앱과 서버가 서로 다른 사실을 믿고 있습니다.
기능 하나를 고칠 때 다른 화면과 정책이 깨지고, 어디가 정본인지 설명하기 어렵습니다.
Fractional CTO for product & AI-native teams
제품은 이미 돌아갑니다.
이제 기술이 성장을 막지 않게 해야 합니다.
고객은 늘고 있지만 정규 CTO를 채용하기에는 아직 이른 팀을 돕습니다. 제품 아키텍처부터 AI 품질, web·mobile, release, 조직의 AI-native 업무까지 실제 코드와 운영 근거에서 무엇을 먼저 고치고 무엇을 미룰지 정합니다.
무료 커피챗 요청하기
현재 상황을 남겨주시면 첫 대화부터 중요한 문제에 집중하겠습니다.
이런 순간에 필요합니다
코드는 빨라졌는데, 결정은 더 어려워졌다면
AI는 답하지만, 좋은 답인지 설명할 수 없습니다.
모델 호출은 되지만 품질, 비용, 실패, 출처, 사람 검토가 출시 기준으로 이어지지 않습니다.
AI로 빨라졌지만 안전하게 출시할 수 없습니다.
코드 생산량은 늘었는데 리뷰, 테스트, 배포, 문서가 새로운 병목이 됐습니다.
모바일 화면은 완성됐지만 실제 여정이 불안합니다.
앱 복귀, 네트워크 실패, 사진 업로드, 늦은 AI 응답 뒤에도 사용자 작업이 살아남아야 합니다.
고객과 기능은 늘었는데 기술 우선순위가 없습니다.
서버, 코드, 채용 중 어디에 먼저 투자해야 할지 대표와 개발팀의 판단이 다릅니다.
직원들은 AI를 쓰지만 일하는 방식은 그대로입니다.
개인의 요령은 늘었지만 승인, 검증, 비용, 조직 지식이 반복 가능한 체계로 남지 않습니다.
flowchart LR
A["고객·기능·AI 사용 증가"] --> B["기술과 업무 결정이 복잡해짐"]
B --> C["우선순위·검증·책임이 불명확"]
C --> D["외부 기술 의사결정 파트너"]
D --> E["90일 우선순위"]
D --> F["출시·복구 기준"]
D --> G["팀에 남는 판단 체계"]
두 가지 지원 트랙
제품의 기술과 조직의 AX를 같은 말로 팔지 않습니다.
가격과 진단 방식은 같아도 구매하는 문제는 다릅니다. 제품팀에는 안전한 성장과 출시 기준이, 비즈니스 조직에는 실제 업무가 끝나는 새로운 운영 방식이 필요합니다.
Product & Engineering
제품을 더 안전하게 성장시킵니다.
도메인과 API 계약, AI 기능, web·mobile 상태, 테스트와 배포를 하나의 사용자 여정으로 봅니다.
- Product Contract & Architecture
- AI Feature Production Readiness
- Release Safety & Engineering System
- Mobile Product Reliability
AI-native Organization / AX
AI와 함께 일이 끝나는 방식을 설계합니다.
AI 도구를 더 보급하는 대신 실제 업무 하나의 입력, 판단, 승인, 예외, 측정을 다시 설계합니다.
- AX Opportunity Map
- AI와 사람의 책임·승인 경계
- 검증 가능한 조직 지식과 온보딩
- 4주 pilot과 확장·중단 기준
Organization AX
AI가 문제가 아닙니다.
조직을 이해하는 사람만이 제대로 된 AX를 할 수 있습니다.
Claude Code를 설치하고 전사 교육을 하거나 AX팀을 만든다고 조직이 바뀌지는 않습니다. AI는 각 부서를 더 빠르게 만들 수 있지만, 승인과 핸드오프, 책임 구조가 그대로라면 회사는 더 빠른 사일로가 됩니다.
먼저 조직이 무엇을 이겨야 하는지, 일이 어디서 기다리고 다시 돌아가는지, 누가 결과를 끝까지 책임지는지를 봅니다. 그다음에야 AI가 맡을 일과 사람이 판단하고 책임질 일을 정합니다.
도구 도입이 아니라 전환
- 측정하지 않는 것
- AI 계정 수 · 자동화 개수 · 데모 횟수
- 실제로 측정하는 것
- 고객 리드타임 · 의사결정 지연 · 핸드오프 · 오류와 재작업
- 변화의 주체
- 별도 AX 추진팀이 아니라 문제를 가장 잘 아는 현장 책임자
flowchart LR
A["AI 도구·개인 자동화 증가"] --> B["부서별 산출 증가"]
B --> C["승인·핸드오프·책임은 그대로"]
C --> D["조직 성과는 정체"]
E["조직이 이겨야 할 목표"] --> F["End-to-End 업무 재설계"]
F --> G["AI 처리 + 사람의 판단과 책임"]
G --> H["고객·비즈니스 성과"]
H --> F
01
조직을 먼저 읽습니다.
책임자와 현장 담당자의 언어, 실제 회의와 업무 기록을 함께 봅니다. 일이 멈추고 되돌아가며 책임이 사라지는 지점을 찾습니다.
02
업무 하나를 끝에서 끝까지 다시 설계합니다.
입력, 판단, 승인, 예외, 고객 결과를 연결하고 AI가 처리할 일과 사람이 결정하고 책임질 경계를 정합니다.
03
숫자로 확장 여부를 결정합니다.
작은 현장 실험을 거쳐 고객 리드타임, 의사결정 지연, 핸드오프, 오류와 재작업이 실제로 줄었는지 확인합니다.
Thinking in public
AX에 대한 제 관점과 근거
What I can help with
기술 스택이 아니라 해결할 문제로 시작합니다.
Product Contract & Architecture
복잡해진 제품 정책을 source of truth, 상태, 권한, API 호환성이 명확한 계약으로 바꿉니다.
AI Production Readiness
모델 호출을 server-managed policy, 평가 corpus, 비용, 실패 복구, 출시 gate가 있는 제품으로 만듭니다.
Release Safety
요구사항부터 실제 사용자 검증과 배포까지 이어지는 evidence chain, smoke, rollback 기준을 세웁니다.
Mobile Product Reliability
Figma, iOS runtime, 앱 lifecycle, API, OCR·AI의 부분 실패를 하나의 사용자 여정으로 검토합니다.
Multi-surface & Knowledge
Web·Electron·mobile의 공유 core와 surface별 경계를 나누고, 근거가 있는 지식·온보딩 체계를 만듭니다.
AX Opportunity & Work System
시간, 대기, 오류, 재작업이 큰 업무를 찾아 AI·사람·시스템이 함께 끝내는 운영 루프로 바꿉니다.
Evidence, not a résumé
한 기술 스택이 아니라, 제품 전체를 통과한 경험으로 봅니다.
Scale-up Readiness
인프라 비용을 늘리기 전에 성장의 병목부터 제거했습니다.
서비스 확장을 준비하는 SaaS에서 고객이 느끼는 지연과 운영 복잡성을 분리해, 더 큰 서버가 아니라 더 안정적으로 성장할 수 있는 우선순위를 세웠습니다.
핵심 운영 화면 응답 속도 2.8~7배 개선, 대규모 데이터 전송량 최대 99.8% 감소
AI Product Reliability
AI 기능을 고객이 신뢰할 수 있는 제품 경험으로 만들었습니다.
잘 답할 때만 동작하는 데모를 넘어, 실패해도 복구되고 품질과 비용을 판단하며 지속적으로 개선할 수 있는 제품 운영 체계를 만들었습니다.
AI 품질, 사용자 경험, 출시 가능 여부를 각각 검증하는 판단 기준 확립
Product Expansion
기존 제품 자산으로 새로운 SaaS 시장에 진입했습니다.
이미 검증한 핵심 경험은 유지하면서 제품을 웹과 데스크톱으로 확장해, 처음부터 다시 만드는 비용과 채널별 운영 위험을 줄였습니다.
핵심 자산은 공유하고 채널별 고객 경험과 운영 책임은 명확하게 분리
Release Confidence
출시 후 드러날 문제를 고객보다 먼저 찾았습니다.
정상 화면만 확인하지 않고 사용 중단과 복귀, 대량 입력, 부분 실패, 늦은 AI 응답처럼 실제 사용에서 생기는 위험을 출시 전에 검증했습니다.
기능 구현 완료와 고객에게 안전하게 출시 가능한 상태를 명확하게 분리
외부 자문의 성과와 직접 만든 제품의 경험은 서로 다른 증거입니다. 구현 완료와 실제 사용자 인수, local 검증과 production 검증의 경계를 함께 공개합니다.
진행 방식과 가격
장기 계약부터 권하지 않습니다.
책임자 커피챗에서 문제를 정리하고, 실제 코드와 인프라의 검증이 필요할 때만 원데이로 넘어갑니다. 각 단계는 결과를 확인한 뒤 독립적으로 끝낼 수 있습니다.
STEP 1
책임자 커피챗
무료
2~3시간 · 대표 또는 비즈니스 의사결정권자 1:1
제품 방향, 조직 문제, 기술 고민을 사업의 언어로 먼저 듣습니다. 첫 대화에는 개발자가 참석하지 않습니다.
지금 중요한 결정, 더 확인할 사실, 아직 하지 않아도 될 일을 구분합니다.
STEP 2
원데이 기술 진단
150만원
사전 분석 + 담당 개발자와 6시간
필요한 코드와 인프라의 read-only 권한을 확인하고, 핵심 사용자 여정 하나를 실제 근거에서 분석합니다.
진단 리포트, 30·90일 우선순위, 검증 방법을 전달합니다. 2명 참여 시 30만원이 추가됩니다.
STEP 3A
기술 집중
월 300만원
3개월 · 매주 온라인 2시간 이내
설계·PR·평가·release 기준을 개발팀과 반복하고, 주니어가 스스로 판단할 수 있는 리뷰 루프를 만듭니다.
월 1회 책임자 서면 보고와 마지막 달 오프라인 미팅을 포함합니다.
STEP 3B
기술·조직 동행
월 500만원
3개월 · 매주 오프라인 4시간 이내
3A의 기술 범위에 조직 구조, 역할, 기술 채용, AI-native 업무와 책임자 정렬을 더합니다.
월 1회 비즈니스 책임자 오프라인 미팅을 포함합니다.
VAT, 오프라인 가능 지역과 이동 비용, 일정 변경, 비동기 질문 범위는 착수 전에 확인합니다.
flowchart LR
A["무료 책임자 커피챗"] --> B{"실제 기술 검증이 필요한가?"}
B -->|"아니오"| C["커피챗에서 종료"]
B -->|"예"| D["150만원 원데이 진단"]
D --> E{"지속적인 정렬이 필요한가?"}
E -->|"아니오"| F["내부 팀이 직접 실행"]
E -->|"기술 집중"| G["3개월 A"]
E -->|"기술+조직"| H["3개월 B"]
함께 남기는 것
답보다 판단 체계를 남깁니다.
- 지금·측정·보류가 나뉜 30·90일 우선순위
- 제품과 업무의 source of truth·책임 경계
- 설계·PR·AI 평가·release의 완료 기준
- 대표가 기술 투자를 판단할 사업 언어
- 내부 개발팀과 업무 owner가 반복할 수 있는 기준
하지 않는 일
외주와 도구 판매가 아닙니다.
- 기능 개발, 티켓 처리, PR 작성을 대신하는 외주
- 상주 파견, 24시간 장애 대응, on-call 운영 대행
- 특정 cloud·framework·AI model·vendor 판매
- AI 계정 설정과 프롬프트 모음만 제공하는 AX 교육
- 직원 감축이나 사람의 승인 없는 완전 자율화
- 법률·보안·개인정보 컴플라이언스의 공식 감사
첫 대화는 커피챗입니다
중요한 결정을 더 미루기 전에 이야기해봅시다.
제품과 조직의 현재 맥락을 미리 이해하고 첫 대화부터 중요한 문제에 집중하기 위해 받습니다.
첫 미팅 안내
- 무료 · 2~3시간
- 대표 또는 비즈니스 의사결정권자와 1:1
- 개발자 참석과 코드·인프라 접근 권한은 필요하지 않음
- 서로 맞지 않으면 커피챗에서 편하게 종료
폼보다 이메일이 편하다면 이메일로 직접 연락해 주세요.
요청이 접수되었습니다
입력한 이메일로 답변드리겠습니다.
보내주신 상황을 먼저 읽고, 첫 대화에서 함께 정리할 질문을 준비하겠습니다.