AI 적응을 위한 실용적인 시스템
스프린트 후에는 발견한 내용을 팀을 위한 다음 실용적인 시스템으로 전환합니다.
그것은 프롬프트 라이브러리, 플레이북, 자동화, 어시스턴트, 프로토타입이거나 AI를 사용하기 전에 워크플로를 먼저 수정하자는 결정일 수 있습니다.
적응 해자 구축
대부분의 회사는 더 나은 도구를 구현했기 때문에 AI로 승리하지 못할 것입니다.
경쟁업체는 동일한 모델, 인터페이스, 자동화 플랫폼 및 컨설턴트에 액세스할 수 있는 경우가 많습니다. 도구 레이어가 빠르게 이동하고 복사하기가 더 쉬워집니다.
더 어려운 이점은 일반적으로 세 가지 위치에서 발생합니다.
독점 컨텍스트
귀하의 데이터, 사례, 고객 지식, 내부 결정, 제품 정보, 템플릿 및 작업 내역입니다.
Netpositiv는 당신을 위해 이것을 만들어낼 수 없습니다. 하지만 우리는 사람과 AI 시스템이 안전하게 사용할 수 있도록 구조화하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.
시장 지위
경쟁업체가 빠르게 따라할 수 없는 브랜드, 관계, 유통, 법적 지위, 도메인 전문 지식, 서비스 품질 또는 운영 습관.
Netpositiv는 이러한 장점을 외부에서 창출할 수 없습니다. 하지만 AI가 귀사가 실제로 가치를 창출하는 방식을 지원하도록 함으로써 이를 보호하도록 도울 수 있습니다.
적응 속도
팀이 얼마나 빨리 변경 사항을 알아차리고, 실수를 수정하고, 예시를 개선하고, 규칙을 업데이트하고, 실제 작업을 더 나은 미래 작업으로 바꾸는지.
이것이 우리가 가장 많이 도울 수 있는 부분입니다.
실용적인 AI 시스템은 출력만 생성해서는 안 됩니다. 이는 귀하의 회사가 자체 작업을 통해 더 빠르게 학습하는 데 도움이 될 것입니다.
적응 루프
많은 회사에서는 격리된 출력에만 AI를 사용합니다. 이를 요약하고, 초안을 작성하고, 보고서를 생성합니다.
그러면 시간이 절약됩니다. 그러나 더 강력한 이점은 인식하고, 이해하고, 결정하고, 실행하고, 적응할 수 있는 완전한 워크플로우에서 비롯됩니다.
인지하다
클라이언트 요청, 제품 세부 정보, 이전 결정, 모범 사례, 제약 조건, 위험, 지원 티켓, 판매 노트, 문서 또는 운영 데이터 등 작업의 기반이 되는 입력을 수집합니다.
시스템이 잘못된 것을 인식하면 AI는 잘못된 작업을 더 빠르게 만들 뿐입니다.
이해하다
원시 정보를 유용한 이해로 전환합니다.
AI는 요약, 비교, 분류, 검색, 패턴 추출, 옵션 준비 또는 정보가 충돌하는 위치를 표시할 수 있습니다. 여기서는 독점적인 맥락이 중요합니다. 예, 규칙, 고객 기록 및 품질 기준이 결과를 회사에 적합하게 만듭니다.
결정하다
사람들이 중요한 통화를 책임지게 하세요.
시스템은 장단점, 위험, 증거, 옵션 및 검토 사항을 표시해야 합니다. AI가 무엇을 제안할 수 있는지, 무엇을 사람들이 승인해야 하는지, 회사가 임시변통 대신 규칙이 필요한 부분을 명확히 해야 합니다.
행위
초안, 보고서, 핸드오프, 권장 사항, 답변, 개요, 자동화, 내부 업데이트, 클라이언트 메시지 또는 프로토타입 등 유용한 다음 아티팩트를 생성합니다.
요점은 모든 것을 자동화하는 것이 아닙니다. 요점은 작업을 회사 표준에 맞춰 유지하면서 마찰을 제거하는 것입니다.
적응하다
작품이 배송된 후 무슨 일이 일어났는지 포착하세요.
무엇이 수정되었나요? 어떤 출력이 실패했나요? 어떤 맥락이 빠졌나요? 어떤 규칙이 바뀌었나요? 어떤 엣지 케이스가 나타났나요? 각 수정을 통해 프롬프트, 템플릿, 규칙, 컨텍스트, 자동화, 보조자 또는 구현 개요가 향상될 수 있습니다.
이는 적응 해자입니다. 즉, 현재 시스템이 수행하는 작업뿐만 아니라 회사가 내일 시스템을 얼마나 빨리 개선하는지를 의미합니다.
인지하다
클라이언트 요청, 제품 세부 정보, 이전 결정, 모범 사례, 제약 조건, 위험, 지원 티켓, 판매 노트, 문서 또는 운영 데이터 등 작업의 기반이 되는 입력을 수집합니다.
시스템이 잘못된 것을 인식하면 AI는 잘못된 작업을 더 빠르게 만들 뿐입니다.
이해하다
원시 정보를 유용한 이해로 전환합니다.
AI는 요약, 비교, 분류, 검색, 패턴 추출, 옵션 준비 또는 정보가 충돌하는 위치를 표시할 수 있습니다. 여기서는 독점적인 맥락이 중요합니다. 예, 규칙, 고객 기록 및 품질 기준이 결과를 회사에 적합하게 만듭니다.
결정하다
사람들이 중요한 통화를 책임지게 하세요.
시스템은 장단점, 위험, 증거, 옵션 및 검토 사항을 표시해야 합니다. AI가 무엇을 제안할 수 있는지, 무엇을 사람들이 승인해야 하는지, 회사가 임시변통 대신 규칙이 필요한 부분을 명확히 해야 합니다.
행위
초안, 보고서, 핸드오프, 권장 사항, 답변, 개요, 자동화, 내부 업데이트, 클라이언트 메시지 또는 프로토타입 등 유용한 다음 아티팩트를 생성합니다.
요점은 모든 것을 자동화하는 것이 아닙니다. 요점은 작업을 회사 표준에 맞춰 유지하면서 마찰을 제거하는 것입니다.
적응하다
작품이 배송된 후 무슨 일이 일어났는지 포착하세요.
무엇이 수정되었나요? 어떤 출력이 실패했나요? 어떤 맥락이 빠졌나요? 어떤 규칙이 바뀌었나요? 어떤 엣지 케이스가 나타났나요? 각 수정을 통해 프롬프트, 템플릿, 규칙, 컨텍스트, 자동화, 보조자 또는 구현 개요가 향상될 수 있습니다.
이는 적응 해자입니다. 즉, 현재 시스템이 수행하는 작업뿐만 아니라 회사가 내일 시스템을 얼마나 빨리 개선하는지를 의미합니다.
인지하다
클라이언트 요청, 제품 세부 정보, 이전 결정, 모범 사례, 제약 조건, 위험, 지원 티켓, 판매 노트, 문서 또는 운영 데이터 등 작업의 기반이 되는 입력을 수집합니다.
시스템이 잘못된 것을 인식하면 AI는 잘못된 작업을 더 빠르게 만들 뿐입니다.
이해하다
원시 정보를 유용한 이해로 전환합니다.
AI는 요약, 비교, 분류, 검색, 패턴 추출, 옵션 준비 또는 정보가 충돌하는 위치를 표시할 수 있습니다. 여기서는 독점적인 맥락이 중요합니다. 예, 규칙, 고객 기록 및 품질 기준이 결과를 회사에 적합하게 만듭니다.
결정하다
사람들이 중요한 통화를 책임지게 하세요.
시스템은 장단점, 위험, 증거, 옵션 및 검토 사항을 표시해야 합니다. AI가 무엇을 제안할 수 있는지, 무엇을 사람들이 승인해야 하는지, 회사가 임시변통 대신 규칙이 필요한 부분을 명확히 해야 합니다.
행위
초안, 보고서, 핸드오프, 권장 사항, 답변, 개요, 자동화, 내부 업데이트, 클라이언트 메시지 또는 프로토타입 등 유용한 다음 아티팩트를 생성합니다.
요점은 모든 것을 자동화하는 것이 아닙니다. 요점은 작업을 회사 표준에 맞춰 유지하면서 마찰을 제거하는 것입니다.
적응하다
작품이 배송된 후 무슨 일이 일어났는지 포착하세요.
무엇이 수정되었나요? 어떤 출력이 실패했나요? 어떤 맥락이 빠졌나요? 어떤 규칙이 바뀌었나요? 어떤 엣지 케이스가 나타났나요? 각 수정을 통해 프롬프트, 템플릿, 규칙, 컨텍스트, 자동화, 보조자 또는 구현 개요가 향상될 수 있습니다.
이는 적응 해자입니다. 즉, 현재 시스템이 수행하는 작업뿐만 아니라 회사가 내일 시스템을 얼마나 빨리 개선하는지를 의미합니다.
루프를 일시중지하려면 스테이지에 마우스를 올리거나 초점을 맞추세요.
도구는 루프를 지원합니다
ChatGPT, Claude, Gemini, 맞춤형 어시스턴트, n8n, Make, Notion, Google Workspace, Hermes 에이전트, Pi, CRM 시스템, 헬프데스크 도구, 맞춤형 소프트웨어 등 일반적인 AI 및 비즈니스 도구로 작업할 수 있습니다.
하지만 도구는 결코 출발점이 아닙니다.
먼저 우리는 워크플로가 독점 컨텍스트, 시장 지위, 학습 속도 또는 세 가지 모두를 보호하거나 창출해야 하는 이점을 결정합니다.
그런 다음 팀이 유지할 수 있는 가장 간단한 시스템을 선택합니다.
당신의 팀에는 어떤 종류의 시스템이 적합할까요?
AI 작업 습관 공유
이미 AI를 비공개로 사용하고 있지만 공유 표준은 없는 팀을 위한 것입니다.
여기에는 재사용 가능한 프롬프트, 예시, 검토 체크리스트, 안전한 사용 규칙, 작업 흐름 문서 및 역할별 교육 자료가 포함될 수 있습니다.
모든 사람이 자신의 습관을 만들어내는 대신 팀은 AI를 사용하는 공통된 방법을 갖게 됩니다.
컨텍스트 및 지식 기반
문서, 메시지, 도구, 사람 전반에 걸쳐 올바른 정보가 분산되어 있는 워크플로에 적합합니다.
여기에는 신뢰할 수 있는 소스 폴더, 구조화된 지식 기반, 더 나은 템플릿, 진실된 문서 또는 승인된 회사 자료 검색이 포함될 수 있습니다.
팀은 AI에게 작업 생성을 요청하기 전에 더 명확한 컨텍스트를 얻습니다.
워크플로우 자동화
반복적인 전달, 보고서, 요약, 양식, 업데이트 및 내부 조정을 위한 것입니다.
여기에는 Zapier, Make, n8n, Airtable, Notion, Google Workspace, CRM, 스프레드시트 또는 헬프데스크 워크플로가 포함될 수 있습니다.
팀의 수동 복사, 라우팅 및 후속 작업이 줄어듭니다.
AI 비서 및 에이전트
AI가 정보를 준비, 비교, 조사, 초안 작성, 분류 또는 검색하는 데 도움이 되는 반복 작업의 경우.
여기에는 맞춤형 보조자, 구조화된 채팅 워크플로, 내부 지원 보조자, 연구 보조자, 워크플로 초안 작성 또는 기술 팀을 위한 구현 브리핑이 포함될 수 있습니다.
팀은 의사결정에 대한 지원을 받는 동시에 사람들은 여전히 판단을 가집니다.
프로토타입 또는 구현 개요
소규모의 안전한 테스트가 준비된 워크플로에 적합합니다.
여기에는 범위가 지정된 프로토타입, 프롬프트 기반 워크플로, 경량 내부 도구, 자동화 계획 또는 개발자나 코딩 에이전트를 위한 기술 요약이 포함될 수 있습니다.
팀은 대규모 빌드를 너무 일찍 시작하지 않고도 구체적인 다음 단계를 수행할 수 있습니다.
AI 기반 워크플로 포드
기존 프로세스가 너무 느리거나 단편적이거나 교차 기능을 수행하는 기회에 적합합니다.
이는 임무, 사람, 도구, 컨텍스트, 검토 규칙, 운영 흐름, 성공 기준, 확장 또는 중지 시기 등 하나의 워크플로를 중심으로 소규모 팀을 정의할 수 있습니다.
귀하의 회사는 전체 조직을 바꾸기 전에 새로운 업무 방식을 입증할 수 있는 안전한 방법을 얻게 됩니다.
귀하의 작업 흐름에 적합한 시스템을 알아보고 싶으십니까?
평가를 사용하거나 AI가 도움이 될 수 있지만 올바른 시스템이 아직 명확하지 않은 하나의 워크플로, 팀 또는 프로세스에 대해 이야기해 주세요.