한 팀에 맡길 때 얻는 것
한 팀이 끝까지 책임
AWS 인프라·보안·개발을 따로 발주하지 않으셔도 한 팀이 맡습니다. 업체 사이를 조율하시는 부담과 책임 소재를 가리는 일이 없어집니다.
만든 팀이 운영까지
출시가 끝이 아닙니다. 만든 팀이 모니터링·비용 최적화·장애 대응(MSP)까지 맡아 서비스가 자라는 동안 함께합니다.
보안은 기본값
출시 후 덧붙이는 게 아니라 설계 단계부터 보안을 반영해, 사고·규제 리스크를 미리 줄입니다.
검증된 클라우드 파트너
AWS Select Partner · Cloudflare Partner. 안정성과 비용 효율을 함께 잡은 인프라를 설계·운영합니다.
AWS 클라우드 운영센터
AWS 클라우드 운영 · MSP 콘솔
AWS를 몰라도 지금 무엇이 문제인지 읽힙니다
대시보드는 대개 AWS 서비스명을 알아야만 읽힙니다. 대표·비전문가가 10초 안에 상태를 이해하지 못하면 운영을 맡긴 값어치가 전달되지 않습니다.
체험읽는 화면이 아니라 눌러 보는 화면입니다
대시보드는 «무엇이 보이는가»까지만 말합니다. 운영을 맡긴다는 것은 «누가 판단하고, 누가 승인하고, 무엇을 확인하는가»의 문제인데, 그건 눌러 보기 전에는 전달되지 않습니다.
비용금액만이 아니라 «왜 늘었나»와 «확인 후 판단»까지
청구액과 구성비는 AWS Cost Explorer가 이미 보여줍니다. 운영자가 더하는 것은 «왜 늘었는지»와 «무엇을 확인한 뒤에 손대야 하는지»입니다.
우리가 하는 일매달 무엇을 맡고, 어디까지가 사람의 판단인지
월 단위 서비스의 값어치는 기능 목록이 아니라 활동 기록으로 이해됩니다. «무엇을 맡는가»만으로는 매달 청구서 앞에서 약해집니다.
AWS 장애 대응 훈련실
AWS 장애 대응 · 복구 검증 체험
「고쳤다」가 아니라 「무엇이 아닌지를 어떻게 알았는가」
장애 대응의 값어치는 고쳤다는 결과가 아니라, 무엇이 원인이 아닌지를 어떤 근거로 알아냈는가에 있습니다. 그 과정이 남지 않으면 다음 장애에서 같은 길을 다시 헤맵니다.
안전장애를 만들어 보는 제품에서는, 안전이 기능의 일부입니다
「훈련하다가 시스템이 망가지면 어쩌나」는 고객이 가장 먼저 묻는 질문입니다. 경고문으로 답하면 답이 아니고, 실제로 막혀야 답입니다.
체험직접 고르고, 틀린 길로도 가 봅니다
정답만 눌리는 화면은 체험이 아니라 광고입니다. 잘못된 선택도 의미 있는 결과를 내야 판단을 배웁니다.
AI 업무 자동화 (에이전트 조직)
AI 업무 자동화 에이전트(조직 운영)
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.
유기적 운영AI 직원들만으로 회사가 돌아갑니다
사람이 매주 반복하던 영업·회계·CS·문서 업무를, 직급과 역할을 가진 AI 직원들이 독립적·유기적·종합적으로 운영합니다.
투명 · 통제 · 예측지금 뭘·왜 하는지 다 보이고, 위험한 일엔 결재가 멈춥니다
AI가 알아서 일하되 블랙박스가 아니어야 신뢰합니다. 통제권은 언제나 사람에게 있어야 합니다.
자기개선 · 체계화근본원인을 찾아 재발을 막고, 일할수록 똑똑해집니다
문제는 덮는 게 아니라 근본을 규명하고 재발하지 않게 시스템에 반영해야 합니다. 빌드업웍스가 멀티 에이전트를 매일 운영하는 방식입니다.
자연어 · 무코드코드 없이, 말로 시키면 새 직원과 업무 절차가 만들어집니다
새 자동화를 만들려고 개발자를 기다릴 필요가 없습니다. 필요한 일을 말로 설명하면 됩니다.
통제 · 데이터 주권누가·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.
AI 영업·고객관리 CRM
AI 영업·고객관리(CRM)
영업비서가 다음 할 일을 먼저 알려줍니다
기록만 하는 CRM은 결국 안 쓰게 됩니다. 사람이 챙기기 전에 시스템이 먼저 짚어줘야 합니다.
고객 360 · 자동 작성고객 한 명을 통째로 이해하고, 손 가는 일을 대신 씁니다
흩어진 통화·미팅·메일을 사람이 다시 정리하는 시간이 가장 아깝습니다. AI가 요약하고 초안까지 써주면 영업은 관계에만 집중합니다.
AI는 보라빛(✦) · 사람이 통제AI가 쓰고, 최종 결정은 사람이 합니다
AI를 업무에 들일 때 가장 큰 불안은 ‘AI가 알아서 처리하다 틀리면 누가 책임지나’입니다. 무엇이 AI 결과이고 무엇이 사람 판단인지 섞이면, 편할수록 오히려 신뢰가 무너집니다.
데이터 주권 · 규제 안심고객 데이터를 우리 회사 AWS 안에 둡니다
해외 SaaS는 비용이 누적되고 고객 개인정보가 국외로 나갑니다. 민감한 데이터일수록 위치가 중요합니다.
운영 효율흩어진 영업이 한 파이프라인으로 모이고, 숫자로 보입니다
엑셀·수기로는 영업 현황이 보이지 않고, 놓치는 딜이 생깁니다.
AI 재고·발주 관리
AI 재고·발주 운영
재고가 언제 바닥나는지 미리 보여줍니다
엑셀·수기 재고는 ‘지금’만 보여줍니다. 정작 중요한 건 ‘언제 떨어지는가, 무엇을 미리 주문하는가’입니다.
실시간으로 흐르는 재고입고·재고·발주가 실시간으로 흐릅니다
재고는 흩어진 엑셀이 아니라 실시간으로 흘러야 합니다. 부족·과잉을 시스템이 먼저 짚어줘야 안 놓칩니다.
시키면 실행하는 AI(✦)묻기만 하는 게 아니라, AI가 직접 처리합니다
대부분의 ‘AI 재고’는 질문에 답만 합니다. 정작 필요한 건 발주서를 만들고 안전재고를 맞추는 ‘실행’인데, 그 일은 결국 사람 몫으로 남습니다.
유통기한·데드스톡까지유통기한과 안 팔리는 재고를 먼저 짚어줍니다
식품·화장품은 안 팔리면 그냥 손실이 됩니다. 유통기한 임박과 회전 멈춘 재고를 제때 못 보면 그대로 폐기·자본 묶임으로 이어집니다.
거래처·공급사 연결거래처는 직접 발주하고, 공급사는 점수로 관리합니다
전화·엑셀로 받던 주문은 누락·오기입이 생기고, 공급사 신뢰도는 감으로만 압니다. 양쪽을 시스템에 올리면 주문이 정확해지고 공급 리스크가 보입니다.
데이터 주권 · 권한 · 추적재고·매입가·거래처를 우리 회사 AWS 안에 둡니다
재고·매입가·거래처 단가는 회사의 핵심 영업비밀입니다. 외부 SaaS에 쌓이면 비용도, 데이터 위치도 통제 밖으로 나갑니다.
AI 보안 관제 (SOC)
AI 보안 관제(SOC)
평소엔 고요하고, 진짜 위협만 또렷이 보여줍니다
모든 게 빨갛고 시끄러우면 담당자는 무뎌지고 진짜 공격을 놓칩니다(경보 피로). 보안에서 색의 절제는 미학이 아니라 효과입니다.
탐지 규칙화 (detection-as-code)원인을 새 탐지 규칙으로 바꿔 재발을 막습니다
탐지로 끝나면 같은 사고가 반복됩니다. 보안에선 근본 원인을 코드화된 탐지 규칙으로 바꿔야 재발이 멈춥니다.
규제 표준 매핑 (ISMS-P·전자금융)탐지·대응을 검증된 규제 표준에 매핑합니다
금융·의료 보안은 ‘막았다’로 끝나지 않습니다. 규제가 요구하는 통제 항목에 증적이 연결돼야 감사를 통과합니다.
체험 · 공격자 관점보이지 않던 공격을, 직접 진행해 눈으로 봅니다
보안은 추상적이라 와닿지 않습니다 — 무엇을 막고 있는지 보이지 않으니까요. 공격을 직접 해보면 방어가 보입니다.
거버넌스 · 경영 언어보안 투자를, 경영진이 이해하는 금액으로 설명합니다
‘이 보안이 왜 필요한가’를 기술 용어로 설명하면 예산 결재가 막힙니다. 보안도 경영 언어로 말해야 합니다.
데이터 주권보안 로그가 회사 밖으로 나가지 않습니다
보안을 위해 도입한 도구가, 정작 민감한 로그를 국외 서버로 보냅니다. 도구가 새 위험이 되어서는 안 됩니다.
RAG 기반 AI 문서검색 보안 챗봇
RAG AI 문서검색 챗봇
실시간 운영 대시보드
실시간 운영 대시보드
짚으면 답하고, 이벤트가 진짜로 흐릅니다
그래프가 그냥 애니메이션으로 움직이는지, 진짜 데이터가 흐르는지 보이지 않으면 실시간 대시보드의 가치가 전달되지 않습니다. 데이터의 출처·흐름을 보여줘야 합니다.
분석·의사결정차원으로 쪼개고, 어제·지난주와 비교합니다
맥락 없는 숫자는 판단을 돕지 못합니다.
회원·세그먼트누가 우리 매출을 만드는지, 한 화면에서 봅니다
회원이 늘어도 누가 핵심 고객이고 누가 떠나는지 보이지 않으면 운영이 깜깜이가 됩니다.
접근 통제·추적아무나 못 보고, 모든 변경이 남습니다
권한 없는 열람·추적 안 되는 변경은 그 자체가 사고입니다.
AI 암호화폐 트레이딩 분석 플랫폼
AI 트레이딩 분석
데이터·AI 아이디어를 빠르게 검증합니다
감으로 운영하다 손실을 보기 전에, 전략을 숫자로 먼저 확인할 수 있어야 합니다.
근거 있는 결정백테스트로 전략을 출시 전에 검증합니다
실거래에 올리기 전 승률·MDD·샤프로 리스크를 미리 가늠해 비싼 실수를 줄입니다.
신호 품질거짓 신호를 거르는 3중 필터 — 한 단계라도 미달이면 진입하지 않습니다
지표 하나로 사고파는 봇은 노이즈를 그대로 체결합니다. 진짜 신호만 남기려면 여러 관문이 필요합니다.
리스크 관제벌 때보다 멈출 때가 중요합니다 — AI 안전장치가 먼저 작동합니다
자동매매의 진짜 위험은 손실이 날 때 멈추지 못하는 것입니다. 안전장치는 사후가 아니라 사전에 있어야 합니다.
안전한 개선운영 중인 전략을 건드리지 않고, 더 나은 설정을 먼저 시험합니다
라이브 전략을 바로 바꾸면 위험합니다. 새 설정이 정말 나은지 실거래 없이 비교할 방법이 필요합니다.
선물 트레이딩 자동화 대시보드
트레이딩 대시보드
예약·접수·결제 시스템
예약 · 결제 시스템
시민 소통·여론 분석 플랫폼
공공 AI 플랫폼
쏟아지는 의견을, 사람이 일일이 나누지 않습니다
민원 게시판·설문은 의견이 쌓일수록 분류·배정이 수작업이 됩니다.
AI Insight · 실시간 여론지금 시민 여론이 어디로 향하는지, 한 화면에서 봅니다
의견 하나하나로는 흐름이 안 보입니다. 여론은 모였을 때 비로소 읽힙니다.
행정 연결 · 담당부서 콘솔접수만 하고 끝나지 않습니다
의견이 어느 부서로 갔는지, 어떻게 처리되는지 시민은 알기 어렵습니다.
참여 · 투명의견에 그치지 않고, 찬반을 직접 묻습니다
공감만으로는 정책 우선순위를 정하기 어렵습니다. 시민의 선택이 숫자로 보여야 합니다.
규제 산업 보안 회원·결제 웹서비스
보안 핀테크 웹
‘안 막으면 어떻게 되는지’ 직접 겪어봅니다
보안은 설명으로 와닿지 않습니다. 한 번 털려봐야 필요를 압니다. 같은 화면을 이용자(👤)·사업자(🏢) 두 관점으로 볼 수 있습니다 — 내 돈을 지키는 입장과, 고객 돈을 지켜야 하는 입장.
직접 운영탐지 룰을 직접 켜고 끄며 운영합니다
막기만 하고 왜·어떻게 막는지 못 만지면 신뢰가 안 갑니다.
결제 보안결제 한 건마다 위험을 따져 승인합니다
회원·결제를 붙이는 순간, 결제 사기와 환불 분쟁이 따라옵니다.
사고 대응이상하면 1초 만에 계좌를 잠급니다
털리는 중이라는 걸 알아도, 멈출 방법이 없으면 소용없습니다.
규제 충족사업자라면? 출시 반려·과징금을 막습니다
규제를 모르는 외주는 출시 직전 반려로 일정과 비용이 무너집니다.
감사 추적사고가 나도, 누가·언제·무엇을 바로 증명합니다
사고가 터지면 책임 소재를 가려야 합니다. 기록이 없거나 외부 업체에 묶여 있으면 증명도, 규제 대응도 못 합니다.
자동차 사이버위협 정보공유 프레임워크
위협 인텔리전스 공유(ISAC)
화면보다 데이터 모델 — 정규화 스키마 자체가 산출물입니다
일반 SI는 포털 화면을 먼저 그리지만, 단일 ECU의 TARA만 해도 통신자산 20~50개·위협 100~300건을 수반합니다. 엑셀 도큐먼트로는 감당되지 않습니다.
자동차 도메인 전체성차량 E/E 토폴로지 위에서 공격경로(킬체인)를 재생합니다
자동차 사이버보안인데 정작 '차'가 안 보이면 안 됩니다. 6개 기능 도메인·게이트웨이·버스·외부 진입점을 한눈에 보여줘야 도메인 전문가가 신뢰합니다.
위협 가시화ATM 13전술 매트릭스에서 기법을 클릭해 끝까지 추적합니다
발주 필수조건인 MITRE ATT&CK/Auto-ISAC ATM 시각화와 드릴다운. 자동차 특화 전술(환경 조작·차량 기능 영향)을 명확히 구분합니다.
권한·위험역할을 바꾸면 보이는 데이터가 달라지고, 위험은 공식으로 산출됩니다
다중 이해관계자(자동차제작자·OEM·부품사·연구자)가 한 플랫폼을 쓰되 각자 권한만큼만 봐야 합니다. 위험은 주관이 아니라 표준 공식이어야 합니다.
신뢰 설계경쟁사도 노출 없이 — 익명화 전/후를 직접 비교합니다
정보공유 플랫폼의 성패는 참여율입니다. 경쟁·규제 노출이 두려우면 아무도 공유하지 않습니다. 익명화가 신뢰의 핵심 장치입니다.
경력탐색 데이터 파이프라인 · 백엔드 API
데이터 파이프라인 + AI 보고서
보이지 않는 수집 파이프라인을, 단계별로 직접 작동시켜 보여줍니다
이 발주의 결과물은 화면이 아니라 백엔드입니다. 글로만 설명하면 비개발자 고객에게 전달되지 않습니다 — 그래서 파이프라인을 눈에 보이게 만들었습니다.
데이터 정확성합격률은 별도 공식 출처에서 가져오도록 설계했습니다
직업·직군 정보와 시험 합격률은 서로 다른 기관이 제공합니다. 출처를 정확히 나눠 연결해야 데이터가 맞물리고, 사용자가 믿을 수 있는 수치가 됩니다 — 데이터 정확성이 서비스의 핵심입니다.
비용을 통제한 AI데이터에 근거한 AI 경력 보고서를, 비용을 통제하며
이 서비스의 진짜 차별점은 'AI 맞춤 경력 보고서'입니다. 다만 AI 비용이 불투명하면 켜기 부담스럽습니다 — 그래서 비용을 솔직하게 추정·공개하고 통제 가능하게 설계했습니다.
필수+추가 한눈에발주 필수조건과 추가 제안을, 고객이 한눈에 구분합니다
고객(첫 창업·청년 창업가)이 제안을 이해하려면, 무엇이 요구한 것이고 무엇이 더 챙긴 가치인지 즉시 보여야 합니다.
심리분석 RAG 안전 대화 솔루션
심리상담 RAG 챗봇
근거가 있으면 출처와 함께, 없으면 솔직하게 ‘없다’
심리상담은 안전-임계 도메인입니다. 그럴듯한 거짓 답변(할루시네이션) 하나가 사람을 다치게 할 수 있습니다. 가장 유명한 실패 사례(미국 NEDA Tessa)가 정확히 근거 없는 생성 답변으로 무너졌습니다.
정확성·프라이버시당신의 코드에 매핑된 데이터만 검색합니다
검사 결과 코드는 243→60종처럼 방대한 해석 체계로 갈립니다. 무관한 유형 해석이 섞이면 부정확해지고, 불필요한 데이터 접근은 프라이버시 위험입니다.
위기 통제단어가 없어도 위기를 잡고, 답을 멈춰 사람에게 연결합니다
위기 통제는 이 발주의 가장 아픈 지점입니다. 키워드 목록만으로는 ‘더 이상 살 이유가 없는 것 같아요’처럼 위기어 없는 표현을 놓칩니다.
신뢰·투명성답이 만들어지는 5단계를 그대로 보여줍니다
안전은 프롬프트 한 줄이 아니라 구조로 보장돼야 합니다. 고객이 ‘정말 멈추는가’를 눈으로 확인할 수 있어야 신뢰가 생깁니다.
물류 문의·견적 접수 채널
B2B 물류 문의·견적 접수
필수조건 15개가 ‘어느 화면에서 어떻게’ 충족되는지 한눈에
위시켓 발주는 필수조건이 길고 촘촘합니다. 빠짐없이 충족됨을 고객이 직접 ‘보고’ 납득해야 신뢰가 쌓입니다.
자체 DB 채널흩어지던 문의를 외부 폼이 아닌 자체 데이터로 자산화
구글 폼·전화·카톡에 흩어진 문의는 다시 정리해야 하고, 데이터가 외부에 남습니다.
운영 통합접수·상태·단가표·게시판을 한 관리자에서, 권한까지
운영자는 ‘오늘 들어온 문의·먼저 볼 건·단가가 맞는지’가 전부입니다.
확장 견디는 데이터문의 1건이 배차·정산까지 재입력 0으로 이어진다
1차 기능에만 맞춘 설계는 배차·정산 단계에서 데이터 이관·재설계 비용을 부릅니다. 아키텍처가 곧 비용입니다.