AI Native 기업,
더 큰 회사를 향해 성장하는 길
50명을 넘기면 대표가 모든 판단을 직접 하던 방식이 병목이 됩니다. 사람을 더 뽑기 전에, 엑셀과 메신저로 옮기던 일을 AI로 줄이고 팀장이 스스로 판단하는 구조를 만듭니다. 프루퍼는 그로스 컨설팅 기업입니다. 현장에 들어가 직접 만들고 운영해 온 방식을 그대로 가르칩니다.
- Claude
- ChatGPT
- Gemini
- Claude Code
- Antigravity
- Codex
사람은 늘었는데
일은 여전히 손으로 옮기고 있나요?
50명에서 300명 사이의 회사는 큰 시스템을 들이기엔 작고 손으로 버티기엔 큽니다. 데이터는 엑셀과 여러 SaaS에 흩어져 있고, 그 사이를 사람이 메웁니다.
이 규모에서 AI 도입의 목적은 사람을 더 뽑지 않고 다음 단계로 커 가는 것입니다. 교육이 팀장의 판단과 실무자의 반복 업무에 직접 닿아야 그 목적에 가까워집니다.
- A브랜드와 커머스: 채널별 상품 등록, 상세페이지 수정, 리뷰와 CS 응대
- B제조: 품질 실적 취합, 월간 실적 보고, 인증과 표시사항 서류 대조
- C유통: 거래처별 단가와 재고 취합, 발주 수량 정리
- D경영지원: 근태와 급여 검증, 구매 요청과 비품 관리
'기업가치를 증명합니다'를
교육에 그대로 옮겨 드립니다.
받은 과제만 처리하지 않습니다. 현장에 들어가 진짜 문제를 다시 정의하고, 필요하면 도구와 자동화까지 직접 만들어 운영효율을 끌어올립니다. 그래서 세 가지가 다릅니다.
현업에서 만들어 본 FDE
실습 예제는 현업에서 쓰던 것입니다. 강의에서 나온 피드백을 회사 업무에 적용하는 일까지 함께 합니다.
회사 규모에 맞는 도구 선택
큰 시스템을 들이기 전에, 이미 쓰는 엑셀과 SaaS 위에서 AI로 풀 수 있는 것부터 고릅니다. 특정 도구를 팔지 않으므로 중립적으로 권합니다.
영업이익으로 잇는 관점
AI를 영업이익과 기업가치를 올리는 지렛대로 봅니다. 줄어든 시간과 비용을 숫자로 확인하고 다음 투자 판단에 씁니다.
합계와 비율은 AI가 어림하지 않게 수식과 코드로 계산합니다.
계산된 결과를 읽고 요약하고 다음 조치를 제안하는 일을 맡깁니다.
결과를 원본 데이터와 기계적으로 맞춰 보는 절차를 함께 만듭니다.
프루퍼는 AI Native 기업입니다. 사내 시스템을 AI에 연결하는 도구를 직접 만들어 쓰고, 반복 업무를 자동화 워크플로로 돌리며, 흩어진 사내 지식을 AI가 활용하도록 구조화해 왔습니다. 실제로 그렇게 일하는 회사의 방식을 공유합니다.
교육과 컨설팅을 넘어
AI Native 업무환경까지
교육으로 직원과 팀장의 AI 활용력을 끌어올리고, 컨설팅으로 어디부터 바꿀지 정하고, 마지막에 회사가 쓰는 업무툴을 연동해 AI Native 업무환경을 구축하고 나옵니다. 처음부터 전 과정을 사지 않아도 됩니다.
리더 세션에서 나온 우선순위와 해커톤 결과물이 그대로 진단의 입력이 됩니다. 진단에서 정한 업무와 업무툴 목록은 업무환경 구축의 설계도가 됩니다. 교육에서 찾은 문제를 마지막 단계에서 실제로 돌아가는 환경으로 바꿉니다.
무료 AX 상담에서 시작점을 함께 고릅니다. 교육 범위부터 잡기 어렵다면 반나절짜리 진단 라이트를 먼저 하고, 그 결과로 강의와 해커톤의 과제를 정할 수도 있습니다. 진단 대금은 이어지는 과정의 비용에서 차감합니다.
전 직원 기본기부터
직무 특화까지
직원의 AI 활용력을 수준별로 끌어올리는 강의형 과정입니다. 실습은 회사가 이미 쓰는 엑셀과 문서, 직무의 실제 데이터로 합니다. 회차당 25명을 기준으로 운영하고 인원이 늘면 회차를 늘립니다.
AI 리터러시
생성형 AI의 기본기, 업무 적용 감각, 보안 기준을 다룹니다. 개인 계정 AI에 회사 자료를 넣지 않는 선과 회사 계정으로 쓰는 원칙을 실패 사례로 정합니다.
도구 실무
엑셀 취합과 정리, 문서와 보고서처럼 매주 반복하는 사무 업무를 회사가 고른 도구로 자동화합니다. 실습 파일은 수강생이 실제로 다루는 파일입니다.
직무 특화
채널별 상품 등록, 가격 변동 대응, 월간 실적 취합, 근태와 급여 검증처럼 직무의 실제 업무로 실습합니다. 숫자는 코드로 계산하고 해석은 AI에 맡기고 검증은 원본과 대조합니다.
사내 AI 챔피언
현업 요청을 다 받지 못하던 IT 담당자가 Claude Code, Google Antigravity, Codex 가운데 회사 스택에 맞는 도구로 사내 도구를 직접 만들고 배포합니다.
판단이 팀장에게 내려가야
회사가 빨라집니다
직원 과정만으로는 회사가 바뀌지 않습니다. 대표와 임원이 먼저 도입 방향을 맞추고, 팀장이 자기 업무에서 AI를 쓰기 시작해야 팀이 따라옵니다.
리더 세션
어디부터 도입할지, 무엇을 팀장이 결정하게 할지를 정합니다. AI 도입을 비용으로 보지 않고 영업이익과 기업가치의 지렛대로 보는 관점을 맞추고, 회사의 진짜 문제를 꺼냅니다.
팀장 1:1 밀착
팀장의 병목은 사람마다 다르고, 팀장은 이틀짜리 과정을 비울 수 없습니다. 팀장 한 명에게 3시간을 붙어 본인의 실제 반복 업무를 실데이터로 끝까지 돌리고, 팀원이 그대로 쓰는 배포본으로 다듬어 팀 채널에 올립니다.
회차당 25명 기준의 집합 강의와 실습이 기본이고, 떨어진 사업장은 온라인 송출을 병행합니다. 실습 결과물은 공유 보드로 모으고 사전과 사후 설문을 같은 문항으로 돌립니다.
한 팀부터 시작하는
사내 AI 해커톤
강의에서 나온 적용 후보를 팀이 들고 와 실제 데이터로 돌아가는 결과물로 만듭니다. 전사 행사로 키우지 않고 한 팀부터 시작할 수 있습니다. 프루퍼가 기업 AI 심화 해커톤을 코치한 경험 위에 섭니다.
시연에서 끝나지 않습니다
실제로 배포하고 운영해 본 회사라, 쓸 만한 결과물을 팀 업무로 잇는 길을 압니다.
심사 기준은 밸류
줄어든 업무 시간, 실제 데이터로 돌아가는지, 다른 팀으로 넓힐 수 있는지를 봅니다.
코치가 실전 빌더
막히는 지점에서 코치가 실제 구현을 함께 풉니다.
한 팀으로 시작해 효과를 본 뒤 다른 팀으로 넓힙니다.
AX 진단을 거쳐 업무환경 구축 단계에서 회사의 업무툴에 붙입니다.
문제 발굴 워크숍으로 시작합니다. 각 팀이 AI로 없앨 반복 업무를 정하고 프루퍼가 그 문제의 크기를 함께 가늠합니다. 도구를 세팅하고 데이터를 준비한 뒤 코치가 붙어 빌드를 돕습니다. 심사는 절감 시간, 완성도, 재사용성, 팀 적용 가능성을 기준으로 합니다.
무엇부터 바꿀지
진단으로 정합니다
대표와 팀장이 함께 앉아 반복 업무를 꺼내 놓고, AI로 줄일 일과 사람이 판단할 일을 가릅니다. 반나절짜리 진단 라이트로 시작하고, 더 넓게 볼 때 AX 진단으로 이어갑니다.
대표와 팀장급이 함께 참여합니다.
A4 5장 진단서, 자동화 후보 10건 목록
AX 진단이나 패키지로 이어가면 진단 대금을 전액 차감합니다.
현행 프로세스 전체를 진단하고 AI 전환의 우선순위를 정합니다. 리더 세션의 우선순위와 해커톤 결과물이 그대로 진단의 입력이 됩니다. 회사가 쓰는 업무툴과 데이터가 어디에 쌓이는지 지도로 그려, 업무환경 구축 단계의 설계도를 만듭니다.
비용은 진단 범위와 산출물, 실제 투입 일수를 기준으로 구성합니다. 프루퍼는 실무에 직접 참여하는 협업 대상자로 일합니다.
쓰던 업무툴 그대로
AI Native 업무환경으로
교육과 컨설팅에서 정한 것을 현장에서 실제로 돌아가게 만들고 나옵니다. 회사가 이미 쓰는 업무툴을 Claude와 연동하고, 필요한 것은 추가해, 임직원이 회사 맥락 위에서 일하는 환경을 구축합니다.
- Slack
- Google Drive
- 메일, 캘린더
- 엑셀, 그룹웨어 등
업무툴에서 생산되는 대화, 문서, 결정을 회사의 개념과 관계로 정리한 지식 구조
- 거래처
- 제품
- 부서
- 결정
- 정책
- 업무 절차
- 컨텍스트
- 기록
온톨로지를 읽고 답하고 만듭니다
부서별 권한 안에서 일합니다
현장에서 회사가 쓰는 업무툴을 Claude와 연결합니다. 없던 연결은 추가합니다.
흩어진 대화와 문서를 회사 개념과 관계로 정리해 기업 온톨로지를 구축합니다.
각 업무툴이 온톨로지에 기록을 더하고, 동시에 온톨로지를 꺼내 쓰도록 세팅합니다.
임직원이 온톨로지 기반으로 일하도록 부서별 권한과 작업 규칙을 세팅하고, 돌아가는 것을 확인한 뒤 나옵니다.
채널에서 내린 결정과 Drive의 문서가 온톨로지의 거래처, 제품, 업무 절차에 연결됩니다. 직원이 Claude에 물으면 그 연결을 근거로 답하고, 새로 정한 것은 다시 온톨로지에 기록됩니다. 팀장이 바뀌거나 사람이 늘어도 회사의 맥락이 사람에게 묶이지 않습니다.
필요한 단계부터 시작합니다
강의는 인원과 일수로, 해커톤은 기간과 코치 규모와 결과물 수준으로, 컨설팅과 구축은 진단 범위와 산출물, 실제 투입 일수로 견적을 잡습니다. 지급은 금액 구간에 따라 나눠서 받습니다.
패키지를 정하기 전에 무료 상담으로 반복 업무를 듣고 자동화 후보를 함께 뽑습니다. 반나절 진단 라이트로 먼저 시작해도 되고, 그 대금은 이어지는 패키지에서 차감합니다.
교육 이후에
달라지는 것
자주 묻는 질문
교육 예산이 따로 잡혀 있지 않습니다.
반나절짜리 진단 라이트로 작게 시작할 수 있습니다. 진단 대금은 이어지는 과정의 비용에서 차감하고, 금액이 커지면 착수와 완료로 나눠서 받습니다. 처음부터 전 과정을 정하지 않아도 됩니다.
팀장들이 이틀을 비우기 어렵습니다.
팀장 과정은 1:1로 3시간씩 나눠 진행합니다. 팀장 본인의 실제 업무 자료로 하기 때문에 과정에서 만든 결과물을 그날 바로 팀에 배포합니다.
IT 담당자가 한두 명뿐입니다.
L1부터 L3까지는 코드 없이 진행합니다. IT 담당자는 L4에서 사내 도구를 직접 만드는 AI 챔피언으로 키우고, 업무환경 구축이 끝나면 운영 가이드와 함께 그 담당자에게 넘깁니다.
실습은 우리 회사 업무 자료로 합니까.
수강생 본인의 업무 자료로 실습하는 것이 원칙입니다. 수량과 일정은 그대로 쓰고, 거래처명과 인명은 바꿔 넣고, 원가와 단가는 넣지 않는 기준을 실습 전에 정합니다. 민감한 자료는 더미 데이터로 대체합니다.
직원들이 이미 개인 계정으로 AI를 씁니다.
막기 전에 기준을 먼저 정합니다. L1에서 AI에 넣지 않을 자료와 회사 계정으로 쓰는 원칙을 정하고, 회사가 쓸 도구를 고르는 일은 상담과 진단에서 함께 합니다. 업무환경 구축 단계에서는 회사 계정과 권한 안에서 쓰도록 세팅합니다.
견적과 일정은 언제 나옵니까.
무료 AX 상담이 먼저입니다. 조직 규모와 반복 업무를 듣고 커리큘럼 초안과 견적, 일정을 함께 드립니다. 강의는 인원과 일수로, 해커톤은 기간과 코치 규모로, 컨설팅과 구축은 범위와 투입 일수로 산정합니다.
다음 단계로 커 가는 회사의
AI 파트너를 찾고 계셨다면.
교육, 컨설팅, AI Native 업무환경 구축. 어느 지점부터 시작할지 함께 정해봅시다.