JYP Labs AI-native Company Operating System v0.2
1. 핵심 결론
- JYP Labs는 AX 컨설팅만 하는 회사가 아니라 AI/AX 교육, AX 컨설팅, AI Work OS, 콘텐츠·지식자산 제품화를 함께 운영하는 AI-native 지식사업 회사다.
- 초기 조직은 부서형 조직보다 Revenue Line / Knowledge Product Line / Operations & Quality Hub의 3축 운영체계로 설계한다.
- Sophie는 만능 실행자가 아니라 Intake, Routing, Approval Gate, Evidence & Memory를 담당하는 총무·비서형 운영 허브다.
2. 회사 정체성
2.1 한 문장 정의
JYP Labs는 기업과 개인이 AI를 단순히 사용하는 수준을 넘어, 업무 구조·스킬·검증 루프·자동화 체계까지 설계하도록 돕는 AI/AX 교육·컨설팅·지식운영 회사다.
2.2 차별화 기준
JYP Labs는 일반 AI 도구 교육 회사와 다르게 다음을 핵심 상품과 방법론으로 삼는다.
| 구분 | 일반 AI 교육/컨설팅 | JYP Labs 기준 |
|---|---|---|
| 중심 질문 | 어떤 도구를 쓸 것인가? | AI가 안전하게 반복 실행할 업무 구조는 무엇인가? |
| 주요 산출물 | 사용법, 프롬프트 예시 | Skill Manual, Closed Loop, Evidence Package, OMW 지식자산 |
| 고객 가치 | 단기 생산성 향상 | 업무 운영체계 전환과 지속 가능한 AI 활용 |
| 검증 기준 | 만족도, 데모 성공 | 출처, 실행 증거, 승인 게이트, 재사용률 |
2.3 대표님의 고유 기반
대표님의 24년 IT·데이터·PM·장애관리·BA 경험과 컴퓨터시스템응용기술사 역량은 JYP Labs의 핵심 신뢰 자산이다. 따라서 회사 메시지는 “AI를 써보자”가 아니라 다음에 맞춰야 한다.
기술·업무·조직을 모두 이해하는 사람이 AI 시대의 업무 운영체계를 설계한다.
3. 3개 운영축
JYP Labs AI-native Operating Structure v0.2
1. Revenue Line
- AI/AX Education
- Diagnostic Workshop
- AX Consulting
- Sales / Partnership Motion
2. Knowledge Product Line
- AI Work OS / Loop Engineering
- Second Brain / Skill Manual
- Content / Lecture Asset
- Trend & Tool Intelligence
3. Operations & Quality Hub
- Sophie
- Agent Routing
- Delivery Tracking
- Quality / Risk Gate
- Evidence Package4. Revenue Line
4.1 목적
Revenue Line은 대표님의 전문성과 JYP Labs 방법론을 실제 매출 상품으로 전환한다.
4.2 대표 상품 포트폴리오
| 단계 | 상품 | 목적 | 후속 전환 |
|---|---|---|---|
| Entry | AI/AX 특강 | 리드 확보, 문제의식 형성 | 진단 워크숍 |
| Core | AI Work OS 진단 워크숍 | 고객 업무 문제 발견 | AX 컨설팅 제안 |
| Consulting | AX 업무 프로세스 진단 | 자동화·업무개선 후보 발굴 | PoC / 운영체계 구축 |
| Productized Service | AI Work OS 구축 | 반복 업무와 지식관리 체계 구축 | 월간 운영 자문 |
| IP | 강의·워크북·템플릿 | 지식상품화 | 온라인 과정 / 라이선스 |
4.3 Revenue Line 실행 원칙
- 교육은 단독 매출이면서 컨설팅 리드 생성 채널이다.
- 컨설팅은 일회성 보고서가 아니라 AI Work OS 적용 사례를 만들어야 한다.
- 모든 제안서·진단·강의 결과는 Knowledge Product Line으로 넘겨 재사용 자산이 되어야 한다.
- 가격·계약·납기·외부 발송은 대표님 승인 전에는 확정하지 않는다.
5. Knowledge Product Line
5.1 목적
Knowledge Product Line은 교육·컨설팅·리서치 결과를 JYP Labs의 반복 가능한 방법론과 지식자산으로 전환한다.
5.2 핵심 자산
| 자산 | 설명 | 저장 위치 |
|---|---|---|
| AI Work OS | AI가 반복 업무를 수행하도록 만드는 운영체계 | wiki/work/standards/ |
| Loop Engineering | 문제 발견→실행→검증→기록→개선의 반복 루프 | wiki/work/standards/ |
| Skill Manual | 특정 반복 업무의 실행 계약과 절차 | Hermes skills / OMW standards |
| Second Brain | OMW 기반 지식 저장·연결·승격 구조 | wiki/work/standards/, wiki/sources/ |
| Trend & Tool Intelligence | AI/AX 신호와 도구 검증 결과 | wiki/sources/, wiki/work/resources/ |
| Lecture / Content Asset | 강의안, 블로그, 워크북, 리포트 | wiki/teaching/, wiki/personal/projects/naver-blog/drafts/ |
5.3 자산화 원칙
- 원문은 source로 보존한다.
- 해석은 사실·추정·제안으로 분리한다.
- 반복 가능하면 Skill Manual 후보로 올린다.
- 교육에 쓸 수 있으면 teaching asset으로 승격한다.
- 고객사에 적용 가능하면 consulting template로 승격한다.
- 외부 공개 가능 여부는 Quality Gate를 통과해야 한다.
6. Operations & Quality Hub
6.1 목적
Operations & Quality Hub는 일이 빠지지 않고, 위험한 산출물이 외부로 나가지 않으며, 완료 증거가 남도록 운영한다.
6.2 Sophie 역할 경계
Sophie는 총무/비서이며 다음 4가지 역할에 집중한다.
| 역할 | 설명 | 대표 산출물 |
|---|---|---|
| Intake | 요청·메일·일정·고객 문의 접수와 업무 유형 분류 | 요청 목록, 업무 유형, 마감일 |
| Routing | 적절한 에이전트 셀에 업무 배정 | Task Contract, 담당 셀 |
| Approval Gate | 외부 영향이 있는 작업을 대표님 승인 대기로 분리 | 승인 대기 목록 |
| Evidence & Memory | 산출물, 검증, OMW 경로, 실패 로그 추적 | Evidence Package, OMW 링크 |
Sophie는 전략 최종 결정, 가격 확정, 고객 발송, 공개 게시, 계약 변경, 권한 변경을 독단으로 수행하지 않는다.
6.3 승인 게이트
| 작업 | 승인 기준 |
|---|---|
| 외부 메일 발송 | 항상 승인 필요 |
| 고객 제안서 전달 | 항상 승인 필요 |
| 공개 블로그 게시 | 항상 승인 필요 |
| 일정 생성·변경·취소 | 대표님 일정 영향 시 승인 필요 |
| 가격·계약·납기 확정 | 항상 승인 필요 |
| 고객 데이터 분석 | 데이터 사용 승인 필요 |
| 외부 공유 링크 생성 | 공유 범위 승인 필요 |
| 결제·구독·권한 변경 | 항상 승인 필요 |
7. 5개 에이전트 셀
7.1 Education Asset Cell
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 포함 에이전트 | AI Curriculum Designer, Lecture Material Builder, Workshop Facilitator |
| 주요 루프 | 교육 요청/트렌드 → 커리큘럼 → 강의자료 → 워크숍 → 품질 검토 → OMW 저장 |
| 산출물 | 커리큘럼, 강의안, 실습 워크북, 진행안, 교육 후 개선 로그 |
| KPI | 신규 강의 모듈 수, 재사용 실습자료 수, 교육 만족도, 컨설팅 전환율 |
7.2 AX Consulting Cell
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 포함 에이전트 | Customer Research, AX Strategy Consultant, Business Process Analyst, AI Automation Architect, Proposal Builder |
| 주요 루프 | 고객 정보 → 문제 가설 → 업무 분석 → AX 전략 → 자동화 후보 → 제안서 → 승인 후 전달 |
| 산출물 | 고객 리서치, AX 진단, 업무 프로세스 맵, 자동화 후보, 제안서 초안 |
| KPI | 상담 요청 수, 제안서 발행 수, 수주 전환율, 고객별 AX 후보 과제 수 |
7.3 AI Work OS / Methodology Cell
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 포함 에이전트 | AI Work OS Architect, Skill Manual Designer, AI Tool Validation, Loop Engineering, Quality/Risk 일부 |
| 주요 루프 | 반복 업무 발견 → Closed Loop → Skill Manual → 검증 기준 → 자동화 판단 → 표준 문서화 |
| 산출물 | AI Work OS 설계서, Skill Manual, Agent Contract, 검증 체크리스트, 도구 검증 리포트 |
| KPI | 표준 문서 수, Skill Manual 수, 도구 검증 수, 산출물 재사용률 |
7.4 Intelligence & Content Cell
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 포함 에이전트 | AI/AX Trend Analyst, Blog Draft Writer, Knowledge Curator, Report Writer |
| 주요 루프 | 외부 신호 → 출처 검증 → JYP Labs 시사점 → 후보 분류 → 블로그/강의/스킬 후보 → OMW 저장 |
| 산출물 | 트렌드 브리핑, 블로그 초안, 뉴스레터 후보, 강의 소재, OMW 지식문서 |
| KPI | 주간 후보 수, 발행 초안 수, 교육/제안서 전환 수, OMW 등록 지식자산 수 |
7.5 Operations & Quality Cell
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 포함 에이전트 | Sophie, Quality & Risk Review, Evidence Package Manager, Follow-up Manager |
| 주요 루프 | 요청 접수 → Task Contract → 셀 배정 → 추적 → 품질 게이트 → 승인 대기 → OMW 저장 |
| 산출물 | 일일/주간 브리핑, 승인 대기 목록, Evidence Package, 리스크 체크리스트 |
| KPI | 미처리 요청 수, 후속조치 누락률, 승인 대기 평균 시간, 품질 검토 적용률 |
8. 품질 운영 기준
8.1 3단계 Quality Gate
- 입력 검증: 목적, 대상, 출처, 고객 맥락, 민감정보 여부 확인.
- 산출물 검증: 사실·추정·제안 분리, 출처 없는 단정 제거, JYP Labs 방법론 일관성 확인.
- 외부 영향 검증: 고객명, 가격, 일정, 범위, 저작권, 개인정보, 대표님 승인 여부 확인.
8.2 완료 기준
완료는 “작성함”이 아니라 다음 Evidence Package가 있을 때 인정한다.
## Evidence Package
- Source:
- Work Done:
- Verification:
- Risk:
- Decision Needed:
- OMW Path:
- Next Action:9. 90일 실행계획
0~30일: 최소 운영체계 구축
- 3축 운영체계 확정.
- 15개 에이전트를 5개 셀로 재분류.
- Sophie 업무 접수 양식 작성.
- 강의안, 진단 워크숍, 제안서, AI Work OS 설계서, Evidence Package 템플릿 작성.
31~60일: 매출 루프 검증
- AI/AX 특강, AI Work OS 진단 워크숍, AX 업무 프로세스 컨설팅 3개 상품 우선 운영.
- 콘텐츠→문의→진단→워크숍→컨설팅 제안→프로젝트 전환 경로를 추적.
- 모든 고객 질문, 제안서, 진단 항목, 교육 반응을 지식자산화.
61~90일: 반복 운영체계 고도화
- 가장 많이 반복된 업무 5개를 Skill Manual화.
- 고객 프로젝트 산출물을 교육·콘텐츠·컨설팅 템플릿으로 재활용.
- 루프별 KPI 대시보드 운영.
- 실제 병목 기준으로 조직 v0.3 재설계.
10. 운영 KPI
| KPI 그룹 | 지표 |
|---|---|
| Revenue | 월 매출, 상담 요청 수, 제안서 발행 수, 강의 후 컨설팅 전환율, 평균 계약금액 |
| Knowledge Asset | 재사용 강의 모듈 수, 표준 템플릿 수, OMW 지식자산 수, 산출물 재사용률 |
| Operations | 미처리 요청 수, 후속조치 누락 수, 승인 대기 건수, 산출물 저장 누락률 |
| Quality | 외부 제출 전 검토율, 사실/추정/제안 구분 준수율, 리스크 플래그 수, 재작업률 |
11. 현행화 원칙
- 이 문서는 회사 운영 구조의 기준이다.
- 에이전트별 세부 계약은 jyp-labs-agent-contract-standard-v0.1에서 관리한다.
- 매출과 지식자산 순환 구조는 jyp-labs-revenue-knowledge-loop-v0.1에서 관리한다.
- 실행 로그와 날짜별 증거는 이 문서에 누적하지 않고
wiki/work/logs/또는 관련 project 문서에 남긴다. - v0.3 개정은 90일 운영 결과, 실제 매출, 대표님 병목, Sophie 처리 가능 범위, 재사용 자산 수를 기준으로 판단한다.
12. 2026-06-16 Sophie cron 실제 업무 적용
대표님 승인에 따라 본 문서는 2026-06-16부터 JYP Labs 상위 조직체계의 active 기준으로 사용한다.
현재 Sophie cron 15개 작업은 sophie-cron-org-system-application-2026-06-16에서 다음 기준으로 매핑했다.
- 3개 운영축: Revenue Line / Knowledge Product Line / Operations & Quality Hub
- 5개 에이전트 셀: Education Asset, AX Consulting, AI Work OS / Methodology, Intelligence & Content, Operations & Quality
- P0 역할: Scout, Nora, Archie, Grace, Mason, Sophie
- 승인 경계: 외부 발송·공개 게시·결제·일정 변경·권한 변경은 자동 실행하지 않고 대표님 승인 대상으로 분리
적용 판정:
- Knowledge Product Line: YouTube/외부 신뢰 소스/OMW/블로그/주간 TOP3 cron으로 수집→분류→초안→보관 루프가 작동 중이다.
- Operations & Quality Hub: morning brief, mail triage, approval monitor, weekly ops briefing, memory review cron으로 접수→분류→승인 감지→증거 관리 루프가 작동 중이다.
- Revenue Line: 블로그 초안과 Jira 브리핑이 콘텐츠/프로젝트 추적 보조로 연결되어 있으나, 고객 발송·가격·계약 관련 자동화는 승인 전 금지 상태로 유지한다.
세부 cron별 적용 기록과 개선 후보는 실행 프로젝트 문서에 남기며, 본 L0 문서에는 적용 원칙과 링크만 둔다.
대표님 승인 기록
| 날짜 | 승인 내용 | 후속 조치 |
|---|---|---|
| 2026-06-15 | 대표님이 본 문서의 방향을 승인 | 15개 전문가 에이전트 상세 Contract 작성 및 전문가 리뷰 진행 |
| 2026-06-16 | 대표님이 본 문서를 상위 조직체계 문서로 승인 | Sophie 현재 cron 15개 작업을 조직체계에 매핑하고 sophie-cron-org-system-application-2026-06-16에 적용 기록 작성 |