기업 맞춤형 AI 업무 시스템
UPFLOW OS
업플로우는 기업마다 흩어진 업무 자료를 회사 데이터로 다시 정의하고, AI가 업무를 처리하는 전용 시스템을 구축합니다.
기존 ERP, 엑셀, 전화 주문, 수기 양식은 전용 커넥터로 연결합니다.
| 주문 | 거래처 | 품목 | 수량 | 입력 경로 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| #1041 | B지점 | 선물세트 A | 120 | 기존 ERP | 출고 대기 |
| #1042 | C상사 | 판촉 텀블러 | 300 | 엑셀 | 출고 완료 |
| #1043 | D지점 | 선물세트 B | 80 | 전화 | 확인 중 |
| #1044 | B지점 | 판촉 우산 | 50 | 카톡 | 입력 확인 |
모든 회사는 고유의 AI 업무 시스템이 필요합니다
기업은 회사에 맞는 시스템을 만들기 위해 상용 ERP, 개발 외주, 바이브 코딩을 시도합니다.
그러나 현장 인력이 직접 만들기 어렵고, 만든 뒤에 유지보수하기는 더욱 어렵습니다.
-
상용 ERP표준 패키지 도입회사 업무에 맞지 않습니다
표준 기능에 업무를 맞춰야 합니다.
맞지 않는 예외는 다시 엑셀과 메모로 처리됩니다. -
개발 외주요구사항 문서로 개발 의뢰고칠 때마다 다시 계약합니다
문서에 없는 현장 예외는 빠집니다.
업무가 바뀌면 외주사 일정과 추가 비용에 묶입니다. -
바이브 코딩AI에게 말로 지시해 직접 개발만든 사람만 고칠 수 있습니다
도구마다 데이터가 따로 있고, 권한과 변경 기록이 없습니다.
만든 사람이 없으면 유지보수가 멈춥니다.
UPFLOW OS: 흩어진 자료를 회사 업무 단위로 다시 정의하고,
그 위에서 업무가 돌아가게 합니다
UPFLOW Foundry: FDE가 현장에서 진단, 구축,
운영 및 자립 3단계로 진행합니다
FDE(Forward Deployed Engineer)는 고객 현장에 직접 가서 일하는 엔지니어입니다.
담당자와 함께 실제 업무를 보고, 실제 데이터로 만듭니다.
1단계
진단
업무 프로세스와 회사 데이터를 파악하고, 실제 데이터로 만든 맞춤형 데모를 보여 드립니다.
- 업무 프로세스 파악담당자를 직접 만나 지금 하는 일과 불편을 듣습니다.
- 회사 내부 데이터 확인ERP, 엑셀, 수기 자료에 무엇이 있는지 확인합니다.
- AI · 외부 서비스 연동 지점 찾기AI가 맡을 일과 연결할 외부 서비스를 정합니다.
- 맞춤형 데모회사 데이터로 만든 화면을 그 자리에서 보여 드립니다.
결과물업무 흐름도 · 연동 지점 목록 · 맞춤형 데모 · 구축 범위 제안서
2단계
구축
데이터를 연결하고 회사 데이터 모델을 만든 뒤, 고객사와 피드백을 주고받으며 계속 다듬습니다.
- 데이터 · 도구 연결ERP와 흩어진 자료, 쓰던 도구를 전용 커넥터로 연결합니다.
- 회사 데이터 모델 만들기업무 단위를 정의하고 서로 연결합니다.
- 업무 기능 구축정한 순서대로 기능을 만들고 실제 데이터로 시연합니다.
- 피드백하며 계속 개선현업 담당자의 의견을 받아 다음 개선에 반영합니다.
보고매주 서면 보고 · 한 일, 진행 상황, 다음 주 계획
3단계
운영 및 자립
데이터가 쌓일수록 시스템이 정교해지고, 회사가 스스로 운영할 수 있는 환경을 만듭니다.
- 데이터 축적쓸수록 쌓이는 데이터로 규칙과 AI 제안이 정교해집니다.
- 요청 · 피드백작은 요청과 피드백을 UPFLOW OS 안에서 바로 받습니다.
- 업무 변경 반영업무가 바뀌면 규칙과 화면을 함께 바꿉니다.
- 안정 운영배포 자동화와 상태 감시로 시스템을 살핍니다.
목표회사가 스스로 운영할 수 있는 환경
사례집
지금까지 12개 기업이 업플로우와 함께했습니다.
- + 추가 예정 다음 구축 사례를 정리하고 있습니다
자주 묻는 질문
지금 쓰는 ERP를 바꿔야 하나요?
바꾸지 않으셔도 괜찮아요.
ERP 데이터는 전용 커넥터로 연결해 UPFLOW OS로 가져와요.
어떤 자료를 어떻게 연결할지는 진단 단계에서 함께 정해요.
상용 ERP나 SI 개발과 무엇이 다른가요?
상용 ERP는 정해진 표준 기능에서 시작해요.
SI 개발은 요구사항 문서에서 시작해서 기능을 납품하면 끝나요.
UPFLOW OS는 업무 프로세스 진단에서 시작해요.
AI는 근거를 붙여 제안하고, 사람이 승인해요.
구축이 끝났는지는 직원분들의 실제 사용 기록으로 판단해요.
데이터는 고객사가 소유하고, 회사가 스스로 운영할 수 있는 환경을 만들어요.
어떤 회사에 맞나요?
주문이 전화, 카톡, 엑셀로 들어오는 회사에 잘 맞아요.
ERP가 있지만 업무 일부를 엑셀과 메모로 처리하는 회사에도 잘 맞아요.
정해진 기능의 범용 소프트웨어만 필요하시거나, 외부 인터넷이 막힌 폐쇄망 환경, 공공기관 사업이라면 맞지 않을 수 있어요.
AI가 틀린 판단을 하면 어떻게 되나요?
계산으로 정할 수 있는 일은 AI가 아니라 정해진 규칙이 처리해요.
같은 입력에는 항상 같은 결과가 나와요.
AI는 판단이 필요한 곳에서 근거를 붙여 제안만 해요.
단가 변경, 출고 확정, 정산 확정처럼 금액이 바뀌는 일은 사람이 승인해야 실행돼요.
모든 동작에는 실행한 사람과 근거 규칙이 기록돼요.
데이터와 보안은 어떻게 관리하나요?
시스템, 데이터, 계정은 고객사 명의로 만들어요.
역할별로 볼 수 있는 것과 바꿀 수 있는 것을 구축 첫날 정해요.
누가 언제 무엇을 바꿨는지 모두 기록해요.
무엇을 보고 구축이 끝났다고 판단하나요?
기능 개수로 판단하지 않아요.
직원분들이 실제로 쓰고 있는지, 그 기록으로 판단해요.
주문 1건에 사람 손이 몇 번 갔는지, 사람 손 없이 끝난 건이 얼마나 되는지, 대표님 판단이 필요했던 건이 얼마나 되는지 함께 봐요.
목표 숫자는 진단 단계에서 잰 현재 상태를 바탕으로 회사마다 정해요.
기간과 비용은 어떻게 정하나요?
진단 단계에서 업무 흐름도를 만든 뒤 정해요.
구축할 업무의 수와 연결할 시스템의 범위에 따라 달라져요.
회사 상황을 알려 주시면 진단 일정부터 안내해 드릴게요.
구축이 끝나면 업플로우와 관계도 끝나나요?
아니요, 이어서 함께해요.
구축이 끝나면 운영 및 자립 단계로 넘어가요.
쌓이는 데이터와 피드백으로 시스템을 계속 다듬고, 업무가 바뀌면 함께 바꿔요.
목표는 회사가 스스로 운영할 수 있는 환경이에요.
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