GEN/DISTRICT AI FOR REAL WORK
FROM USING AI TO RUNNING ON AI

우리 회사 일에 맞는 AI, 실제로 쓰이게 만들어요.

교육이나 데모에서 끝내지 않아요. 반복 업무 하나를 고르고, 팀이 직접 써 보고, 사내 시스템에 연결해 안정적으로 운영될 때까지 함께해요.

우리 업무도 가능한지 물어보기 ↗ 직접 만든 결과 보기
01 / 방향을 정하다ALIGN
02 / 사람을 준비하다ENABLE
03 / 시스템을 만들다BUILD
04 / 성과를 운영하다OPERATE
WHY AI STALLS

AI는 도입했는데, 일은 그대로인가요?

도구를 더 소개한다고 일이 저절로 바뀌지는 않아요. 실제 업무, 회사 데이터, 담당자의 판단과 운영 책임까지 함께 바뀌어야 해요.

01 / PEOPLE

배웠는데, 현업에서 안 써요

일반적인 프롬프트 대신 우리 팀이 매일 하는 일로 연습하고, 바로 쓸 수 있는 업무 흐름을 남겨요.

02 / SYSTEM

데모는 있는데, 운영할 사람이 없어요

권한과 보안, 사내 시스템 연결, 배포 뒤 관리까지 처음부터 함께 설계해요.

03 / OUTCOME

효과가 있는지 설명하기 어려워요

사용 횟수보다 시간이 얼마나 줄었고, 품질과 고객 경험이 어떻게 달라졌는지 확인해요.

START WHERE YOU ARE

필요한 곳부터 시작해요. 끝까지 한 팀이 맡아요.

진단만 필요해도, 교육부터 시작해도, 바로 시스템을 만들어도 괜찮아요. 지금 단계에서 시작해 실제로 쓰이고 성과가 확인될 때까지 이어가요.

01 / DIRECTION

ALIGN

먼저 바꿀 업무 하나를 골라요. 담당자, 목표, 필요한 데이터와 지켜야 할 보안 기준도 함께 정해요.

DIAGNOSE → PRIORITIZE → ROADMAP
02 / PEOPLE

ENABLE

직무별 실제 업무로 연습해요. 교육이 끝나면 바로 써 볼 업무 흐름과 사용 원칙이 남아요.

LEARN → PRACTICE → ADOPT
03 / SYSTEM

BUILD

문서, 상담, 영업, 운영처럼 반복되는 일을 AI가 처리하게 만들고 지금 쓰는 도구와 연결해요.

PROVE → INTEGRATE → DEPLOY
04 / OUTCOME

OPERATE

정확도와 비용을 지켜보고, 문제가 생기면 고치고, 효과가 확인된 업무부터 넓혀가요.

MEASURE → GOVERN → IMPROVE
TRY ONE WORKFLOW FIRST

큰 프로젝트 전에, 업무 하나로 먼저 확인해요.

2주 동안 실제 데이터로 작동하는 화면을 만들어요. 우리 팀에 정말 도움이 되는지 써 보고 다음 투자를 결정할 수 있어요.

01

바꿀 일을 하나 골라요

시간이 많이 들거나 실수가 잦고, 바뀌면 효과가 큰 일을 먼저 찾아요.

02

직접 써 볼 수 있게 만들어요

실제 데이터와 화면으로 만들고, 담당자가 결과를 확인하고 바로잡을 수 있게 해요.

03

그다음은 결과로 정해요

효과가 있으면 넓히고, 부족하면 고치고, 맞지 않으면 멈춰요. 추측으로 큰 투자를 시작하지 않아요.

BUILT AND RUNNING

설명보다, 직접 만든 결과를 보여드릴게요.

기업 지식, 영업, 교육, 법률, 음성, 다국어 업무까지. 아이디어에 그치지 않고 사람들이 실제로 쓰는 제품과 시스템으로 만들었어요.

AGENTDECK BY GENDISTRICT · FLAGSHIP PRODUCT

AI에게 일을 맡기고, 사람이 통제하는 작업 환경.

AgentDeck은 Claude, GPT, Gemini를 이용한 장시간 작업을 한곳에서 실행하고 확인하며, 중요한 순간에는 사람이 직접 승인할 수 있게 합니다.

  • 여러 에이전트의 프로젝트, 작업 상태와 결과를 한 화면에서
  • Windows·macOS에서 실행하고 휴대폰에서 확인·승인
  • 로그인 정보와 작업 파일은 내 컴퓨터에
Windows 프리뷰 macOS 베타 신청 어떻게 만들었는지 →
AGENTDECK / ENTERPRISE · ORGANIZATION LAYER

AgentDeck을 팀의 정책과 책임 안에서.

AgentDeck의 조직 관리 계층입니다. 조직·좌석·정책·감사·사용량·기기를 관리하면서도 관리자는 구성원의 대화 내용을 볼 수 없습니다.

  • 역할 기반 좌석·초대와 회사 AI 제공자 연결
  • 모델, 샌드박스, 승인과 MCP 사용 범위를 조직 정책으로
  • 대화 내용 없이 감사 메타데이터와 사용량만 확인
어떻게 만들었는지 → 서비스 열기 ↗
LEARN WITH REAL WORK

배운 다음 날, 내 일에 쓸 수 있어야 해요.

참가자가 실제로 하는 일을 먼저 살펴봐요. 그 업무에 맞는 AI를 직접 만들고, 현업 상황을 옮긴 게임형 시뮬레이션에서 써 봐요.

01 / WORKFLOW-SPECIFIC AX · LG KAM

KAM의 실제 업무를 AI로 다시 설계

범용 AI 도구 사용법을 가르치는 과정이 아닙니다. LG전자·화학·에너지솔루션·이노텍·마그나의 KAM 업무를 사전 FGI로 분석하고, 시장 센싱 → RFQ → 내·외부 협상 흐름에 맞는 도구와 에이전트를 직접 만들었습니다. 마지막에는 실제 영업 상황을 재현한 NPC와 협상하며 업무 적용력을 검증했습니다.

  • ACTUAL KAM WORKFLOW
  • CUSTOM AI AGENT
  • GAME SIMULATION
“NPC와 실시간으로 대화한 경험이 가장 현실적이었습니다.”— LG KAM AX 참여자
02 / FIELD-WORK AX · KOTRA

해외 무역관 업무에 맞춘 AI 도입

프롬프트 기능을 훑는 대신 바이어 상담 기록, 시장·규제 조사, CRM 정리처럼 해외 무역관에서 반복되는 일을 출발점으로 삼았습니다. 업무별 모델과 현장 에이전트를 설계하고 가상 미션에서 적용했으며, 실제 산출물로 KOTRA와 EU 시장 모니터링 앱을 함께 만들었습니다.

  • FIELD WORK INVENTORY
  • MISSION-BASED PRACTICE
  • EU MARKET MONITOR APP
교육 사례 보기 ↗
우에추라바 구청과 Universidad Autónoma AI 해커톤 현장
03 / PUBLIC INNOVATION · CHILE

도시의 실제 문제를 AI 프로토타입으로

Universidad Autónoma와 우에추라바 구청이 연 AI 해커톤에서 학생과 구청 실무자가 내부 행정 문제를 직접 정의하고, 지자체 업무에 맞는 소프트웨어 제안으로 발전시켰습니다. GenDistrict 팀은 MAIDEPOT 기반 제작을 지원했습니다.

  • 구청 실무자가 직접 문제 정의
  • 팀별 AI 서비스 프로토타입
  • 공공 업무 맥락에 맞춘 설계
공식 기사 보기 ↗

회사 안에서 안심하고 써야 하니까요.

01

사람이 마지막 결정을 해요

AI가 할 일과 사람이 확인하고 승인할 일을 처음부터 나눠요.

02

회사 자료를 먼저 지켜요

어디에 저장하고 누가 보고 외부 AI로 무엇을 보낼지 시작 전에 정해요.

03

효과를 숫자로 확인해요

도입 개수보다 시간, 비용, 품질과 고객 경험이 얼마나 달라졌는지 봐요.

04

필요한 AI를 골라 써요

한 모델에 묶이지 않고 업무에 맞는 AI를 고르고 나중에 바꿀 수 있게 만들어요.

05

만든 뒤에도 계속 돌봐요

출시 뒤 품질을 살피고, 문제가 생기면 복구하고, 계속 개선해요.

BEFORE WE START

처음 문의할 때 많이 묻는 것.

계획이 완벽하지 않아도 괜찮아요. 지금 가장 궁금한 내용부터 확인해 보세요.

01 / ALIGN

무엇부터 시작해야 하나요?

반복이 많거나 실수가 잦고, 바뀌면 효과가 큰 업무부터 찾아요. 이미 바꿀 일이 정해졌다면 진단을 다시 하지 않고 교육이나 구축부터 바로 시작할 수 있어요.

02 / ENABLE

교육만 요청해도 되나요?

네. 다만 기능을 훑는 교육보다 참가자가 실제로 하는 업무로 과정과 실습을 만들어요. 교육이 끝나면 팀이 바로 써 볼 업무 흐름과 사용 원칙이 남아요.

03 / PROOF

큰 프로젝트 전에 작게 시험해 볼 수 있나요?

네. 2주 동안 중요한 업무 하나를 실제 데이터와 화면으로 만들어요. 담당자가 직접 써 보고 정확도, 처리 시간과 위험을 확인한 뒤 다음 단계를 정해요.

04 / INTEGRATE

지금 쓰는 사내 시스템과 연결할 수 있나요?

CRM, ERP, 그룹웨어, 문서 저장소와 내부 API에 연결할 수 있어요. 처음에는 읽기 전용이나 담당자 승인 방식으로 안전하게 시작할 수도 있어요.

05 / SECURITY

회사 자료가 외부 AI로 넘어가나요?

무조건 보내지 않아요. 어디에 저장하고 누가 볼 수 있는지, 외부 모델로 무엇을 보낼 수 있는지 시작 전에 정해요. 필요한 경우 사내 전용 환경과 비식별 처리도 적용해요.

06 / OPERATE

만든 뒤 운영도 맡길 수 있나요?

네. GenDistrict가 품질, 비용, 보안과 개선을 계속 운영할 수도 있고, 소스와 운영 절차를 정리해 내부 팀에 넘길 수도 있어요.

START WITH ONE TASK

지금 가장 오래 걸리는 일, 하나만 알려주세요.

AI 계획서나 요구사항 문서는 없어도 돼요. 누가 어떤 일을 얼마나 자주 하는지 알려주시면, AI로 바꿀 수 있는지부터 함께 살펴볼게요.

이 업무가 가능한지 물어보기 ↗