JYP Labs AX Work OS 컨설팅 사업기획서 v0.1
1. 핵심 결론
- JYP Labs는 AX 컨설팅을 AI 툴 도입·교육이 아니라 고객사의 반복 업무를 AI 실행 루프로 바꾸는 AI Work OS 컨설팅으로 정의해야 한다.
- 초기 상품은 대형 구축보다 1
2주 진단 → 34주 Workflow Discovery → 4~8주 PoC → 운영 내재화의 단계형 구조가 안전하다. - 차별화 포인트는 Loop Engineering, OMW식 지식 구조화, 업무 스킬 매뉴얼, 검증/승인 하네스, 교육+컨설팅+자동화 결합이다.
2. 배경 소스
| 소스 | 핵심 내용 | JYP Labs 적용 |
|---|---|---|
| AX by Wishket | AX는 도구 도입이 아니라 조직 체질 전환. Ontology, Internalization, Governance | JYP Labs: 지식 구조화, 업무 루프, 승인·검증 하네스 |
| AX 도입 과정 | 초기 상담, Discovery, 전략, PoC, 구축, 운영·내재화 6단계 | JYP Labs 단계형 상품 구조 참고 |
| 박우범 대표 LinkedIn | AI가 사람을 돕는 구조보다 AI가 일하고 사람이 예외를 통제하는 구조가 중요 | JYP Labs 핵심 메시지로 채택 |
| AI타임스 기사 | 제조 AX에서 컨설팅·솔루션·SI 통합 운영 모델과 기술 파트너십 필요 | JYP Labs는 직접 구축 과대약속보다 파트너 결합형으로 설계 |
| JYP Labs 운영 표준 | 입력 확인 → 분류 → 판단 → 실행 → 검증 → 보고 → 다음 액션 | AX 컨설팅 실행 방식의 내부 기준 |
3. 사업 정의
3.0 실행 전제 — 조직·전문가 에이전트 기반 추진
2026-06-15 대표님 지시 기준으로, 본 사업기획서는 즉시 Sophie/Hermes가 단독 실행하는 계획이 아니라 이후 JYP Labs의 AX 컨설팅 조직을 설계하고 필요한 전문가를 채용한 뒤 실제 사업 수행은 전문가 에이전트들을 통해 진행하는 전제 문서다.
따라서 이 문서의 현재 역할은 다음으로 제한한다.
- AX 컨설팅 사업영역의 포지셔닝과 상품 구조를 설계한다.
- 필요한 전문가 역할, 에이전트 구성, 고객 수행 프로세스의 기준을 정의한다.
- 실제 고객 프로젝트 수행은 조직 설계·채용·전문가 에이전트 운영체계가 준비된 뒤 별도 실행계획으로 전환한다.
3.1 서비스 정의
JYP Labs AX Work OS 컨설팅은 기업의 반복 업무, 의사결정 기준, 데이터 흐름, 담당자 암묵지를 진단해 AI가 실행 가능한 업무 루프로 재설계하고, 사람이 검증·승인·개선할 수 있는 AI 업무 운영체계를 구축하도록 돕는 서비스다.
3.2 하지 않는 것
- 단순 ChatGPT/Claude 사용법 교육으로 끝내지 않는다.
- 고객이 말한 “챗봇”, “검색”, “자동화” 요청어를 그대로 구현하지 않는다.
- 확인되지 않은 타사 성과 수치를 JYP Labs 성과처럼 말하지 않는다.
- 외부 발송, 게시, 삭제, 결제, 고객 데이터 업로드는 승인 없이 하지 않는다.
- 직접 구축 역량이 확인되지 않은 영역을 JYP Labs 단독 수행처럼 과대약속하지 않는다.
3.3 하는 것
- 고객의 현재 AX 단계를 진단한다.
- 반복 업무와 병목을 찾는다.
- AI가 처리할 일과 사람이 승인할 일을 분리한다.
- 업무 기준과 암묵지를 문서화한다.
- 작은 PoC로 Before/After를 검증한다.
- 내부 담당자가 계속 운영할 수 있는 Skill Manual과 검증 기준을 남긴다.
4. 포지셔닝
4.1 핵심 메시지
AI 도구를 많이 쓰는 회사가 AX 기업이 되는 것은 아닙니다. AX는 반복 업무의 입력, 판단 기준, 실행, 검증, 승인, 기록 방식을 AI 중심으로 다시 설계하는 일입니다. JYP Labs는 고객사의 1개 핵심 업무부터 AI가 처리하고 사람이 예외를 승인하는 업무 루프로 전환해, 내부 인력이 지속적으로 운영·개선할 수 있는 AI Work OS를 설계합니다.
4.2 슬로건 후보
- AI 도구가 아니라, AI가 일하는 업무 운영체계를 만듭니다.
- 사람이 AI를 돕는 구조에서, AI가 일하고 사람이 승인하는 구조로.
- AX는 프롬프트가 아니라 업무 루프 설계입니다.
- 보고서로 끝나지 않는 AX, 내부에서 운영되는 AI Work OS.
- 우리 회사의 반복 업무 하나부터 AI 실행 루프로 바꿉니다.
5. 타깃 고객
5.1 1차 타깃
| 고객군 | 현재 문제 | JYP Labs 진입 메시지 |
|---|---|---|
| 중소·중견 제조/유통/물류 | 엑셀·담당자 의존, 반복 입력, 데이터 불일치 | “가장 반복되는 업무 1개를 AI 처리 루프로 바꿔보자” |
| 전문서비스/보험/행정 | 문서 접수·분류·검토 반복 | “AI가 1차 처리하고 사람은 예외만 승인하게 하자” |
| 교육/콘텐츠 기업 | 콘텐츠 기획·요약·재활용 병목 | “강의/블로그/제안서를 하나의 콘텐츠 루프로 묶자” |
| B2B 영업/마케팅 조직 | 리드 조사와 제안 초안 반복 | “리드 조사→제안 초안→담당자 승인 루프를 만들자” |
| 내부 운영팀 | 메일/회의록/일정/할 일 누락 | “Sophie형 업무비서 루프를 작은 PoC로 체험하자” |
5.2 초기에는 피해야 할 고객
- 대규모 ERP/SI 구축을 즉시 요구하는 고객
- 고객 데이터 외부 처리 승인이 불가능한데 자동화를 요구하는 고객
- PoC 성공 기준 없이 “AI로 뭔가 해달라”는 고객
- 내부 담당자 없이 외부업체가 계속 운영해주기만 바라는 고객
- 보안/법무 검토 없이 민감 데이터 자동화를 요구하는 고객
6. 상품 구조
6.1 AX Readiness 진단 워크숍
- 기간: 1~2주
- 목적: 현재 AX 단계와 PoC 후보 진단
- 산출물: 진단 리포트, 업무 병목 지도, 후보 10~20개, Top 3 실행안
- 가격 가설: 300만~800만 원
6.2 AX Workflow Discovery
- 기간: 3~4주
- 목적: 고객의 모호한 요청어를 실제 업무 루프 문제로 재정의
- 산출물: As-Is/To-Be, Loop Contract, AI 후보 레지스터, PoC 기획서
- 가격 가설: 1,000만~2,000만 원
6.3 AX PoC 설계·운영
- 기간: 4~8주
- 목적: 1개 업무에서 실제 개선 효과 검증
- 산출물: PoC 결과 리포트, Before/After 비교, 운영 매뉴얼, 확장 판단
- 가격 가설: 2,000만~5,000만 원
6.4 AI Work OS 내재화
- 기간: 8~12주 또는 월 구독
- 목적: 고객 내부 담당자가 계속 운영·개선할 수 있게 전환
- 산출물: AI Skill Manual, 승인/검증 기준, 교육자료, 월간 개선 리포트
- 가격 가설: 월 300만~1,000만 원+
상세 메뉴: jyp-labs-ax-service-menu-v0.1
7. JYP Labs 방법론: AX Loop Contract
JYP Labs AX 컨설팅의 기본 단위는 “작은 Closed Loop”다.
goal: <개선할 반복 업무와 기대 결과>
context:
- <업무 배경, 데이터, 담당자, 기존 실패>
boundaries:
ai_can:
- <AI가 자동 또는 반자동으로 처리할 일>
human_must:
- <사람이 승인/검증/예외 처리할 일>
forbidden:
- <자동화 금지, 외부 반출 금지, 법무/보안 제한>
validation:
- <처리시간, 오류율, 반려율, 만족도, 비용 등 측정 기준>
stop:
go: <확장 조건>
pivot: <수정 조건>
no_go: <중단 조건>
evidence_package:
diff: <업무 전후 변화>
test: <검증 결과>
risk: <남은 위험>
next_loop: <다음 개선 후보>8. 내부 파일럿 후보
후보 A. Sophie형 업무비서 루프
- 입력: Gmail, Calendar, Tasks, Slack 요청
- AI 역할: 일정/메일/할 일 분류, 답신 초안, 브리핑
- 사람 역할: 발송 승인, 일정 확정, 중요 판단
- 장점: 대표님이 이미 체감 중인 내부 사례와 연결 가능
- 위험: 개인정보/메일 데이터 처리 경계 명확화 필요
후보 B. OMW/YouTube/LinkedIn 수집 → 블로그/강의 후보 루프
- 입력: YouTube, LinkedIn, 뉴스, OMW 수집 문서
- AI 역할: 후보 분류, 핵심 시사점, 블로그 초안, 강의 후보화
- 사람 역할: 최종 주제 선택, 게시 승인
- 장점: 현재 운영 중인 OMW·브리핑·블로그 초안 루프와 직접 연결
- 위험: 출처 검증과 단일 출처 주장 표시 필요
후보 C. 회의록 → 결정사항 → 프로젝트 문서화 루프
- 입력: 회의 녹취/메모
- AI 역할: 결정, 보류, 액션, 담당자, 기한 추출
- 사람 역할: 결정사항 승인, 기한 확정
- 장점: 거의 모든 고객에게 설명 가능한 범용 AX 사례
- 위험: 고객별 회의 문화와 데이터 보안 차이
추천 1순위
후보 B: OMW/YouTube/LinkedIn 수집 → 블로그/강의 후보 루프
이유:
- 이미 JYP Labs 내부에서 자산과 운영 경험이 있다.
- AX, AI Work OS, 지식 운영, 콘텐츠화가 모두 드러난다.
- 외부 고객에게 “AI가 회사의 지식과 콘텐츠 생산 루프를 어떻게 바꾸는지” 보여주기 쉽다.
9. 30일 실행 로드맵
Week 1: 2026-06-15 ~ 2026-06-21 — 리서치와 상품 뼈대
- Wishket AIDP/AX by Wishket 벤치마크 정리 — 2026-06-15 Sophie 초안 작성
- AX Work OS 사업기획서 v0.1 작성 — 2026-06-15 Sophie 초안 작성
- 서비스 메뉴 v0.1 작성 — 2026-06-15 Sophie 초안 작성
- 진단 체크리스트 v0.1 작성 — 2026-06-15 Sophie 초안 작성
- 대표님 검토 후 상품명/핵심 메시지 확정
Week 2: 2026-06-22 ~ 2026-06-28 — 세일즈 자료화
- 1페이지 소개서 작성
- 제안서 목차 작성
- 랜딩페이지 원고 작성
- LinkedIn/네이버 블로그 글 1편 검토 후 게시 후보 확정
- 내부 파일럿 1개 최종 선택
Week 3: 2026-06-29 ~ 2026-07-05 — 내부 파일럿 실행
- 내부 파일럿의 Before 지표 정의
- 1개 반복 업무를 Loop Contract로 정의
- AI 실행/검증/승인 흐름 설계
- 운영 로그와 결과 기록
- Before/After 비교 초안 작성
Week 4: 2026-07-06 ~ 2026-07-14 — 외부 검증 준비
- 외부 파일럿 후보 10곳 작성
- 1차 제안 메시지 작성
- 무료 상담이 아닌 유료 소형 진단 제안 구조 확정
- 첫 미팅 질문지 정리
- 파일럿 제안서 v0.1 작성
10. 산출물 목록
| 구분 | 경로 | 목적 |
|---|---|---|
| 벤치마크 | wiki/work/resources/ax-consulting-benchmark-wishket-aidp-2026-06-15.md | 경쟁/참고 모델 분석 |
| 사업기획 | wiki/work/projects/jyp-labs-ax-work-os-consulting-plan-v0.1.md | 전체 실행 계획 |
| 서비스 메뉴 | wiki/work/resources/jyp-labs-ax-service-menu-v0.1.md | 고객에게 보여줄 상품 구조 |
| 진단 체크리스트 | wiki/work/resources/jyp-labs-ax-readiness-diagnostic-checklist-v0.1.md | 첫 미팅/진단 도구 |
| 콘텐츠 초안 | wiki/personal/projects/naver-blog/drafts/2026-06-15-ax-work-os-consulting.md | 시장 메시지 검증용 글 |
11. 제3자 검토 관점
| 검토자 | 긍정 반응 가능성 | 우려/반론 | 계획 반영 |
|---|---|---|---|
| 중소기업 대표 | 큰 구축 전 작은 PoC로 시작 가능 | “성과가 정말 나오나?” | Before/After 지표와 Go/No-Go 게이트 명시 |
| 현업 팀장 | 반복 업무 병목을 해결할 수 있음 | “AI 검수 일이 늘어나는 것 아닌가?” | AI 메인/사람 예외 통제 구조를 진단 항목에 포함 |
| 보안/법무 담당 | 승인 경계가 문서화됨 | 고객 데이터 외부 AI 처리 우려 | 데이터 처리 경계와 금지 항목을 계약에 포함 |
| 개발/SI 파트너 | PoC 이후 구축 기회 발생 | 역할·책임 경계 불명확 | JYP Labs는 루프 설계/운영 기준, 파트너는 기술 구축으로 분리 |
| 교육 고객 | 강의에서 실행으로 이어짐 | 교육과 컨설팅의 차이가 모호 | 교육은 이해, 컨설팅은 고객 업무 1개를 실제 루프로 전환한다고 구분 |
12. 리스크와 대응
| 리스크 | 설명 | 대응 |
|---|---|---|
| 타사 모방처럼 보일 위험 | Wishket 벤치마크 의존도가 높음 | JYP Labs 고유 언어: AI Work OS, Loop Engineering, OMW, Skill Manual 전면화 |
| 구축 과대약속 | 직접 SI 역량보다 범위가 커질 수 있음 | 진단/설계/운영 기준을 코어로 두고 구축은 파트너형으로 분리 |
| 성과 수치 부재 | 초기 JYP Labs 사례가 부족 | 내부 파일럿부터 Before/After 수치 확보 |
| 고객 데이터 보안 | 고객 문서·메일·개인정보 처리 이슈 | 외부 AI 사용 승인, 마스킹, 로컬 처리 여부를 진단에 포함 |
| 단발성 교육으로 축소 | 고객이 교육만 원할 수 있음 | 교육 후 1개 업무 Discovery로 이어지는 패키지 설계 |
13. 바로 사용할 제안 문구
대표님 회사에 AI 도구를 하나 더 붙이는 방식으로는 AX가 잘 작동하지 않을 가능성이 큽니다. 먼저 반복되는 업무 하나를 골라, 현재 입력·판단·승인·기록 흐름을 진단하고, AI가 처리할 일과 사람이 승인할 일을 분리해야 합니다. JYP Labs는 이 과정을 1~2주 진단과 4주 PoC로 작게 검증한 뒤, 내부 담당자가 계속 운영할 수 있는 AI Work OS로 정리해드립니다.
14. 다음 액션
- 대표님이 상품명 후보 중 하나를 선택한다.
- 추천: JYP Labs AX Work OS 컨설팅
- 내부 파일럿 후보 A/B/C 중 하나를 선택한다.
- 추천: B. OMW/YouTube/LinkedIn 수집 → 블로그/강의 후보 루프
- Sophie가 다음 산출물을 이어서 작성한다.
- 1페이지 소개서
- 랜딩페이지 원고
- 제안서 v0.1
- 내부 파일럿 Loop Contract
- 외부 파일럿 후보 10곳을 대표님 네트워크 기준으로 정리한다.
15. 확인 필요
- 실제 가격은 시장 반응 확인 전까지 내부 가설로만 둔다.
- 외부 고객 사례/수치는 확보 전까지 타사 벤치마크로만 표기한다.
- 고객 데이터 처리 방식은 계약 전 보안/개인정보 범위를 별도 합의해야 한다.