AI Transformation Reference
현업 프로세스를 AI 워크플로우로 전환하는 AX 실무자
영업관리 현장에서 반복 정산, 데이터 검증, 리포트 작성의 병목을 직접 겪었고, 업무 외 시간까지 활용해 AI 기반 자동화와 데이터 시스템을 자발적으로 설계·검증했습니다. 단순 학습용 프로젝트가 아니라 실제 운영 문제를 구조화하고, 사람이 검수할 지점과 시스템이 처리할 지점을 나누는 AX 실험으로 확장했습니다.
AX Focus
AX Fit
직무 적합 신호
현업 이해, 데이터 기준화, AI 자동화, 운영 가드레일을 한 흐름으로 묶는 역할에 초점을 둡니다.
업무 진단
반복 입력, 승인 대기, 데이터 불일치처럼 현장에서 시간이 새는 지점을 먼저 찾고, 자동화보다 기준 정리를 우선합니다.
데이터·ERP 통합
Oracle ERP, Supabase, MSSQL, 수기 문서처럼 흩어진 업무 데이터를 분석 가능한 기준과 조회 흐름으로 연결합니다.
AI 자동화·에이전트
Claude, Gemini, GPT, Vision OCR, 워커, 검증 규칙을 조합해 반복 판단과 리포팅을 업무 흐름 안으로 끌어옵니다.
도입·운영·거버넌스
AI가 전부 판단하는 구조보다 사람이 최종 책임지는 검수 지점, 로그, 문서화, 예외 처리를 함께 설계합니다.
Featured Cases
AX 대표 사례
PharmKPI
Oracle ERP 연동 + 멀티 AI 분석 대시보드
- Problem
- 매출, 수금, 마진, 흡수율 지표가 ERP와 업무 문맥에 흩어져 있어 추세 파악과 보고가 개인 경험에 의존했습니다.
- AX Intervention
- Oracle ERP 데이터를 Supabase 기반 분석 흐름으로 정리하고, Claude·Gemini·GPT 분석을 붙여 KPI 해석과 리포트 생성을 자동화했습니다.
- Outcome
- 영업관리 데이터를 조회용 표에서 의사결정용 대시보드와 AI 분석 흐름으로 확장했습니다.
KPIS DSR
Express 5 + React 19 + MSSQL 풀스택
- Problem
- ERP에서 내려온 의약품 공급내역 테이블에는 형식 오류, 업무 규칙 위반, 제출 기준과 맞지 않는 값이 섞여 있어 사람이 반복 수정해야 했습니다.
- AX Intervention
- 잘못된 테이블 데이터를 바로잡기 위한 수정 규칙과 학습 기능을 구현하고, 검증 결과를 다시 테이블 편집 흐름에 연결해 보고 기준에 맞는 데이터로 정리했습니다.
- Outcome
- ERP 원천 데이터의 오류를 규칙·학습 기반 보정 대상으로 전환해, 웹에서 검증된 제출 가능 데이터와 API 제출 흐름으로 연결했습니다.
CSO Web
Anthropic Vision API + EDI 문서 자동화
- Problem
- CSO 정산과 EDI 문서 확인은 이미지 품질, 위변조 가능성, 승인 흐름이 섞여 수작업 검토 부담이 큰 업무였습니다.
- AX Intervention
- Claude Vision OCR, ELA, EXIF, Perceptual Hash를 묶어 1차 검증을 자동화하고, 위험 판단은 사람이 최종 검수하는 구조로 나눴습니다.
- Outcome
- 문서 검토를 단순 확인 업무에서 증거 기반 검수 워크플로우로 바꾸는 기반을 만들었습니다.
ERP Spec
인수사 IT팀 인계를 위한 ERP 구조 분석 포털
- Problem
- 인수사 IT팀은 내부 Oracle ERP 구조, 테이블 관계, 데이터 출처를 빠르게 파악해야 했지만 구두 설명과 원본 DB 접근만으로는 공통 기준을 만들기 어려웠습니다.
- AX Intervention
- Oracle ERP 785개 테이블의 스키마·컬럼·인덱스·관계를 검색 가능한 웹 문서와 React Flow 관계 그래프로 전환해 ERP 구조 분석 포털로 제공했습니다.
- Outcome
- 개인에게 묶여 있던 ERP 구조 지식을 인수사 IT팀과 현업이 함께 탐색할 수 있는 웹 레퍼런스로 바꿔 인계, 영향 범위 검토, 커뮤니케이션 기준을 만들었습니다.
Claude/Codex Harness
코드는 싸지 않다. Claude/Codex 기반 AX Delivery 자동화 하네스
- Problem
- 코드는 싸지 않다. AX 프로젝트를 빠르게 구현해도 품질, 리뷰, 배포 안전장치, 반복 실수 방지, 맥락 기억이 남지 않으면 현업 적용 속도는 유지되지 않았습니다.
- AX Intervention
- mattpocock/skills의 작은 스킬·공유 언어·피드백 루프 철학을 참고해 Claude Code와 Codex 작업 방식을 규칙, 훅, 에이전트, 온디맨드 스킬로 묶고, wiki·그래프·문서 검색 기반 RAG 기억으로 프로젝트 맥락을 계속 회수하게 만들었습니다.
- Outcome
- 개인 생산성 도구를 AX 프로젝트를 계속 납품할 수 있는 재사용 가능한 운영 규칙, 검증 루프, 장기 기억 체계로 바꿨습니다.
Operating Method
AX를 진행하는 방식
자동화 대상을 먼저 정하지 않습니다. 업무가 실제로 어디서 막히는지, 어떤 기준이 암묵지로 남아 있는지, 어느 지점에서 사람이 책임져야 하는지부터 나눕니다.
현업을 먼저 관찰
도구부터 붙이지 않고, 누가 어떤 입력을 보고 어떤 기준으로 판단하는지 업무 흐름을 먼저 적습니다.
기준 데이터를 고정
ERP, 엑셀, 이미지, 수기 문서 중 무엇을 원천으로 볼지 정하고, 사람이 암묵적으로 처리하던 예외를 드러냅니다.
반복 판단을 자동화
LLM, Vision OCR, 검증 규칙, 워커를 조합해 요약·분류·검증·리포팅처럼 반복되는 판단을 흐름 안에 배치합니다.
위험 지점은 사람이 승인
정산, 문서 위변조, 외부 발송처럼 책임이 필요한 단계는 Human-in-the-loop와 로그를 남기는 구조로 설계합니다.
성과와 예외를 문서화
시간 절감, 오류 감소, 처리량, 예외 유형을 기록해 다음 자동화 범위와 운영 기준을 다시 정합니다.
Proof Stack