A
AI Execution Partner
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AI가 업무 안에서 신뢰할 수 있게 작동하는 구조를 만듭니다.
BrandsMore는 기업의 반복 업무, 문서, 데이터, 의사결정 흐름을 정리해 AI가 안전하게 제안하고 사람이 검토하며 결과가 기록되는 업무 흐름을 설계합니다. 기술 용어보다 업무 성과와 품질 개선을 기준으로 설계합니다.
01 / Knowledge근거를 정리합니다.
02 / Context맥락을 연결합니다.
03 / Workflow승인 흐름을 설계합니다.
04 / Output기록으로 남깁니다.
From AI adoption to operating systemKnowledgeMoreAgentMoreAnswerMoreCommerceMoreContextMore
Why BrandsMore exists
AI 도입의 성패는 업무 연결 구조에서 갈립니다.
AI가 어떤 자료를 참고하고, 어떤 일을 제안하며, 누가 검토하고, 어디에 기록되는지가 정리되어야 AI는 혼선이 아니라 성과로 이어집니다.
맥락이 연결되어야 합니다AI가 회사의 문서, 데이터, 프로젝트, 담당자 맥락을 이해해야 업무에 활용할 수 있는 답을 만듭니다.
검증 기준이 필요합니다AI 결과물은 출처, 정확도, 권한, 최신성, 승인 기준을 갖춰야 업무에서 신뢰받을 수 있습니다.
실행 흐름이 있어야 합니다AI 제안이 기존 도구와 승인 절차, 기록 체계로 이어질 때 생산성이 쌓입니다.
01 / Adoption
AI 도입은 새 도구가 아니라 업무 방식의 재설계입니다.
계정과 교육만으로 업무 방식이 바뀌지는 않습니다. AI가 어떤 자료를 참고하고, 어떤 일을 제안하며, 누가 검토하고, 어디에 기록되는지가 정리될 때 변화가 쌓입니다.
도구 배포
AI 계정, 교육, 사내 TF가 먼저 시작됩니다. 이 단계에서는 기대가 크지만 업무 변화는 아직 제한적입니다.
업무 연결
문서, 대시보드, 협업툴, 이슈 관리, 커머스 운영 도구와 AI가 연결되며 실제 사용 사례가 만들어집니다.
검토 기준
결과물을 그대로 사용하지 않고 출처, 책임자, 승인, 로그, 예외 사례를 함께 확인합니다.
운영 정착
반복되는 업무에서 AI 제안과 사람 승인, 시스템 기록이 하나의 흐름으로 자리 잡습니다.
02 / Operating structure
AI가 만든 결과물이 조직 안에서 이해되어야 합니다.
AI는 산출물을 빠르게 만들지만, 조직이 근거와 의도를 함께 이해하지 못하면 그 속도는 오래 지속되기 어렵습니다. BrandsMore는 결과물보다 운영 맥락을 먼저 설계합니다.
근거가 남아야 합니다어떤 문서와 데이터에서 나온 답인지 확인할 수 있어야 합니다.
이유가 남아야 합니다왜 이런 설정과 판단이 나왔는지 이후 담당자가 이해할 수 있어야 합니다.
책임이 남아야 합니다AI가 제안한 일과 사람이 승인한 일을 구분하고 기록해야 합니다.
03 / Platform
BrandsMore가 일하는 방식
기업 내부 지식, 반복 업무, 승인 흐름, 외부 시장 신호를 하나의 실행 구조로 정리합니다. BrandsMore는 대규모 구축보다 먼저, 작게 검증할 수 있는 업무 흐름을 설계합니다.
Operating context
AI가 이해할 수 있도록 조직의 맥락을 정리합니다.
AI가 업무에서 신뢰받으려면 문서와 데이터만 연결해서는 부족합니다. 업무 흐름, 승인 기준, 책임 경계, 외부 시장 신호까지 함께 정리되어야 합니다.
04 / Layers
다섯 가지 실행 질문
AI가 무엇을 참고하고, 어떤 업무에 쓰이며, 누가 검토하고, 어떤 결과로 남고, 어떤 맥락에 맞춰 달라져야 하는지가 정리될 때 도입 효과가 쌓입니다.
Governance
검증 기준, 권한, 기록, 비용, 품질, 예외 사례를 운영 지표로 관리합니다.
Evaluation
Audit Log
Risk Control
Audit Log
Risk Control
Context
고객, 상품, 콘텐츠, 공간, 행동 맥락을 연결해 AI가 상황에 맞게 다르게 작동할 수 있도록 합니다.
05 / Modules
고객이 이해하기 쉬운 문제로 제안합니다.
AI 용어보다 고객이 겪는 병목과 첫 적용 범위를 기준으로 솔루션을 구성합니다.
B
C
D
E
06 / Method
AI 적용 가능성을 먼저 진단합니다.
AI를 얼마나 많이 쓰는지보다, 어느 업무에 적용할 수 있고 누가 검토하며 어떤 근거와 기록이 남는지를 먼저 확인합니다.
Context
AI가 참조해야 하는 문서, 데이터, 시스템, 팀 맥락이 어디에 있는지 확인합니다.
Workflow
AI 결과물이 기존 업무 도구와 연결되는지, 아니면 개별 사용에 머무는지 봅니다.
Verification
결과물을 검증하는 기준, 책임자, 평가 질문, 승인 단계가 있는지 확인합니다.
Decision record
결정 이유, 세팅 이유, 프롬프트/컨텍스트 변화가 기록되는지 확인합니다.
Metrics
사용량이 아니라 업무 완료, 검토 통과, 재작업 감소 같은 운영 지표로 전환 가능한지 봅니다.
07 / Engagement Model
먼저 진단하고, 작게 검증한 뒤 운영 가능하게 확장합니다.
BrandsMore는 처음부터 대규모 구축을 전제로 하지 않습니다. 실제 문서와 업무 흐름을 기준으로 가장 작게 검증 가능한 범위를 정하고, 반복 가능한 파일럿으로 시작합니다.
1. 운영 진단
현재 AI 활용, 문서 상태, 업무 흐름, 승인 구조, 데이터 경계를 짧게 점검합니다.
2. 파일럿 설계
하나의 업무 흐름을 정해 입력, 검토, 기록, 개선 단계를 작게 설계합니다.
3. 운영 기준 정리
출처, 권한, 승인, 로그, 품질 지표를 운영자가 볼 수 있는 형태로 남깁니다.
4. 확장 판단
파일럿 결과를 보고 다른 부서, 다른 업무, 다른 데이터 연결로 확장할지 결정합니다.
5. 운영자 인수인계
외부 구축물이 아니라 내부 담당자가 이해하고 이어갈 수 있는 문서와 기준을 남깁니다.
6. 지속 개선
예외 사례와 사용자 피드백을 다음 프롬프트, 지식 구조, 업무 흐름 개선에 반영합니다.
07 / Proof
실무 경험을 운영 역량으로 연결합니다.
프로젝트명을 나열하기보다, 각 경험이 어떤 운영 역량으로 이어지는지 보여줍니다.
RAG 이후의 운영 구조까지 설계합니다.
BrandsMore의 강점은 데모가 아니라 업무 맥락을 이해하고, 실행 가능한 구조와 운영 흐름으로 바꾸는 데 있습니다. 공개 가능한 범위 안에서 경험은 기능 목록이 아니라 운영 역량으로 정리합니다.
LG CNS Commerce AIWorkflow / Commerce
On-premise RAG SystemKnowledge / Governance
Semantic Relationship SystemSemantic Layer
GEO / AI VisibilityVisibility
도입은 기술 선택보다 업무 연결 구조 설계에서 시작합니다.
어떤 지식이 근거가 되고, 어떤 업무가 실행 대상이며, 어디에 사람의 승인이 필요한지 먼저 정리합니다.
AI 적용 진단 요청
08 / Insights
AI 도입 관점을 축적합니다.
BrandsMore의 콘텐츠는 뉴스가 아니라 영업 자산입니다. 고객이 “이 회사는 AI 도입 이후 실제 운영 문제를 이해한다”고 느끼게 해야 합니다.
AI 도입 후 속도가 바로 나지 않는 이유
도구 배포 이후 정체가 생기는 이유와 업무 연결의 조건.
AI 결과물을 믿기 전에 필요한 검증 구조
출처, 평가, 승인, 로그가 없으면 결과물은 늘지만 신뢰는 줄어듭니다.
AI 산출물을 조직이 함께 이해하려면
AI가 만든 결과물이 많아질수록 shared context 관리가 중요해집니다.
AI 실행의 이유를 기록해야 하는 이유
결정의 배경과 맥락을 남기는 능력이 운영 경쟁력이 됩니다.
AI가 우리 조직에서 작동할 준비가 되었는지 먼저 확인합니다.
AI가 어떤 업무 흐름에 적용될 수 있고, 누가 검토하며, 어떤 근거와 기록이 남아야 하는지 확인한 뒤 작게 검증할 수 있는 범위를 제안합니다.