BrandsMore는 AI가 업무 안에서 작동하는 구조를 설계합니다.
AI, commerce, automation, digital experience를 업무 안에서 작동하는 운영 구조로 바꾸는 전문 회사입니다. 우리는 화려한 데모보다 운영 가능한 시스템, 평가 가능한 품질, 작은 팀이 유지할 수 있는 구조를 우선합니다.
AI는 기술 도입이 아니라 운영 방식의 재설계입니다. BrandsMore는 그 재설계가 업무 안에서 자연스럽게 작동하도록 구조화합니다.
기술 실험보다 실제 업무와 의사결정에 도움이 되는 시스템을 우선합니다.
화려한 데모보다 운영 가능성, 평가, 승인, 로그를 중요하게 봅니다.
외부 영향이 큰 실행에는 사람의 승인과 책임 경계를 둡니다.
AI가 만든 산출물보다 중요한 것은 조직이 함께 이해하고 재사용할 수 있는 맥락입니다.
작은 팀이 원격으로 운영하고 개선할 수 있는 구조를 설계합니다.
운영 가능한 AI 회사를 만들기 위한 기반을 쌓고 있습니다.
BrandsMore는 AI를 일회성 데모가 아니라, 고객 조직 안에서 검증되고 운영될 수 있는 구조로 다룹니다.
기업 실무에 바로 적용 가능한 AI 비즈니스와 운영형 AI 제품을 전개하고 있습니다.
AI, commerce, automation, digital experience 영역에서 기술 기반 사업 역량을 검증받았습니다.
기술보증기금 IP기술보증, 상표권 4개, 특허 1개를 기반으로 브랜드와 기술 자산을 함께 축적하고 있습니다.
온라인 데이터 기반 사용자 특성 예측 장치 및 방법을 포함해 개인화와 맥락 이해 영역의 기술 자산을 확장하고 있습니다.
문서 검색, 업무 에이전트, 생성형 검색 대응, 커머스 운영, 개인화 경험을 하나의 운영 관점으로 연결합니다.
외부 API 사용이 제한되거나 내부 문서 반출이 어려운 조직을 위해 로컬 LLM, 모델 서빙, 평가·튜닝, 비용·권한 관리 흐름을 설계합니다.
작은 팀이 원격으로 유지하고 개선할 수 있는 구조, 로그, 승인 기준, 운영 리포트를 중요하게 봅니다.
실제 운영 경험에서 More Series가 나왔습니다.
BrandsMore의 제품 체계는 추상적인 분류가 아니라, 실제 프로젝트와 운영 자산에서 반복적으로 확인한 문제를 정리한 것입니다.
공간 취향, 사용 목적, 개인화 추천 경험을 검증한 운영 서비스입니다. ContextMore의 공간·취향 맥락 설계와 연결됩니다.
대기업 커머스 AX 프로젝트에서 AI 적용 전략, 운영 구조 설계, 개발 실행을 함께 다루고 있습니다.
동작구 인수위원 활동을 통해 공공 디지털행정과 AI·AX 적용 과제를 검토했습니다.
기술 스택과 조직 지식을 의미 관계로 정리하는 온톨로지 기반 지식 서비스입니다. KnowledgeMore와 ContextMore의 의미 구조와 연결됩니다.
기업 내부 문서를 검색, 분석, 답변까지 연결하는 지식 검색 시스템 경험입니다. KnowledgeMore의 출처·권한·평가 기준과 연결됩니다.
생성형 검색과 AI 답변 환경에서 브랜드가 어떻게 설명되고 인용되는지 관찰하는 운영 관점입니다.
민감한 문서, 고객 정보, 내부 업무 데이터를 외부 API에 모두 보내기 어려운 중견기업·엔터프라이즈 환경을 위해 내부에서 통제 가능한 AI 운영 구조를 설계합니다.
기술 설명보다 의사결정 속도, 업무 적용 범위, 책임 있는 활용 기준을 중심으로 AI 도입을 돕습니다.
기술, 제품, 조직, 시장을 함께 본 경험에서 출발합니다.
김성진 대표는 비주얼팜 창업, 다음 로컬 서비스 기획, 넥슨코리아·넥슨유럽, 티몬 CPO, 미니쉬테크놀로지 전무이사를 거치며 웹 에이전시, 포털, 글로벌 법인, 대규모 커머스, 스타트업의 서로 다른 속도와 문법을 경험했습니다.
최근에는 대기업 커머스 AX 프로젝트의 컨설팅과 개발 실행을 맡고 있으며, 동작구 인수위원 활동을 통해 공공 디지털행정 과제도 함께 검토했습니다.
우리가 줄이고 싶은 것은 기술 도입 시간이 아니라, 질문에서 결정까지 걸리는 시간입니다. BrandsMore는 AI 도구를 판매하기보다 조직이 더 빠르고 정확하게 결정할 수 있는 업무 구조를 설계합니다.
우리가 집중하는 일과 하지 않는 일
BrandsMore는 모든 AI 문제를 한 번에 해결한다고 말하지 않습니다. 운영 구조가 필요한 영역에 집중합니다.
지식 구조, 업무 흐름, 검토 기준, AI 노출 진단, 파일럿 설계, 운영 인수인계.
근거와 검토 없는 완전 자동화, 검증 없는 외부 실행, 조직 책임을 AI에게 떠넘기는 설계.
반복성은 높고, 영향 범위는 통제 가능하며, 결과를 사람이 검토할 수 있는 업무.