AI 운영 전환 플랜

많은 기업이 기술은 도입했지만, 데이터는 흩어져 있고 운영은 여전히 수동적입니다.

리트머스는 단순한 AI 구축이 아니라, 시간이 지날수록 기업과 함께 진화하는 유기적 AI 시스템을 설계합니다.

AI가 기업의 성장에 맞춰 축적되는 데이터를 스스로 학습하며, 판단력과 효율성을 함께 확장할 수 있도록 합니다.

AI를 통해 더 적은 비용으로, 더 높은 판단력을 가지는 조직으로 전환하세요.

고객의 목표

What the customer wanted to achieve

AI의 발전으로 기업의 AI 전환은 더 이상 선택이 아닌 생존 전략이 되었습니다.

앞으로 AI를 도입한 기업과 그렇지 않은 기업 간의 격차는 생산성, ROI, 혁신 역량 전반에서 따라잡을 수 없을 만큼 커질 것입니다.

이미 시장은 단순한 '반복 업무 자동화' 수준을 넘어, 조직이 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 의사결정 구조를 지능화하는 단계로 진입했습니다.

즉, 이제는 사람이 하던 판단·요약·응대·추천의 영역까지 소프트웨어로 옮겨오는 시대로 전환되고 있습니다.

리트머스는 세일즈 프로세스를 자동화하여 효율을 10배 높인 경험을 바탕으로, 현재는 기획-디자인 단계의 병목 현상을 해결하기 위한 내부 자동화를 고민하고 있습니다.

이 과정에서 수많은 시행착오를 거쳐왔기에, "AI를 도입하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 기업"의 막막함을 누구보다 깊이 이해합니다.

따라서 리트머스는 고객과의 대화를 통해 AI를 가장 효과적으로 적용할 수 있는 문제 영역을 정의하고, ROI가 높은 핵심 데이터부터 MVP 단위로 검증하는 로드맵을 제안합니다.

이 로드맵은 단순한 자동화를 넘어 데이터 수집 → 업무 효율화 → 의사결정 고도화로 이어지는 지속 가능한 AI 전환의 확장 경로를 제공합니다.

요약하자면, 리트머스는 다음과 같은 목표를 돕고자 합니다.

AI를 통해 직원이 반복적인 실행에서 벗어나,
더 전략적이고 고부가가치적인 의사결정을 수행할 수 있도록 만드는 것.

리트머스가 함께한 방법

How LITMERS helped the customer

1. 데이터 연결을 작게 시작하고, 똑똑하게 확장합니다

AI 전환의 핵심은 '데이터를 얼마나 잘 먹이는가'입니다.

리트머스는 고객사가 한 번에 모든 데이터를 연결하려다 실패하지 않도록,

핵심 데이터 한 가지에서 시작해 빠르게 검증하고 확장하는 구조를 설계했습니다.

핵심 데이터 정의
가장 큰 영향을 미칠 데이터 한 가지(예: 사내 문서 DB, 고객 FAQ 등)를 우선 선정합니다.
MVP / PoC 검증
이 데이터만으로 최소 기능의 AI 서비스를 제작하고 성능과 ROI를 실시간으로 측정합니다.
점진적 확장
검증된 성과를 기반으로, 다른 데이터 소스를 순차적으로 연결해 AI의 지식 폭을 확장합니다.

이 방식은 AI 도입 시 흔히 발생하는 '대규모 데이터 공사' 리스크를 줄이고, 짧은 시간 안에 실질적 효과를 입증할 수 있는 구조적 전략입니다.

2. 두 가지 운영 모델로 AI를 지속적으로 진화시킵니다

AI는 한 번 개발로 끝나지 않습니다.

프롬프트는 시장 상황과 업무 규칙에 따라 끊임없이 개선되는 살아 있는 엔진이기 때문입니다.

리트머스는 고객사의 운영 방식에 따라 두 가지 모델을 제공합니다.

리트머스 완전 관리형(구독형)
리트머스의 AI 엔지니어링팀이 전담으로 투입되어 프롬프트를 지속적으로 개선하고 최적의 성능을 유지합니다.
일회성 개발이 아니라 지속적인 AI 운영 관리 서비스로 제공합니다.

고객 직접 관리형(시스템 구축형)
개발 지식이 없어도 누구나 프롬프트를 수정·관리할 수 있는 전용 관리자 페이지(어드민)를 함께 구축합니다.
고객은 AI의 두뇌(프롬프트)를 직접 업데이트하며 시장과 내부 변화에 즉시 대응할 수 있습니다.

이 구조를 통해 AI는 시간이 지날수록 더 똑똑해지고, 고객은 기술 의존도가 낮아지며, 운영의 자율성이 강화됩니다.

성과 및 변화

What we achieved

리트머스는 고객사가 오랜 기간 축적해온 전문가의 비정형 데이터를 구조화하여,

사람의 개입 없이 스스로 판단하는 AI 판단 엔진이 구축 되도록 지원합니다.

이 엔진은 고객의 전문 지식이 누적될수록 스스로 학습하고 진화하도록 설계되기 때문에

이를 통해 단순한 업무 효율 향상을 넘어, 체계적으로 확장되는 의사결정의 일관성과 품질을 확보할 수 있었습니다.

고객 성공 사례 1 : 커리어 컨설팅의 자동화와 확장성을 확보하다

MBTI 기반 커리어 컨설팅 프로젝트에서는

사용자의 응답 수준을 판단하고, 부족할 경우 추가 질문을 자동 유도하는 구조를 설계했습니다.

그 결과, 컨설턴트의 개입 없이도 3단계 설문–판단–리포트 생성까지 자동화된 프로세스를 구현했습니다.

AI는 단순한 성향 진단이 아니라, 질문-판단-추가질문-정리의 사람의 사고 절차를 그대로 따라 하는 판단 엔진으로 작동했습니다.

고객 성공 사례 2 : 광고 대행사의 마케팅 판단 구조를 자동화하다

고객사는 대행사마다 상이한 광고 목적과 예산 구조로 인해 목표·예산·타깃 조합에 따른 최적 채널 믹스를 신속히 제안하기 어려운 상황에 있었습니다.

리트머스는 각 대행사의 예산·성과 데이터를 통합하고, 이를 기반으로 AI가 스스로 최적의 채널 구성과 예상 성과를 제시하는 시스템을 구축했습니다.

또한 데이터 파이프라인을 표준화하고 고객사가 직접 프롬프트를 관리·고도화할 수 있도록 설계하여 내부 노하우가 AI 시스템 내부에서 계속 진화하는 구조를 완성했습니다.

고객 성공 사례 3 : 부동산 아웃바운드 콜봇으로 반복 응대를 시스템으로 전환하다

대규모 전화 상담의 1차 응대를 STT–LLM–TTS 파이프라인으로 자동화했습니다.

AI는 고객의 발화를 맥락 단위로 이해하고, 부재·거절·문의 유형별 대응을 일관되게 수행했습니다.

이를 통해 실무자는 고부가가치 상담에만 집중할 수 있는 구조로 전환되었습니다.

고객 성공 사례 4 : 시각 기반 누수 진단의 자동화로 고객 전환률을 높이다

누수 여부에 대한 AI 이미지 분석 기반의 1차 진단 시스템을 구축하여 고객의 인지도 및 신뢰도를 높이고, 상담 전환률을 증가시켰습니다.

사용자는 사진 한 장만 업로드하면, AI가 누수 유형·원인·긴급도·권장 공법을 자동으로 제시하고 추가 질문에도 실시간으로 응답합니다.

또한 실제 전문가의 판단 기준을 구조화해 AI에 학습시킴으로써, 사람 수준의 판단 일관성과 품질을 확보했습니다.

이로써 고객은 방문 전 신뢰를 확보하고, 실질적인 상담 전환율을 높일 수 있었습니다.

활용 기술

Technologies we use

리트머스는 특정 기술이나 프레임워크에 얽매이지 않습니다.

프로젝트의 성격·예산·목표·일정에 따라 가장 효율적인 툴 체인(toolchain)을 유연하게 조합합니다.

Next.js, React, Python, Ruby, GPTs, n8n, Zapier, Appsmith, Bubble, Supabase, Figma Make, Cursor, v0 등 생성형 AI와 로우코드(LOW-CODE) 툴을 적재적소에 활용해 속도와 품질을 모두 확보하는 실행력을 가지고 있습니다.

"Fast, Smart, Trust"

리트머스의 기술 선택은 언제나 이 원칙 위에 있습니다.