. 금요일에 고객 서비스 주간 보고서를 자동 컴파일.

#### 고객이 이해할 가치

- 반복적인 수동 데이터 셔플링 감소.
- 누락된 주문, 누락된 이메일, 누락된 업데이트 감소.
- 데이터 흐름, 작업 흐름, 결정 흐름 연결.
- AI 가 단지 사람과 채팅하는 것이 아니라 회사를 위해 작업을 시작.

#### 시스템 통합 범위

- Gmail: 이메일 검색, 분류, 요약, 답장 초안.
- Google Sheets: 데이터 기록, 리스트 유지, 보고서 업데이트.
- Notion: 작업 관리, 지식 베이스, 회의 메모.
- CRM: 고객 데이터, 기회, 인터랙션 로그, 서비스 기록.
- API: 내부 및 외부 시스템과의 데이터 교환.
- ERP: 주문, 재고, 배송, 조달, 재무 데이터.
- 데이터베이스: PostgreSQL, MySQL, 벡터 데이터베이스 등.
- 커뮤니케이션 도구: Slack, Teams, LINE, Telegram.

#### 코스 내용

- n8n 기본 개념.
- Trigger, Node, Credential, Webhook.
- Gmail / Sheets / Notion 통합.
- API 통합과 데이터 변환.
- ERP / CRM 통합 계획.
- AI Node 와 RAG node 응용.
- 오류 처리 및 인간 검토 노드.

#### 코스 산출물

- 1-2 부서 Workflow PoC.
- Workflow 시나리오 인벤토리 표.
- 시스템 통합 요구사항 리스트.
- 자동화 위험과 권한 체크리스트.

### 3.4 L4 Autonomous Agent: Hermes Agent

#### 포지셔닝

L4 의 초점은 AI 를 「일회성 답변」에서 「지속적으로 실행되는 지식 작업 에이전트」로 업그레이드하는 것. 작업을 이해하고, 단계를 분해하고, 도구를 호출하고, 결과를 보고할 뿐 아니라, 메모리, 인덱스, 증거, 스케줄, 인간 검토 기록도 유지.

Hermes Agent 는 L4 의 표준 플랫폼. L1 Chat, L2 Skill, L3 Workflow 를 지식 등급 Agent 운영 체제로 통합:

1. Markdown Wiki 가 지식 진실의 출처로 작동.
2. SQLite / FTS 가 쿼리 인덱스와 파생 캐시로 작동.
3. 5 가지 코어 스킬이 관리, 출처 분석, 키워드 추출, 자율 발견, 브리핑을 처리.
4. 결정론적 도구가 작성, 인덱싱, 검증, 추출, 캐싱, 로깅을 처리.
5. 스케줄이 야간 ingest, 아침 브리핑, 발견 핑, 저녁 미리보기, 주간 그래프 합성을 구동.
6. HITL (Human-in-the-Loop) 검토가 고위험 업데이트, 키워드 승인, 스키마 변경, 삭제, 라이브 판단을 처리.

#### 전형적 시나리오

운영 관리자가 AI 어시스턴트에게 말함:

> 이번 주 예외 주문을 정리하고, 상위 3 가지 근본 원인을 식별하고, 경영 회의 보고서를 작성하고, 팔로업이 필요한 고객을 리스트하는 것을 도와줘.

Hermes Agent 가:

1. 먼저 부서의 `purpose.md`, `SCHEMA.md`, `INBOX.md`, `queue.md`, `watchlist.md`, 최근 로그를 읽음.
2. ERP 를 호출해 예외 주문을 쿼리.
3. CRM 을 호출해 고객 데이터를 쿼리.
4. Google Sheets 를 호출해 분석 스프레드시트를 정리.
5. L2 「Exception Analysis Skill」 을 호출.
6. L3 보고서 생성 Workflow 를 호출.
7. 분석 프로세스, 인용된 출처, 팔로업 작업, 익젝큐티브 서머리를 Wiki 로 다시 작성.
8. 브리핑에서 인간 확인이 필요한 항목을 관리자에게 상기.

#### 고객이 이해할 가치

- 직원이 각 시스템이 어떻게 작동하는지 알 필요 없음.
- AI 가 시스템 간 작업을 분해하고 실행하는 것을 도울 수 있음.
- 관리자가 결정 데이터를 더 빨리 얻을 수 있음.
- AI 가 도구에서, 지식을 축적하고, 증거를 추적하고, 스케줄로 작동하는 작업 에이전트로 변환.
- Agent 는 일회성 워커가 아님 — 매일 지속적으로 조직, 상기, 업데이트, 브리핑 생성.

#### 코스 내용

- Agentic AI 기초와 L4 / L5 경계.
- Hermes Agent 아키텍처: Wiki, SQLite, skills, tools, runtime schema, policy.
- Orient-first SOP: 작업 전, Agent 는 먼저 스키마, purpose, INBOX, 인덱스, 로그를 읽음.
- Ingest / query / update / lint / graph-synthesis.
- 출처 분석, 키워드 추출, 자율 발견, 브리핑 제너레이터.
- Agent 호출 가능 Skill 과 n8n Workflow 설계 방법.
- HITL 검토, 권한, 로그, 폴백, 수락 게이트 (Stage Gates).

#### 코스 산출물

- 1 부서 Hermes Agent 작업 예.
- L4 IPOE 테이블.
- Agent 작업 사양.
- 초기 Wiki: `purpose.md`, `SCHEMA.md`, INBOX, queue, watchlist, tasks.
- Agent 사용 가능 도구 리스트.
- Ingest / query / update 테스트 기록.
- 브리핑 템플릿.
- 수락 게이트 4A-4E 테이블.
- Agent 위험, 권한, 운영 Runbook.

### 3.5 L5 Multi-Agent Organization: ClawTeam

#### 포지셔닝

L5 의 초점은 다수의 전문가 Agent 가 협업하여, 단일 Agent 가 할 수 없는 엔터프라이즈 클래스 작업을 완성하는 AI 팀을 형성하는 것.

ClawTeam 은 Agentic Team AI 의 착륙 플랫폼.

#### 전형적 시나리오

CEO 가 말함:

> 신제품을 개발하고 싶다. 시장 기회, 경쟁사, 제품 포지셔닝, 마케팅 전략, 고객 서비스 준비, 재무 예측을 정리하는 것을 도와줘.

ClawTeam 은 다수 Agent 를 시작 가능:

- Market Analysis Agent: 시장 트렌드, 고객 세그먼트, 경쟁사를 분석.
- Product Planning Agent: 제품 요구사항과 기능 우선순위를 정리.
- Marketing Strategy Agent: 채널, 메시징, 캠페인 계획을 제안.
- Customer Service Agent: FAQs, 서비스 워크플로, 지식 베이스를 준비.
- Financial Analysis Agent: 비용, 수익, 예산, ROI 를 추정.
- Project Integration Agent: 모든 출력을 프로젝트 계획으로 통합.

#### 고객이 이해할 가치

- 한 사람 더하기 하나의 AI 가 아닌, 한 부서 더하기 하나의 AI 팀.
- 부서 간 복잡 작업이 더 빠르게 초안 가능.
- 경영진이 AI Team 을 사용해 상류에서 결정 작업을 준비 가능.
- 기업이 자동화 운영과 혁신 능력을 획득하기 시작.

#### 코스 내용

- Multi-Agent 협업 개념.
- Agent 역할 설계.
- 작업 할당과 통합.
- 역할 충돌과 품질 검사.
- Agent Team 출력 형식.
- 엔터프라이즈 클래스 작업의 거버넌스와 감독.

#### 코스 산출물

- 하나의 Agent Team 시나리오 설계.
- Agent 역할 카드.
- Multi-Agent 협업 흐름 다이어그램.
- Agent Team 출력 샘플.

## 4. 간단한 진단 설문지 설계

### 4.1 설문지 목적

10-15 분 내에, 설문지는 고객이 이해할 수 있게 해야 함:

- 회사의 현재 AI 성숙도가 어디에 서 있는지.
- 어떤 능력이 이미 기반을 가지고 있는지.
- 어떤 격차가 다음 단계를 방해하는지.
- 코스 비율이 어떻게 구성되어야 하는지.
- 후속 컨설팅 진단이 어떤 주제에 집중해야 하는지.

### 4.2 설문지 차원

설문지를 6 차원으로 나누는 것을 권장:

| 차원 | 판단하는 것 |
| --- | --- |
| 도구 사용 | 직원이 AI 도구를 안정적으로 사용하는지 |
| 지식 통합 | Prompts, SOPs, 템플릿, Skill Library 가 있는지 |
| 프로세스 자동화 | 시스템 통합과 자동화된 워크플로가 있는지 |
| 시스템 통합 | Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP 가 워크플로에 의해 호출 가능한지 |
| Agent 응용 | 작업을 자율적으로 실행할 수 있는 AI Agent 가 있는지 |
| 구현 & 변경 | 권한, 보안, 성과 지표, 관리 시스템이 있는지 |

### 4.3 진단 출력

설문지가 완료 후 출력:

- 현재 성숙도 레벨: L1-L5.
- 주요 격차: 예: 지식이 통합되지 않음, 워크플로가 통합되지 않음, Agent 가 거버넌스 부족.
- 권장 코스 비율: 예: L1 20%, L2 30%, L3 30%, L4 15%, L5 5%.
- 권장 우선 시나리오: 예: 고객 서비스 이메일 자동 분류, 영업 제안 생성, ERP 예외 주문 분석.
- 후속 컨설팅 진단 초점: 예: 프로세스 인벤토리, 데이터 권한, ROI 지표.

## 5. 코스 비율 구성 로직

### 5.1 구성 원칙

코스 비율은 고객이 무작위로 선택하지도, 우리가 고정하지도 않음.

권장 로직:

- 먼저 설문지에 기반해 현재 성숙도를 판단.
- 그 다음 경영진의 목표를 봄: 효율, 비용, 품질, 수익, 거버넌스.
- 그 다음 시스템 조건을 봄: Gmail, Sheets, Notion, CRM, ERP, API 가 이미 갖춰져 있는지.
- 그 다음 회사 프로필을 봄: 산업, 데이터 민감성, IT 능력, 예산, 클라우드 정책.
- 그 다음 배포 모드를 봄: 클라우드 AI, 하이브리드, 완전 온프레.
- 마지막으로, L1-L5 코스 비율을 결정.

### 5.2 회사 프로필과 배포 모드

코스 설계 전에, 먼저 어떤 AI 아키텍처가 고객에 적합한지 조사해야 함.

#### 클라우드 AI

가장 저렴하고 빠르게 출시. 데이터 민감성이 낮고 주로 카피라이팅, 연구, 고객 서비스, 마케팅, 일반 지식 작업에 집중하는 기업에 적합. 코스는 L1 과 L2 를 강조 가능; L3 는 먼저 Gmail, Sheets, Notion, CRM 같은 SaaS 도구와 통합.

#### 하이브리드: 클라우드 + 온프레

대부분 기업에 가장 실용적인 경로. 비민감 작업은 클라우드 모델을 사용 가능, 한편 민감 데이터, 내부 시스템, 핵심 프로세스는 온프레에 유지. 코스는 데이터 분류, n8n 라우팅, Credentials, API, ERP 통합, 인간 검토를 강조해야 함.

#### 완전 온프레

R&D/제조, 금융, 헬스케어, 정부 또는 고민감 데이터 시나리오에 적합. 코스는 OpenWebUI 프라이빗 포털, 온프레 모델, 내부 RAG, ERP/API/DB 통합, 로그, 권한, 감사, 변경 관리를 강조해야 함.

### 5.3 산업 적합성

#### R&D / 제조

흔한 시스템은 ERP, MES, PLM, QMS, 내부 데이터베이스, 문서 시스템. AI 시나리오는 SOP 조회, 품질 이상, 클레임 분석, R&D 문서 요약, ERP 예외 주문, 프로세스 지식 통합에 집중해야 함. 일반적으로 하이브리드 또는 완전 온프레 권장.

#### 마케팅 / 서비스

흔한 시스템은 Gmail, Sheets, Notion, CRM, 광고 플랫폼, 소셜 도구. AI 시나리오는 제안, 카피라이팅, 경쟁사 분석, 고객 회의 요약, CRM 업데이트, 캠페인 성과 보고서에 집중해야 함. 일반적으로 클라우드 AI 또는 하이브리드에서 빠르게 출시 가능.

#### 고민감 산업

예를 들어, 금융, 헬스케어, 정부, 상장 기업의 중요 부서. 코스는 데이터 분류, 권한, 감사, 인간 검토, 온프레 배포를 우선해야 함. L4/L5 는 완전 자율 의사결정이 아니라 결정 지원으로 먼저 포지셔닝해야 함.

### 5.4 예시 구성

#### 시나리오 A: AI 초보 기업

현재 상태: 대부분 직원이 아직 AI 를 안정적으로 사용하지 않음.

권장 비율:

- L1 OpenWebUI: 40%
- L2 Knowledge Codification: 35%
- L3 n8n: 20%
- L4 Hermes Agent: 5%
- L5 ClawTeam: 0%

목표: 먼저 공유 언어와 부서 Skills 구축.

#### 시나리오 B: AI 사용 중, 하지만 Workflow 채택이 지연

현재 상태: 직원은 AI 를 사용할 수 있지만, 결과가 분산되고 워크플로가 수동으로 유지.

권장 비율:

- L1 OpenWebUI: 15%
- L2 Knowledge Codification: 30%
- L3 n8n: 40%
- L4 Hermes Agent: 10%
- L5 ClawTeam: 5%

목표: Skills 를 Workflows 로 연결, 1-2 PoCs 완성을 우선.

#### 시나리오 C: 자동화 기반이 갖춰짐, Agent 배포 원함

현재 상태: 이미 n8n 또는 시스템 통합 경험 보유.

권장 비율:

- L1 OpenWebUI: 5%
- L2 Knowledge Codification: 20%
- L3 n8n: 25%
- L4 Hermes Agent: 30%
- L5 ClawTeam: 20%

목표: 프로세스 자동화에서 Agent 와 Agent Team 으로 업그레이드.

## 6. 8 단계 컨설팅 진단 방법

> ⚠️ **이 챕터에서 참조된 모든 고객 예 (예: §6.1 의 「Client M」/「MingChang Packaging」) 는 AI 생성 가상 케이스**, 실제 고객 아님. 모든 숫자는 설명용. 완전한 면책 조항은 [`../04_Scenarios/README_EN.md`](../04_Scenarios/README_EN.md) 참조.

### Stage 1: As-Is Snapshot — 현황 발견

기업의 기존 AI 사용, 시스템, 프로세스, 데이터, 의사결정 방법을 인벤토리화.

출력:

- 현황 평가 보고서.
- As-Is Process Maps.
- AI 사용 인벤토리 표.

### Stage 2: Reference Model Alignment — 표준 모델 도입

L1-L5 성숙도 모델을 도입하여 경영진과 부서가 공통 언어를 공유.

출력:

- 성숙도 평가 매트릭스.
- L1-L5 능력 격차 리스트.

### Stage 3: Best Practice Integration — 모범 사례에 대한 벤치마킹

산업의 흔한 AI 응용 패턴과 벤치마크 케이스와 비교.

출력:

- 산업 벤치마크 시나리오 리스트.
- 고가치 AI 응용 시나리오.

### Stage 4: Gap Analysis

현황과 목표 상태 사이의 구조화된 비교 수행, Missing, Broken, Redundant 로 분류.

출력:

- 격차 매트릭스.
- Impact x Effort 우선순위 랭킹.

### Stage 5: Problem Definition — 핵심 문제 정의

80/20 원칙을 사용해 먼저 해결할 가치가 있는 문제를 식별.

출력:

- Executive Problem Statement.
- 주요 문제와 근본 원인.

### Stage 6: Benchmarking 과 단계별 목표

단기, 중기, 장기 목표와 수락 게이트 (Stage Gates) 설정.

출력:

- 3 단계 목표.
- 수락 기준.
- KPI 권장사항.

### Stage 7: To-Be Design — 미래 청사진 설계

미래 AI Operating Model 설계.

출력:

- To-Be Operating Model.
- Skill Map.
- Workflow Map.
- Agent Map.
- 시스템 통합 청사진.

### Stage 8: Implementation and Change — 실행 배포와 변경 거버넌스

배포 순서, 거버넌스 시스템, 훈련 계획, ROI 추적 계획.

출력:

- Transformation Roadmap.
- 변경 관리 계획.
- ROI 추적 매트릭스.
- 후속 배포 제안.

## 7. 최종 산출물: AI Transformation Diagnostic Report 목차

### 7.1 표지

기업명, 진단 기간, 컨설팅 팀, 버전.

### 7.2 Executive Summary

CEO 용 1-2 페이지 요약:

- 현재 성숙도.
- 가장 큰 문제.
- 가장 큰 기회.
- 권장 우선 배포 방향.
- 예상 가치.

### 7.3 AI 성숙도 진단 결과

- L1-L5 스코어링.
- 6 차원 레이더 차트.
- 부서 간 성숙도 차이.
- 주요 격차.

### 7.4 코스 관찰과 능력 인벤토리

- 코스 참여.
- 각 부서가 생산한 Prompts, Skills, Workflows, Agent 시나리오.
- 직원 흡수.
- 경영진 우려.

### 7.5 As-Is 현황 프로세스와 시스템 인벤토리

- Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP 및 기타 시스템의 사용 상태.
- 데이터 흐름.
- 작업 흐름.
- 결정 흐름.
- 수동 재작업 지점.

### 7.6 고가치 AI 시나리오 리스트

부서별로 조직:

- Sales.
- Customer Service.
- Marketing.
- Operations.
- Finance.
- HR.
- IT.
- Management.

각 시나리오는 라벨링 필수:

- 대응 성숙도: L1-L5.
- 통합이 필요한 시스템.
- 예상 이익.
- 배포 난이도.
- 위험과 거버넌스 요구사항.

### 7.7 격차 분석과 핵심 문제

- Missing: 누락된 능력, 데이터, 프로세스, 역할.
- Broken: 현재 망가지거나 불안정한 프로세스.
- Redundant: 반복적, 저가치, 자동화 가능 작업.
- 핵심 문제 정의.

### 7.8 To-Be AI Operating Model

- 부서 Skill Library.
- n8n Workflow Center.
- Hermes Agent 작업 센터.
- ClawTeam Agent Team 협업 모델.
- 권한과 검토 메커니즘.

### 7.9 3 단계 로드맵

#### Phase 1: AI 기반과 Skill 화

목표: 개인 사용을 부서 능력으로 전환.

#### Phase 2: Workflow 자동화

목표: Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP 를 통합하고 고가치 프로세스 PoCs 를 완성.

#### Phase 3: Agentic AI 와 AI Team

목표: Hermes Agent 와 ClawTeam 이 부서 간 작업을 인수할 수 있게 함.

### 7.10 ROI 와 거버넌스 권장사항

- 절약된 시간.
- 감소된 오류율.
- 향상된 응답 속도.
- 통합된 지식.
- 단축된 신입 직원 온보딩.
- 향상된 경영진 결정 품질.
- 데이터 권한과 보안 통제.

## 8. 외부 세일즈 스토리 버전

### 8.1 30 초 버전

오늘날 대부분 기업은 이미 AI 를 사용하는 사람이 있지만, 대부분은 개인 도구 단계에 머물러 있음. 우리는 먼저 설문지로 기업의 현재 AI 성숙도를 진단하고, 그 다음 L1-L5 에 따라 코스 비율을 배치하고, 마지막으로 8 단계 컨설팅 방법론을 사용해 AI Transformation Diagnostic Report 를 생성 — 기업이 지금 어디 있는지, 다음에 무엇을 할지, 어떤 프로세스가 먼저 자동화될 수 있는지 알도록.

### 8.2 3 분 버전

AI 트랜스포메이션에서 가장 흔한 문제는 직원이 AI 를 사용할 수 없다는 것이 아니라, 사용이 너무 분산되어 있다는 것. 일부는 ChatGPT 를 사용하고, 일부는 Prompts 를 쓸 수 있고, 일부는 CRM 을 통합하고 싶고, 일부는 ERP 보고서를 자동으로 통합하고 싶음 — 그러나 회사에는 공유 아키텍처가 없음.

우리는 AI 성숙도를 5 레벨로 분류: L1 은 OpenWebUI 의 Chat AI; L2 는 Antigravity, Claude Code, Codex 로 구축한 Skill AI; L3 는 Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP 를 통합하기 위해 n8n 을 사용하는 Workflow AI; L4 는 Hermes Agent; L5 는 ClawTeam 의 멀티 Agent 팀.

서비스 흐름은 간단: 먼저 설문지 진단을 해서 기업이 현재 어디 서 있는지 찾기; 그 다음 진단 결과에 기반해 훈련, 코스 비율은 고객 성숙도와 목표로 결정; 마지막으로, 8 단계 관리 컨설팅 방법론을 사용해 현황, 격차, 핵심 문제, 미래 청사진, 로드맵, ROI 를 다루는 진단 보고서 생성.

따라서 고객이 사는 것은 코스가 아니라, AI 학습부터 엔터프라이즈 트랜스포메이션 실행까지 이어지는 경로.

## 9. 후속으로 완성될 내용

다음은 우선적으로 완성되어야 함:

- AI 성숙도 설문지 항목.
- L1-L5 스코어링 로직.
- 코스 비율 권장 규칙.
- 컨설팅 진단 보고서 템플릿.
- 샘플 고객 스토리.
- 부서별 고가치 시나리오 라이브러리.
- n8n 이 Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP 를 통합하는 데모 Workflows.
