성과를 만드는 20%,
더 좋은 선택을 하게 만든다
고객 이해, 성과 소재 분석, 채널 전략. 매출과 직결되는 핵심 업무에 AI로 판단의 근거를 더해, 더 빠르고 일관된 선택을 만듭니다.

CAIO · PERFORMANCE-DRIVEN AX
반복 업무는 자동화.
핵심 업무는 AI로 더 강하게.
성과를 만드는 일을 먼저 찾고,
아낀 시간을 그 일에 다시 투입합니다.
먼저, 성과를 만드는 핵심 업무를 찾습니다.
고객 이해, 성과 소재 분석, 채널 전략. 매출과 직결되는 핵심 업무에 AI로 판단의 근거를 더해, 더 빠르고 일관된 선택을 만듭니다.
취합·정리·확인·리포트. 한정된 사람의 에너지를 반복 업무에서 덜어내고, 정작 중요한 일에 쓸 시간을 돌려줍니다.
자동화로 끝내지 않습니다. 확보한 시간을 핵심 업무에 재배치하고, 그 업무의 생산성까지 AI로 다시 높입니다.
반복 업무는 자동화로 없애고, 핵심 업무는 AI로 더 좋은 선택을 하게 만든다.
이 흐름이 완성될 때 AI는 편한 도구가 아니라 회사를 성장시키는 시스템이 됩니다.
20/80은 회사별 업무를 진단하고 우선순위를 정하기 위한 파레토 설계 원칙입니다.
아래는 제안서가 아니라,
실제 회사 안에서 만든 결과입니다.
이론이 아니라 실적입니다.
이커머스 최전선 9년, 회사 안에서 직접 AX로 매출을 올린 전문가가 당신 회사의 AX를 설계합니다.
CMO로서 마케팅 의사결정 전 과정에 AI를 붙였습니다. 판단의 속도와 정확도를 끌어올리고, 다음 매출을 만드는 결정에 집중했습니다.
월매출 +275%시작 시점 대비 3.75배
시작 시점 월매출 4억 원 → 7개월 후 15억 원
DA 소재 자동 제작부터 주차별 성과 분석까지.
아낀 시간은 해석과 다음 액션에 투입했습니다.
문의 분류와 응대 프로세스를 자동화해 CS 품질은 유지하면서, 사람의 시간은 매출을 만드는 일로 재배치했습니다.
최고 퍼포먼스의 암묵지를 시스템에 심어, 연차와 무관하게 시니어급 아웃풋이 나오는 팀 환경을 구축했습니다.
광고·CRM·CS·재고·발주까지.
수십 개의 시스템을 직접 만들고, 지금도 운영하고 있습니다.
AX의 성패는 시스템에 어떤 판단 기준을 심느냐로 갈립니다. 평균적인 노하우가 아니라, 그 일에서 최고의 퍼포먼스를 내는 암묵지를 심는 것. 그게 핵심입니다.
최고의 암묵지가 심어진 시스템 안에서는 연차가 실력을 결정하지 않습니다. 인턴이 시니어의 판단 기준으로 소재를 고르고, 주니어가 시니어의 관점으로 리포트를 해석합니다. 환경이 실력을 끌어올립니다.
누구나 만들 수 있습니다.
일이 빨라질 뿐, 결과의 질은 그대로입니다.
대부분의 AX가 여기서 멈춥니다.
평균의 노하우를 심으면, 평균의 결과가 자동화될 뿐입니다.
그 업무에서 가장 잘하는 사람의 판단 기준을 시스템에 심습니다. 조직 전체의 아웃풋을 최고 수준으로 상향 평준화합니다.
외주 없이, 긴 개발 사이클 없이.
이커머스 운영의 맥락을 아는 사람이 Claude Code로 곧바로 만들어 붙인 실제 운영 시스템들입니다.
예시 화면을 직접 눌러보고, 우리 회사의 업무에 연결해보세요.
광고 소재를 제작하고 주차별 성과를 정리합니다. 사람이 다음 선택을 내리는 데 필요한 근거가 한 흐름으로 이어집니다.
제작 · 취합 · 성과 정리
해석 · 소재 선택 · 전략 실행
리포트 1–2시간 → 5분. 아낀 시간은 다음 매출을 만드는 판단에.
여기 보이는 건 일부입니다.
이 외에도 수십 가지의 자동화가 실제 회사에서 지금도 돌아가고 있습니다. 데모가 아닙니다.
시스템 대부분을 Claude Code로 직접 빌드합니다.
HERMES·전사 CRM·CS·재고·발주까지. 외주와 긴 개발 사이클 없이, 회사의 맥락을 아는 사람이 직접 만들고 매출 흐름에 맞춰 개선합니다. 우리가 파는 건 툴 목록이 아니라, 회사에 맞는 시스템을 만드는 역량입니다.
비용은 쓰는데 성과가 없는 상태.
AI 도입을 막는 다섯 가지 함정입니다.
“ChatGPT 써봐, Claude 써봐”만으론 안 바뀝니다. AI를 주니어처럼 쓰다 끝납니다.
툴 만들기는 쉽습니다. 어려운 건 최고의 퍼포먼스를 내는 암묵지를 그 안에 심는 일입니다.
20% 핵심 업무부터 찾지 않고 모든 업무에 AI를 붙이면 비용만 매몰됩니다.
재배치하지 못하면 자동화 효과는 그대로 증발합니다.
“쓰라니까 쓰는” 상태가 되면 판단해야 할 일까지 AI에 넘겨 일이 흐려집니다.
필요한 건 프롬프트 몇 개가 아닙니다.
업무를 쪼개고 · 20%를 찾고 · 최고의 암묵지를 심는 설계입니다.
누가 매일 사용하는지, 어떤 순서로 일하는지.
실무자의 하루에서 시작해, 일상적으로 쓰이는 데까지.
실무자의 동선과 판단 기준을 살피고, 반복되는 병목과 핵심 업무를 찾습니다.
핵심 업무에는 더 좋은 판단을, 반복 업무에는 자동화를 설계합니다.
기능의 수보다 사용 흐름을 먼저 보고, 회사에 가장 편한 방식으로 만듭니다.
실무자의 일상적인 사용과 시간 재배치, 실제 아웃풋 개선까지 확인합니다.
“몇 번 쓰다가 다시 스프레드시트로 돌아간다면,
기능이 아무리 많아도 완성된 시스템이 아닙니다.”
셀러로 시작해, CMO로 매출을 만들고,
지금은 그 시스템을 만드는 사업을 합니다.
전부 제 손익이 걸린 실전이었습니다.
스마트스토어·쿠팡·카페24.
상품, 광고, 물류, CS까지 직접 운영했습니다.
현장의 반복 업무를 직접 만든 시스템으로 바꿨습니다.
마케팅 의사결정 전 과정에 AI를 붙여 7개월 만에 월매출 4억 → 15억. 그 회사의 첫 Chief AI Officer로 일한 경험이 CAIO라는 이름이 되었습니다.
9년 내내 같은 질문이었습니다.
“어떻게 하면 이 회사가 더 성장하는가.”
업무 진단부터 설계·구축·정착까지.
회사 안에서 실제로 쓰이는 AI 시스템을 만듭니다.
경영진과 실무진이 같은 그림을 보고,
자기 업무에서 실행할 수 있도록 돕습니다.
우리 회사의 20%는 어디인지, 어디서부터 자동화할지.
업무와 목표를 바탕으로 AX의 첫 지도를 함께 그립니다.
어떤 일을 바꾸고 싶은지 알려주세요.
영업일 기준 1일 내로 회신드립니다.
업무와 목표를 확인하고,
영업일 기준 1일 내로 회신드리겠습니다.