Why it matters
고객이 얻는 것
에이전트를 몰라도 30초 만에 ‘맡기고 통제한다’를 이해합니다
기능이 풍부해도 첫 화면이 어려우면 입문 고객은 이탈합니다. 그래서 진입은 가장 단순한 체험 콘솔로 — 업무 하나를 시키고, 결과물을 직접 보고, 위험한 일은 내가 승인합니다.
데모로 증명 — 업무를 시키면 AI 직원들이 단계별로 처리하고, 각 단계를 누르면 그 직원이 만든 산출물(데이터·문서·검증 체크리스트)이 펼쳐지며, 외부 발송 직전 사람 결재 게이트에서 멈춰 승인/반려를 직접 누릅니다. 더 깊이 보고 싶으면 그대로 운영센터·결재함 등 심화 뷰로 이어집니다.
AI 직원들만으로 회사가 돌아갑니다
사람이 매주 반복하던 영업·회계·CS·문서 업무를, 직급과 역할을 가진 AI 직원들이 독립적·유기적·종합적으로 운영합니다.
데모로 증명 — 직접 업무를 시키면 여러 AI 직원이 계획·실행·검증·정리 역할을 나눠 협업·교차검증하는 모습이 실제로 작동하고, 자연어로 새 직원을 채용해 조직을 편성할 수 있습니다.
지금 뭘·왜 하는지 다 보이고, 위험한 일엔 결재가 멈춥니다
AI가 알아서 일하되 블랙박스가 아니어야 신뢰합니다. 통제권은 언제나 사람에게 있어야 합니다.
데모로 증명 — 한 업무가 계획→실행→검증→정리를 흐르고 결재가 직급을 따라 상신되는 과정이 라이브 로그·교차검증으로 투명하게 보이며, 외부 발송은 사람 승인 게이트에서 멈춥니다. 특히 각 단계에서 AI가 실제로 만든 결과물(수집 데이터·작성 문서·검증 내역)을 직접 열어볼 수 있어 블랙박스가 아닙니다.
근본원인을 찾아 재발을 막고, 일할수록 똑똑해집니다
문제는 덮는 게 아니라 근본을 규명하고 재발하지 않게 시스템에 반영해야 합니다. 빌드업웍스가 멀티 에이전트를 매일 운영하는 방식입니다.
데모로 증명 — 실패한 업무에서 5 Whys로 표면→근본 원인을 규명하고, 재발방지책을 워크플로우에 가드레일로 반영하면 다음 실행이 예측대로 통과하며, 그 지식이 지식베이스에 쌓여 성공률을 끌어올립니다.
코드 없이, 말로 시키면 새 직원과 업무 절차가 만들어집니다
새 자동화를 만들려고 개발자를 기다릴 필요가 없습니다. 필요한 일을 말로 설명하면 됩니다.
데모로 증명 — 자연어로 업무를 설명하면 워크플로우(노드 그래프)와 그 일을 맡을 AI 직원 팀이 자동으로 편성되고, ‘계획·실행·검증·정리’ 단계와 사람 결재 라인까지 함께 구성됩니다. 처리 흐름의 첫 단계가 바로 이 화면입니다.
누가·무엇을·언제 했는지 전부 남고, 데이터는 우리 AWS 안에 있습니다
AI에게 업무를 맡길수록 ‘이 AI가 무슨 권한으로 뭘 했나’가 중요해집니다. 통제와 추적이 기본이어야 합니다.
데모로 증명 — 직원(에이전트)별 권한(RBAC)으로 가능한 일이 제한되고, 모든 실행이 감사 로그로 남아 추적되며(상신·차단·정상 상태까지 기록), 처리 데이터가 외부 SaaS가 아닌 자사 AWS 안에서만 흐릅니다.
What's different
핵심 장점 — 무엇이 다른가
업무 자동화·AI 에이전트 도구는 이미 많습니다. Pilot이 다른 건 세 가지입니다 — 일을 ‘시킬 수 있고’, 위험을 ‘멈출 수 있고’, 데이터가 ‘회사 밖으로 안 나갑니다’.
묻는 AI가 아니라, 일을 끝내는 AI 직원 조직
물어봐야 답하는 챗봇과 달리, Pilot은 시키면 조회·작성·검증·발송까지 스스로 끝냅니다.
기획·수집·작성·검증·정산·응대·품질·회고를 맡은 12명의 AI 직원이 직급과 부서를 갖고 협업·교차검증하며 한 업무를 끝까지 처리합니다. 사람은 ‘시키고’ ‘확인’만 합니다.
자율인데 통제된다 — 결재 게이트 + 스스로 고치는 재발방지
알아서 일하되 블랙박스가 아닙니다. 위험한 일은 멈춰 결재받고, 실패는 근본부터 고쳐 다시 안 틀립니다.
외부 발송·고액 처리 같은 위험 단계는 사람 결재 게이트에서 멈춥니다. 업무가 실패하면 5 Whys로 근본원인을 규명해 재발방지 규칙을 워크플로우에 가드레일로 심고, 그 지식이 쌓여 다음 실행의 성공률을 올립니다.
AI가 다뤄도 데이터는 회사 밖으로 안 나갑니다
자사 AWS 안에서 실행하고, 누가 무엇을 했는지 전부 남깁니다. 해외 SaaS로 데이터를 넘기지 않습니다.
모든 실행은 고객의 AWS 안에서 이뤄지고, 권한(IAM·RBAC)으로 직원별 가능한 일을 제한하며, 전체 감사 로그(CloudTrail)로 추적합니다. 빌드업웍스가 멀티에이전트를 매일 운영하며 검증한 방식 그대로입니다.
| 핵심 장점 | 일반 대안 | Pilot |
|---|---|---|
| ① 실행 방식 | 물어봐야 답하는 챗봇 | 시키면 끝내는 AI 직원 조직 |
| ② 통제·신뢰 | 블랙박스, 실패 반복 | 결재 게이트 + RCA 재발방지 |
| ③ 데이터·책임 | 해외 SaaS·데이터 국외 | 자사 AWS + 감사·권한 + 통합 책임 |
Architecture
아키텍처 & 기술 구성
기술 스택
How it works
데이터 · 처리 흐름
자연어로 자동화 만들기
말로 시키면 워크플로우(노드)와 AI 직원 팀을 자동 편성
계획·실행·검증·정리
멀티 에이전트가 PDCA로 협업하고 교차검증으로 실수 차단
결재 상신·사람 승인
위험·금액·중요도에 따라 직급까지 상신, 고위험은 사람 승인
근본원인분석·재발방지
실패 시 5 Whys로 근본원인 규명 → 가드레일을 워크플로우에 반영
지식이 성과로
회고·해결이 지식베이스에 쌓여 다음 실행의 성공률을 높임
Why BuildUpWorks
빌드업웍스와 함께라면
Pilot은 빌드업웍스의 ‘AI 중심 개발’ 정체성을 가장 직접 증명합니다. 멀티 에이전트(Claude Code+Codex 운영 경험)를 제품화해 회사를 운영하되, 사람 결재·전체 감사 로그·권한 기반(IAM·RBAC)으로 통제하고, AI가 처리하는 데이터가 고객의 AWS를 벗어나지 않게(외부 SaaS로 넘기지 않게) 운영해 ‘AI를 안전하게 다루는 회사’라는 신뢰까지 한 팀이 책임집니다.
한 팀이 끝까지 책임
기획·개발·인프라·보안을 따로 발주할 필요 없이 한 팀이. 업체 간 책임 떠넘기기와 조율 비용이 사라집니다.
검증된 클라우드 파트너
AWS Select Partner · Cloudflare Partner. 안정성과 비용 효율을 함께 잡은 인프라를 설계·운영합니다.
보안은 기본값
출시 후 덧붙이는 게 아니라 설계 단계부터 보안을 반영해, 사고·규제 리스크를 미리 줄입니다.
만들고 끝이 아니라 운영까지
배포 후 모니터링·비용 최적화·장애 대응(MSP)까지. 서비스가 자라는 동안 함께 운영합니다.
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