나 대신 일하는 운영 시스템
AI 자동화 · 업무 프로세스 · 데이터 분석 · 솔루션 세팅
AI가 일할 수 있는 일을,
아직도 직접 하고 있지 않나요?
AI를 도입하는 것이 목적이 아닙니다.
반복되는 일을 찾아내고 가장 효과가 큰 업무부터 자동화해
사람은 판단하고,시스템은 반복하게 만듭니다.
대표가 바빠서 성장하지 못하는 사업은
시스템을 바꿔야 합니다.
문의가 오면 직접 확인하고
주문이 들어오면 직접 정리하고
데이터를 옮기고
파일을 만들고
보고서를 작성하고
다시 확인합니다.
하루가 끝나면
“오늘도 열심히 일했는데
왜 중요한 일을 못 했지?”
라는 생각이 남습니다.
혹시 이런 일을 아직 직접 하고 있나요?
반복된 업무를
사람이 직접 하고 있다.
주문/고객 데이터를
시스템 없이 정리한다.
여러 프로그램의
데이터 관리가 안된다.
매출이나 운영자료를
매번 직접 취합한다.
보고서 만드는 데
시간이 오래 걸린다.
AI를 쓰고 싶지만
어디에 적용해야 할지 모르겠다.
사람을 추가 채용하기는
시간과 비용이 부담스럽다.
문의나 리뷰를
사람이 직접 관리한다.
AI를 붙이는 것부터 시작하지 않습니다.
AI를 도입했다고 사업이 자동으로 좋아지는 것은 아닙니다.
오히려 중요한 것은
우리 사업에서 어떤 일을 시스템에게 맡길 수 있는가?
업무
반복
병목
데이터
판단이 필요한 부분
위와 같이 분리합니다.
그리고 사람이 해야 할 일과 시스템이 할 일을 나눕니다.
하나의 상품이 팔리는 구조를 설계합니다.
BEFORE
문의
대표
확인
복사
분류
엑셀
입력
자료
정리
보고
다시
확인
AFTER
문의
AI
자동
분류
데이터
자동
기록
조건별
자동
처리
필요한
경우에만
사람에게
전달
데이터
축적
의사
결정
대표가 모든 과정을 확인하지 않아도
사업이 움직이는 구조를 만듭니다.
AI의 발전은 ‘답해주는 도구’에서
‘일을 수행하는 시스템’으로 확장되고 있습니다.
Microsoft의 2026 Work Trend Index에서도
AI와 에이전트가 실행을 맡으면서 사람은 판단과
방향 설정에 더 집중하는 흐름을 강조하고 있습니다.
또한 AI 업무의 다음 단계는 단순 질문·답변이 아니라
여러 단계의 작업을 계획하고 실행하고 검증하는
agentic system of work로 이동하고 있다고 설명합니다.
하지만 모든 업무를 자동화할 필요는 없습니다.
오히려
가장 자주 반복되고
가장 많은 시간을 빼앗으며
결과를 측정하기 쉬운 업무부터
시작하는 것이 현실적입니다.
01.업무 진단
현재 업무를 전부 펼쳐놓고
반복 빈도, 소요 시간
오류 가능성, 자동화 가능성을
기준으로 우선순위를 찾습니다.
03.AI · 자동화 시스템 구축
필요한 도구와 AI를 연결해
수집 → 판단 → 분류 → 실행 → 기록이
자동으로 이어지도록 설계합니다.
02.파일럿 설계
처음부터 거대한 시스템을 만들지 않습니다.
가장 효과를 빠르게 확인할 수 있는
한 가지 업무부터 시작합니다.
04.데이터 연결
자동화는 끝이 아닙니다.
업무가 자동으로 돌아가면서 쌓이는 데이터를
매출, 고객, 업무, 운영에 대한
의사결정에 다시 활용합니다.
서진오퍼레이션은 이렇게 만듭니다.
사람이 적어도
사업이 돌아가는 구조를 만들 수 있습니다.
CASE 식품 브랜드 온라인 판매 시스템
BEFORE
상품을 판매하고 있었지만
온라인 판매와 운영이
대표의 지속적인 관리에
의존했습니다
WHAT WE DID
단순히 페이지를 만든 것이 아니라
온라인 판매
→ 콘텐츠 → 반복 업무
→ 운영 시스템
이 연결되는 구조를 설계했습니다.
RESULT
10년째 최소 인력으로도
시스템이 지속적으로
운영되고 있습니다.
대표가 모든 일을 직접 처리하지 않아도
사업이 계속 움직일 수 있도록 만든 사례입니다.
이런 분께 특히 필요합니다.
혼자서 사업의 대부분을 처리하는 대표
직원이 있지만 반복 업무가 너무 많은 조직
문의·주문·데이터 정리에 시간을 많이 쓰는 사업
AI를 도입하고 싶지만 어디서부터 시작할지 모르는 대표
채용보다 먼저 업무 구조를 개선하고 싶은 사업
데이터는 쌓이는데 활용하지 못하고 있는 사업
무엇부터 바꿔야 할 지 모르겠다면?
플레이스
상품
콘텐츠
광고
PSA · Profit Structure Audit
정답을 추측하지 마세요
먼저, 사업 전체의 구조를 확인합니다.
현재 사업의 숫자와 유입, 구조를 함께 살펴보고
지금 가장 먼저 바꿔야 할 지점을 찾는 진단입니다.
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상담은 무료입니다. 필요한 경우에만 서비스가 안내됩니다.
나 대신 일하는 운영 시스템
AI 자동화 · 업무 프로세스 · 데이터 분석 · 솔루션 세팅
AI가 일할 수 있는 일을,
아직도 직접 하고 있지 않나요?
AI를 도입하는 것이 목적이 아닙니다.
반복되는 일을 찾아내고 가장 효과가 큰 업무부터 자동화해
사람은 판단하고,시스템은 반복하게 만듭니다.
대표가 바빠서
성장하지 못하는 사업은
시스템을 바꿔야 합니다.
문의가 오면 직접 확인하고
주문이 들어오면 직접 정리하고
데이터를 옮기고
파일을 만들고
보고서를 작성하고
다시 확인합니다.
하루가 끝나면
“오늘도 열심히 일했는데
왜 중요한 일을 못 했지?”
라는 생각이 남습니다.
반복된 업무를
사람이 직접 하고 있다.
주문/고객 데이터를
시스템 없이 정리한다.
여러 프로그램의
데이터 관리가 안된다.
매출이나 운영자료를
매번 직접 취합한다.
보고서 만드는 데
시간이 오래 걸린다.
AI를 쓰고 싶지만
어디에 적용해야 할지 모르겠다.
사람을 추가 채용하기는
시간과 비용이 부담스럽다.
문의나 리뷰를
사람이 직접 관리한다.
혹시 이런 일을
아직 직접 하고 있나요?
AI를 붙이는 것부터
시작하지 않습니다.
AI를 도입했다고
사업이 자동으로 좋아지는 것은 아닙니다.
오히려 중요한 것은
우리 사업에서 어떤 일을
시스템에게 맡길 수 있는가?
업무
반복
병목
데이터
판단이 필요한 부분
위와 같이 분리합니다.
그리고 사람이 해야 할 일과
시스템이 할 일을 나눕니다.
하나의 상품이
팔리는 구조를 설계합니다.
BEFORE
문의
대표 확인
복사
분류
엑셀 입력
보고
자료 정리
다시 확인
AFTER
문의
AI 자동 분류
데이터
자동 기록
조건별
자동 정리
필요한 경우에만
사람에게 전달
의사 결정
데이터 축적
대표가 모든 과정을 확인하지 않아도
사업이 움직이는 구조를 만듭니다.
AI의 발전은 ‘답해주는 도구’에서
‘일을 수행하는 시스템’으로
확장되고 있습니다.
Microsoft의 2026 Work Trend Index에서도 AI와 에이전트가 실행을 맡으면서 사람은 판단과 방향 설정에 더 집중하는 흐름을 강조하고 있습니다.
또한 AI 업무의 다음 단계는 단순 질문·답변이 아니라 여러 단계의 작업을 계획하고 실행하고 검증하는 agentic system of work로 이동하고 있다고 설명합니다.
하지만 모든 업무를
자동화할 필요는 없습니다.
오히려
가장 자주 반복되고
가장 많은 시간을 빼앗으며
결과를 측정하기 쉬운 업무부터
시작하는 것이 현실적입니다.
서진오퍼레이션은
이렇게 만듭니다.
01. 업무 진단 +
현재 고객은 어디에서 들어오는가.
어떤 검색어와 경로에서
유입이 발생하고 있는가.
어디에서 고객이 이탈하는가.
무엇을 먼저 바꿔야 하는지부터 찾습니다.
01. 업무 진단 +
현재 고객은 어디에서 들어오는가.
어떤 검색어와 경로에서
유입이 발생하고 있는가.
어디에서 고객이 이탈하는가.
무엇을 먼저 바꿔야 하는지부터 찾습니다.
02. 파일럿 설계 +
검색엔진 뿐 아니라 사람이 읽어도
명확한 정보를 만듭니다.
누구를 위한 사업인지, 무엇을 해결하는지,
왜 선택해야 하는지, 어떤 근거가 있는지를
페이지 구조 안에 명확하게 배치합니다.
02. 파일럿 설계 +
검색엔진 뿐 아니라 사람이 읽어도
명확한 정보를 만듭니다.
누구를 위한 사업인지, 무엇을 해결하는지,
왜 선택해야 하는지, 어떤 근거가 있는지를
페이지 구조 안에 명확하게 배치합니다.
03. AI · 자동화 시스템 구축 +
단순히 많이 만드는 콘텐츠가 아닙니다.
고객이 실제로 궁금해하는 질문에서 출발해
검색 → 이해 → 신뢰 → 선택으로
이어지는 콘텐츠를 설계합니다.
03. AI · 자동화 시스템 구축 +
단순히 많이 만드는 콘텐츠가 아닙니다.
고객이 실제로 궁금해하는 질문에서 출발해
검색 → 이해 → 신뢰 → 선택으로
이어지는 콘텐츠를 설계합니다.
04. 데이터 연결 +
플레이스에 들어왔을 때
고객이 사업을 빠르게 이해할 수 있도록
업체 정보, 대표 키워드, 서비스/메뉴 정보
이미지, 소개, 리뷰와 콘텐츠 자산 등을
고객의 검색 의도와 연결해 설계합니다.
04. 데이터 연결 +
플레이스에 들어왔을 때
고객이 사업을 빠르게 이해할 수 있도록
업체 정보, 대표 키워드, 서비스/메뉴 정보
이미지, 소개, 리뷰와 콘텐츠 자산 등을
고객의 검색 의도와 연결해 설계합니다.
OUR CASE
사람이 적어도
사업이 돌아가는 구조를
만들 수 있습니다.
BEFORE
상품을 판매하고 있었지만 온라인 판매와 운영이
대표의 지속적인 관리에 의존했습니다
CASE 식품 브랜드 온라인 판매 시스템
WHAT WE DID
상품과 판매 페이지를 정리하고
온라인 판매
→ 콘텐츠 → 반복 업무
→ 운영 시스템이
연결되는 구조를 설계했습니다.
RESULT
10년째 최소 인력으로도 시스템이
지속적으로 운영되고 있습니다.
대표가 모든 일을 직접 처리하지 않아도
사업이 계속 움직일 수 있도록 만든 사례입니다.
이런 사업에
특히 필요합니다.
혼자서 사업의 대부분을 처리하는 대표
직원이 있지만 반복 업무가 너무 많은 조직
문의·주문·데이터 정리에 시간을 많이 쓰는 사업
AI를 도입하고 싶지만 어디서부터 시작할지
모르는 대표
채용보다 먼저 업무 구조를 개선하고 싶은 사업
데이터는 쌓이는데 활용하지 못하고 있는 사업
반복되는 업무,
이제 대표님 대신
시스템이 하게 해보세요.
AI를 쓰기 위해 사업을 바꾸는 것이 아니라,
사업에 맞는 AI와 자동화를 설계합니다.
무엇부터 자동화해야 할지 모르겠다면
현재 업무부터 함께 살펴보세요.
무엇부터 바꿔야 할 지 모르겠다면?
플레이스
상품
서비스
콘텐츠
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PSA · Profit Structure Audit
정답을 추측하지 마세요
먼저, 사업 전체의 구조를 확인합니다.
현재 사업의 숫자와 유입, 구조를 함께 살펴보고
지금 가장 먼저 바꿔야 할 지점을 찾는 진단입니다.
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