제품·프로토타입·업무 시스템 구축
아이디어와 업무 요구를 사용자 흐름, 데이터 구조, 화면과 동작이 연결된 검증 가능한 형태로 만듭니다.
- AI 제품·MVP 범위와 사용자 흐름
- 업무용 프로토타입과 자동화 구조
- 운영·품질 기준을 포함한 다음 단계
Executive Promise · Business
배제협과 ㈜글로보더는 기업·기관의 사업 문제를 제품 전략, 프로토타입과 업무 시스템, 현업 교육, 정부사업 실행으로 이어갑니다. 전략 문서에서 멈추지 않고 팀이 확인하고 사용할 수 있는 형태를 함께 만듭니다.
BUILD / LEARN / PLAN
하나의 트랙으로 시작하거나, 전략·구축·교육이 함께 필요한 과제는 범위와 순서를 나누어 진행합니다.
아이디어와 업무 요구를 사용자 흐름, 데이터 구조, 화면과 동작이 연결된 검증 가능한 형태로 만듭니다.
도구 소개가 아니라 실제 직무를 기준으로 교육, 실습, 적용 과제와 재사용 가능한 자료를 설계합니다.
시장과 고객 문제, 수익 구조, 실행 우선순위, 참여 조직의 역할을 결정 가능한 계획으로 정리합니다.
Selected Evidence
현재 만드는 자산은 상태를 그대로 표시하고, 재직 조직에서 수행한 경험은 개인 직계 고객 사례로 오해되지 않도록 역할 맥락과 함께 소개합니다.
Learning Lab과 Work Studio를 연결해 학습을 실제 업무 실행으로 이어가는 Learning + Work Execution System을 설계·구축하고 있습니다.
ORCA는 여러 프로젝트의 목표와 작업 흐름을 연결하기 위한 내부 운영 시스템이며, JERRYBAY는 제품·교육·사업 경험과 공개 가능한 기록을 한곳에 정리합니다.
기업 세미나, 대학·기관 직무교육, 산업별 생성형 AI 과정과 온라인 교육에서 기획·강의·프로젝트 관리 경험을 쌓았습니다.
마이데이터 실증, 청년일경험 AI Creator, 창업·R&D, AI 바우처와 실증사업에서 기획·PM·교육·컨설팅으로 참여했습니다.
생성형 AI 프로젝트, 교육, 세미나와 마이데이터 관련 공개 기사와 과정 페이지를 통해 수행 맥락을 확인할 수 있습니다.
Engagement Scope Examples
아래는 협업 범위를 이해하기 위한 예시입니다. 실제 범위와 산출물은 문의 내용, 현재 준비 상태, 참여 조직에 맞춰 확인합니다.
아이디어를 사용자 흐름과 동작 가능한 프로토타입으로 만들고, 필요한 데이터·권한·운영 구조와 다음 개발 범위를 정리합니다.
직무별 AI 적용 후보를 찾고, 맞춤 교육과 실습, 현업 적용 과제, 재사용 가능한 자료를 하나의 프로그램으로 구성합니다.
AI 신규사업 또는 정부지원 과제의 목표, 역할, 일정, 실행 범위와 산출물을 정리하고 협업 구조를 설계합니다.
Good Fit
AI를 도입해야 한다는 공감대는 있지만, 무엇을 먼저 만들고 누구의 업무부터 바꿀지 결정과 실행이 필요한 조직.
Smaller Starting Point
조직 단위 프로젝트보다 작은 범위가 맞는 경우에는 기존 Quick-Win 안내를 확인할 수 있습니다. 기업·기관 프로젝트와 컨설팅 문의의 주 경로는 아래 문의 버튼입니다.
Project Inquiry
문의 내용을 확인한 뒤 BUILD, LEARN, PLAN 중 적합한 시작점과 필요한 범위를 정리해 답변합니다.
프로토타입, MVP, 자동화와 운영 구조.
직무교육, 워크숍과 현업 적용 과제.
AI 사업 전략, 정부사업과 컨소시엄 PM.