AI Team 구축

개요

신규 AI 비즈니스를 만들거나, 기존 조직을 혁신하거나. 당신이 선택하세요. Junis AI Team 구축 컨설팅은 단순한 기술 도입이 아닌, 완전히 새로운 비즈니스 가치를 창출하거나 조직의 근본적 혁신을 실현하는 완전한 솔루션입니다.

맞춤형 특성상, 실제 진행은 본 안내 내용과 다소 차이가 있을 수 있습니다.

💡 Junis AI Team으로 실현 가능한 것들:

🚀 신규 AI 서비스 런칭: 아이디어만 있다면 2-3주 만에 실제 작동하는 AI 기반 SaaS/서비스 구축
🤝 조직 협업 혁신: 복잡한 업무 프로세스를 AI 팀원들의 체계적 협업으로 완전 자동화
💰 수익 모델 설계: AP2/x402 프로토콜 기반 AI 서비스 수익화 전략 포함

🚀 신규 비즈니스 창출

AI 기반 SaaS 서비스 MVP 2-3주 구축
독창적인 AI 수익 모델 설계
시장 진입 속도 극대화

⚡ 조직 협업 혁신

기존 프로세스 AI 자동화 (60-80% 시간 절감)
생산성 2-3배 향상
인력 재배치로 핵심 업무 집중

🔑 턴키 솔루션

기술 지식 없이도 즉시 활용 가능한 완성된 AI Team 인수

🎯 맞춤형 설계

당신의 비즈니스 목표에 완벽히 최적화된 워크플로우

👥 전문가 구축

Google ADK 기반 최첨단 AI 오케스트레이션 전문가 팀

🛠️ 지속 지원

1회 무료 업데이트 튜닝 서비스 포함 (구축 후 3개월 이내)

컨설팅 프로세스

전체 타임라인: 약 4-6주

Step A: 이메일 컨택 및 일정 조율

소요 시간: 1-2일[email protected]로 문의 시 다음 정보를 포함해 주세요:

회사명 및 산업 분야
비즈니스 현황 및 자동화하고 싶은 프로세스
희망 일정 및 예산 범위 (선택)

영업일 기준 24시간 이내 1차 미팅 일정 안내

Step B: 1차 미팅 - 비즈니스 이해 및 범위 산정

소요 시간: 1회 온라인 미팅 (1-2시간)진행 내용:

Junis 플랫폼 소개 (15분)
- Google ADK 기반 AI 오케스트레이션 시스템
- Sequential/Parallel/Loop Agent 패턴
- MCP/Tool/RAG 통합 역량
컨설팅 프로세스 소개 (10분)
- 단계별 진행 방식
- 예상 타임라인
- 산출물 및 지원 범위
요구사항 파악 (40분)
- 현재 비즈니스 프로세스 분석
- 자동화 목표 및 우선순위
- 기존 시스템 및 데이터 현황
- 외부 연동 필요 서비스 (GitHub, Firecrawl, 커스텀 API 등)
AI Team 규모 1차 산정 (20분)
- 필요한 Agent 수 및 구조 예상
- 구축 난이도 평가
- 대략적인 견적 범위 안내
Q&A 및 진행 여부 논의 (15분)

미팅 종료 후:

고객: 진행 여부 검토 (1-3일)
Junis: 1차 미팅 내용 요약 및 Next Step 이메일 발송

Step C: 견적서 제출 및 계약

소요 시간: 3-5일진행 순서:

최종 컨설팅 견적서 전달 (이메일)
- 구축 AI Team 상세 스펙
- 타임라인
- 컨설팅 비용 및 결제 조건
견적 협의 및 조정 (필요 시)
- 범위 조정 가능
- 우선순위 재설정 가능
컨설팅 계약 체결
- 계약서 서명
- 세금계산서 발행
- 금액 지불

결제 조건:

선금 100%: 계약 체결 후 3일 이내

Step D: 비즈니스 프로세스 심층 분석

소요 시간: 약 1주 미팅: 온라인 1회 + 오프라인 1회진행 내용:

🖥️ 온라인 미팅 (2-3시간)

현황 파악:
- 상세 업무 프로세스 맵핑
- 데이터 플로우 분석
- 병목 구간 및 비효율 포인트 파악
- 자동화 가능 영역 도출
기술 환경 조사:
- 기존 시스템 및 API 연동 가능성
- 데이터 접근 권한 및 보안 정책
- 클라우드 인프라 현황

🏢 오프라인 미팅 (3-4시간)

실무진 인터뷰:
- 일선 담당자 업무 프로세스 직접 관찰
- Pain Point 및 니즈 상세 청취
- 기대 효과 및 KPI 논의
데이터 샘플 검토:
- 실제 데이터 구조 및 품질 확인
- RAG 구축 가능성 평가
- 외부 데이터 소스 파악

산출물:

📄 비즈니스 프로세스 분석 리포트 (이메일 발송)
- AS-IS 프로세스 맵
- 자동화 영역 및 우선순위
- 기술적 제약사항 및 해결 방안

이 단계에서 도출된 인사이트가 AI Team 설계의 핵심이 됩니다. 솔직하고 상세한 정보 공유가 성공의 열쇠입니다.

Step E: AI Team 구축 플랜 제안

소요 시간: 약 1주 산출물: 상세 구축 플랜 문서 + 온라인 브리핑 1회제안 내용:

📋 AI Team 아키텍처 설계

Agent 구조 다이어그램
- Orchestrator 설계
- Sequential/Parallel/Loop Agent 배치
- Agent 간 데이터 플로우
Agent별 역할 및 스펙
- Agent 이름 및 목적
- 사용할 LLM 모델 (Claude, GPT, Gemini 등)
- Context Engineering 전략
- 예상 성능 및 제약사항

🔌 통합 계획

MCP (Model Context Protocol) 연동
- GitHub, Firecrawl 및 커스텀 MCP 서버
- 사용자별 인증 정보 관리 방안
- API 연동 범위 및 권한 설정
Tools 개발
- 커스텀 Python 함수 목록
- 외부 API 호출 래퍼
- 데이터 변환 로직
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- DataStore 구성 계획
- 인덱싱할 문서 유형 및 범위
- 검색 전략 및 최적화 방안

📊 예상 효과 분석

자동화율 (% 기준)
시간 절감 효과 (시간/주)
비용 절감 효과 (원/월)
품질 개선 지표

🗓️ 구축 타임라인

주차별 작업 계획
마일스톤 및 체크포인트

브리핑 미팅 (온라인 1-2시간):

제안 내용 상세 설명
Q&A 및 피드백 수렴
고객 의견 반영한 최종 플랜 확정

중요: 이 단계에서 고객의 최종 승인이 필요합니다. 승인 후 본격적인 구축 단계로 진행됩니다.

Step F: AI Team 구축 및 셋팅

소요 시간: 약 2-3주 Junis 전문가 팀의 집중 작업 기간구축 작업:

🏗️ Week 1: 기반 구축

Agent 생성 및 기본 설정
- LLM Agent, Sequential Agent, Parallel Agent, Loop Agent 생성
- Model 선택 및 기본 파라미터 설정
- Agent 간 관계 설정 (sub_agents)
MCP 플랫폼 연동
- GitHub, Firecrawl 등 MCP 서버 설정
- 사용자별 인증 정보 등록
- 연동 테스트 및 권한 확인
Tools 개발
- 커스텀 Python 함수 구현
- 외부 API 래퍼 개발
- 에러 핸들링 및 로깅

📚 Week 2: RAG 및 Context Engineering

RAG DataStore 구축
- 문서 업로드 및 인덱싱
- Vertex AI Search 설정
- 검색 품질 테스트 및 최적화
Context Engineering
- Agent별 Instruction Template 작성
- Global Prompt 설정
- Few-shot 예시 추가
- 출력 형식 지정
Agent 간 Orchestration 최적화
- Sequential 실행 순서 최적화
- Parallel 동시 실행 설정
- Loop 종료 조건 세밀 조정

🧪 Week 3: 테스트 및 튜닝

기능 테스트
- Agent별 단위 테스트
- 전체 워크플로우 통합 테스트
- 엣지 케이스 처리 확인
성능 최적화
- 응답 시간 개선
- 토큰 사용량 최적화
- 캐싱 전략 적용
품질 검증
- 출력 정확도 평가
- 일관성 테스트
- 사용자 시나리오 시뮬레이션

중간 리포트 (이메일):

주차별 진행 상황 공유
발견된 이슈 및 해결 방안
예상 일정 업데이트

고객 참여: 이 기간 동안 고객의 추가 작업은 최소화됩니다. 필요 시 데이터 제공 또는 API 권한 부여 협조만 요청됩니다.

Step G: 시스템 브리핑 및 인수인계

소요 시간: 1회 오프라인 미팅 (3-4시간)브리핑 내용:

📖 1부: 시스템 아키텍처 설명 (60분)

Agent 구조 상세 설명
- Orchestrator 역할 및 라우팅 로직
- 각 Agent의 목적 및 작동 방식
- Agent 간 데이터 전달 메커니즘
MCP/Tool/RAG 통합 구조
- 연동된 외부 서비스 목록
- 인증 및 권한 관리 방식
- RAG DataStore 구성 및 검색 전략

💬 2부: 실제 사용 시연 (60분)

주요 사용 사례 데모
- 대표 시나리오 3-5가지 라이브 실행
- 입력 → Agent 실행 → 출력 과정 시연
- 중간 Agent 라우팅 추적
Admin 인터페이스 사용법
- Agent 설정 확인 및 수정 방법
- RAG 문서 추가/삭제 방법
- 세션 히스토리 조회

🔧 3부: 시스템 프롬프트 및 커스터마이징 (60분)

Instruction Template 해설
- 각 Agent의 핵심 프롬프트 구조
- Context Engineering 의도 설명
- 출력 형식 제어 방법
튜닝 가이드
- 자주 조정하는 파라미터 (Temperature, Max Tokens 등)
- 프롬프트 개선 팁
- 성능 모니터링 방법

📝 4부: Q&A 및 운영 가이드 (30분)

자주 묻는 질문
트러블슈팅 가이드
확장 및 개선 방향 제안

📦 인수인계 산출물

✅ AI Team 아키텍처 문서 (PDF)
- Agent 구조 다이어그램
- Agent별 상세 스펙
- MCP/Tool/RAG 통합 구성
✅ 시스템 프롬프트 전체 문서 (PDF)
- Agent별 Instruction Template
- Global Prompt
- Few-shot 예시
✅ 운영 매뉴얼 (PDF)
- 사용자 가이드
- Admin 설정 방법
- 트러블슈팅 가이드
✅ Junis 계정 및 권한
- Organization 관리자 계정
- 팀원 초대 방법

이 시점에서 AI Team이 완전히 인수되며, 즉시 실무에 투입 가능합니다.

Step H: 1회 업데이트 튜닝 서비스

소요 시간: 1회 온라인 미팅 (1-2시간) 제공 기간: 구축 완료 후 3개월 이내 사용 가능튜닝 서비스 내용:

📈 사용 현황 리뷰

실제 사용 패턴 분석
Agent 성능 지표 확인
사용자 피드백 수렴

🔧 개선 작업 (1가지 선택)

Option 1: 프롬프트 최적화
- Agent Instruction 개선
- 출력 품질 향상
- 에러 케이스 처리 강화
Option 2: RAG 튜닝
- 문서 추가 또는 재구성
- 검색 전략 최적화
- 컨텍스트 정확도 개선
Option 3: AI Team 협업 구조 조정
- Agent 실행 순서 변경
- 새로운 Sub-Agent 추가 (소규모)
- Parallel/Sequential 패턴 재설계
Option 4: MCP/Tool 추가
- 신규 외부 서비스 연동 (1개)
- 커스텀 Tool 추가 (1개)

📋 결과 리포트

변경 사항 요약
예상 효과
추가 개선 방향 제안 (선택)

중요: 이 서비스는 구축 완료 후 실제 사용 경험을 바탕으로 최적화하는 기회입니다. 즉시 사용하지 마시고, 2-4주 실사용 후 활용하시는 것을 권장합니다.

컨설팅 결과물

💎 최종 산출물 요약

완성된 AI Team

실무 투입 가능한 턴키 시스템
MCP/Tool/RAG 통합 완료
최적화된 Context Engineering
테스트 완료 및 검증

상세 문서

AI Team 아키텍처 문서 (PDF)
시스템 프롬프트 전체 (PDF)
운영 매뉴얼 (PDF)
브리핑 발표 자료 (PDF)

Junis 계정

Organization 관리자 계정
팀원 초대 권한
모든 기능 무제한 액세스

1회 튜닝 서비스

구축 후 3개월 이내 사용 가능
온라인 미팅 1회
프롬프트/RAG/워크플로우/MCP 중 1가지 개선

기대 효과

🎯 정량적 효과

⏱️ 시간 절감

평균 60-80% 작업 시간 단축
반복 작업 자동화로 인력 재배치 가능
빠른 의사결정 및 실행 속도

실제 사례:

B2B SaaS: 고객 지원 응답 시간 80% 단축 (월 300시간 절감)
마케팅 에이전시: 콘텐츠 제작 시간 70% 단축
컨설팅 펌: 리서치 시간 60% 단축

💰 비용 절감

인건비 대비 80-90% 비용 절감
반복 작업 아웃소싱 비용 제로화
인프라 비용 최소화 (Junis 클라우드 사용)

실제 사례:

월 500만원 아웃소싱 → 50만원 AI Team 운영비
신규 채용 없이 업무량 3배 처리
24/7 자동화로 야간/주말 비용 절감

📈 생산성 증대

2-3배 작업 처리량 증가
병목 구간 해소
동시 다발적 작업 처리 (Parallel Agent)

실제 사례:

마케팅 에이전시: 클라이언트당 제작 콘텐츠 3배 증가
디자인 스튜디오: 프로젝트 턴어라운드 타임 50% 단축
이커머스: 상품 설명 생성 속도 10배 향상

✅ 품질 향상

일관된 고품질 출력
사람의 실수 최소화
데이터 기반 의사결정 (RAG 활용)

실제 사례:

컨설팅 펌: 리서치 보고서 데이터 정확도 95% 이상
B2B SaaS: 고객 응답 일관성 100% 유지
마케팅: 브랜드 가이드 준수율 100%

💡 정성적 효과

🚀 혁신 경쟁력

업계 최신 AI 기술 즉시 도입
경쟁사 대비 기술적 우위
빠른 시장 대응력

🧠 지식 축적

비즈니스 노하우의 AI 시스템화
인력 변동에도 지식 유지
지속적인 학습 및 개선

😊 직원 만족도

반복 작업에서 해방
창의적 업무에 집중 가능
워라밸 개선

📊 확장 가능성

검증된 워크플로우 복제 가능
신규 팀/지역 확장 용이
비즈니스 성장과 함께 스케일업

견적 안내

💵 컨설팅 비용 산정 기준

컨설팅 비용은 다음 요소에 따라 맞춤 견적을 제공합니다:

AI Team 규모
통합 범위
커스터마이징 수준

구축할 Agent 수

Small (3-5 Agents): 기본 AI 팀원들의 체계적 협업
Medium (6-10 Agents): 복잡한 다단계 프로세스
Large (11+ Agents): 전사적 AI 시스템

Agent 복잡도

LLM Agent: 기본 단위
Sequential/Parallel/Loop Agent: 고급 오케스트레이션

📋 견적 프로세스

1차 미팅

무료 컨설팅

비즈니스 현황 파악
AI Team 규모 1차 산정
대략적인 견적 범위 안내

상세 견적서

맞춤형 견적 제공

구축 AI Team 상세 스펙
작업 범위 및 산출물
타임라인
정확한 비용

협의 및 조정

유연한 범위 조정 가능

우선순위 재설정
단계별 분할 구축 가능
예산에 맞춘 최적 플랜

견적 문의:정확한 견적은 1차 미팅 후 제공됩니다. 부담 없이 [email protected]로 문의해 주세요.영업일 기준 24시간 이내 답변 드립니다.

성공 사례 상세

📊 실제 구축 사례

🚀 AI 스타트업 (신규 비즈니스) - AI 자동 리포트 SaaS 런칭

클라이언트: AI 스타트업 (창업팀 3명) 산업: B2B SaaS - 업계 특화 AI 자동 리포트 생성 서비스 구축 기간: 3주비즈니스 배경:

마케팅 에이전시 출신 창업자가 “광고 성과 분석 리포트 자동 생성” 아이디어 보유
기존 솔루션은 단순 데이터 시각화만 제공, 인사이트는 수동 작성 필요
목표: AI가 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트까지 자동 생성하는 SaaS 구축

요구사항:

광고 플랫폼 API 연동 (Google Ads, Meta Ads, Kakao Ads)
데이터 수집 → 분석 → 인사이트 도출 → 리포트 생성 전체 자동화
고객사별 과거 리포트 학습 (RAG)으로 맞춤형 분석 제공
Sequential Agent로 단계별 품질 검증

구축 AI Team:

Orchestrator: 리포트 생성 요청 라우팅 및 전체 프로세스 관리
Sequential Agent: 데이터 수집 → 분석 → 인사이트 도출 → 리포트 작성 → 품질 검증
Parallel Agent: 여러 광고 플랫폼 데이터 동시 수집
LLM Agents (6개): 데이터 수집, 성과 분석, 경쟁 분석, 인사이트 도출, 리포트 작성, 품질 검증

통합:

Tools: Google Ads API, Meta Ads API, Kakao Ads API 래퍼 개발
RAG: 고객사별 과거 리포트 및 업계 베스트 프랙티스 (50+ 문서)
MCP: GitHub (프로젝트 관리), Firecrawl (경쟁사 분석)

결과:

🚀 MVP 런칭: 아이디어부터 실제 작동하는 서비스까지 3주 완성
💰 수익 창출: 베타 런칭 2개월만에 유료 고객 50개 확보 (월 구독료 $199)
📈 제품 완성도: 리포트 자동 생성 정확도 92% (전문가 검증 기준)
⏱️ 고객 시간 절감: 기존 수동 리포트 작성 시간 8시간 → AI 자동 생성 10분 (98% 단축)

고객 피드백 (창업자):

“개발자도 없는 팀이었는데 Junis 덕분에 3주만에 실제 작동하는 SaaS를 만들었습니다. AI Team이 우리 아이디어를 완벽히 구현했고, 고객들의 반응이 뜨겁습니다. 이제는 AI Team을 계속 개선하며 제품을 키워가고 있습니다.” — 대표, AI 스타트업

비즈니스 인사이트:

시장 진입 속도: 기존 방식(개발팀 채용, 6개월 개발)보다 5배 빠른 시장 진입
초기 투자 절감: 개발팀 인건비 1억원 → Junis 컨설팅 + 월 운영비 2,000만원
수익화 속도: 런칭 2개월만에 월 $10,000 ARR 달성

💡 기존 기업의 신규 AI 사업부 - AI 컨설팅 서비스 런칭

클라이언트: 중견 마케팅 컨설팅 펌 (직원 50명) 산업: B2B 컨설팅 → 신규 AI 기반 데이터 분석 서비스 런칭 구축 기간: 5주비즈니스 배경:

기존 마케팅 컨설팅 사업은 경쟁 심화 및 매출 정체
보유한 고객 데이터를 활용하여 “AI 기반 고객 인사이트 컨설팅” 신규 사업부 런칭 결정
목표: 기존 고객사에 추가 서비스 판매 + 신규 고객 유치

요구사항:

고객사 CRM 데이터 + 시장 데이터 통합 분석
고객 세그먼트 분석 → 행동 패턴 분석 → 예측 모델링 → 실행 전략 제안
자사 컨설팅 노하우를 AI에 학습 (RAG)
경쟁사 대비 차별화된 AI 인사이트 제공

구축 AI Team:

Orchestrator: 분석 프로젝트 관리 및 AI Team 협업 구조 조정
Sequential Agent: 데이터 수집 → 세그먼트 분석 → 행동 분석 → 예측 → 전략 제안 → 리포트
Parallel Agent: 내부 CRM + 외부 시장 데이터 + 경쟁사 데이터 동시 분석
Loop Agent: 예측 모델 정확도 검증 및 반복 개선 (조건 충족까지)
LLM Agents (8개): 데이터 수집, 세그먼트 분석, 행동 분석, 예측 모델링, 전략 도출, 경쟁 분석, 리포트 작성, 검증

통합:

Tools: 자사 CRM API, 시장 데이터 API, 경쟁 분석 API
RAG: 자사 과거 컨설팅 리포트 (200+ 프로젝트), 업계 리서치 자료
MCP: GitHub (프로젝트 관리), Firecrawl (경쟁사 분석)

결과:

🚀 신규 사업부 런칭: AI 컨설팅 서비스를 신규 상품으로 공식 출시
💰 매출 증가: 신규 사업부가 전체 매출의 30% 차지 (론칭 6개월 기준)
📈 고객 확대: 기존 고객사에 추가 서비스 판매 + 신규 고객 20개 유치
⏱️ 프로젝트 속도: 기존 수동 분석 4주 → AI 자동 분석 3일 (90% 단축)
💸 수익성 개선: 인건비 절감 + 프로젝트 수 증가로 사업부 흑자 전환 (6개월)

고객 피드백 (사업부장):

“AI Team 덕분에 우리가 그동안 꿈꾸던 신규 사업을 실제로 시작할 수 있었습니다. 기존 컨설팅 노하우를 AI에 학습시켜 경쟁사가 따라할 수 없는 차별화를 만들었고, 고객들은 우리 AI 인사이트의 깊이와 속도에 놀라워합니다. 이제 회사의 새로운 성장 엔진입니다.” — 신규 AI 사업부장, 마케팅 컨설팅 펌

비즈니스 인사이트:

기존 자산 활용: 보유한 데이터와 노하우를 AI로 시스템화하여 신규 수익 창출
빠른 흑자 전환: 초기 투자 회수 기간 6개월 (일반 신사업 대비 3배 빠름)
확장 가능성: 검증된 AI Team을 타 산업으로 복제 가능 (횡전개 전략)

🏢 B2B SaaS 기업 - 고객 지원 자동화

클라이언트: 국내 B2B SaaS 스타트업 (직원 50명) 산업: 프로젝트 관리 툴 구축 기간: 4주요구사항:

고객 문의 티켓 자동 분류 및 1차 응답
GitHub 이슈 자동 생성 및 추적
기술 문서 RAG 기반 자동 답변
고객 문서 자동 검색

구축 AI Team:

Orchestrator: 티켓 라우팅 및 우선순위 판단
Sequential Agent: 티켓 분류 → 답변 생성 → 품질 검증 → 발송
Parallel Agent: GitHub 이슈 생성 + 고객 문서 검색 동시 실행
LLM Agents (5개): 티켓 분류, 기술 답변, 비즈니스 답변, GitHub 연동, 문서 검색

통합:

MCP: GitHub (이슈 생성), Firecrawl (고객 지원 리소스 수집)
RAG: 기술 문서 500+ 페이지 인덱싱
Tools: 티켓 시스템 API 연동 (Zendesk)

결과:

⏱️ 응답 시간: 평균 4시간 → 30분 (80% 단축)
💰 비용 절감: 월 300시간 인력 절감 (약 500만원)
📈 만족도: 고객 만족도 점수 +25% 향상
🤖 자동화율: 전체 티켓의 60% 자동 처리

고객 피드백:

“야간 및 주말 문의도 즉시 응답할 수 있게 되어 고객 만족도가 크게 향상되었습니다. 엔지니어들은 반복 문의에서 해방되어 제품 개발에 집중할 수 있게 되었습니다.” — CTO, B2B SaaS 스타트업

📊 마케팅 에이전시 - 콘텐츠 제작 자동화

클라이언트: 중견 디지털 마케팅 에이전시 (직원 30명) 산업: 디지털 마케팅 구축 기간: 5주요구사항:

다채널 콘텐츠 동시 생성 (블로그, SNS, 뉴스레터)
브랜드 가이드 준수 자동 검증
트렌드 자동 수집 및 분석
클라이언트별 과거 콘텐츠 학습

구축 AI Team:

Orchestrator: 콘텐츠 전략 수립 및 채널별 분배
Parallel Agent: 블로그 + SNS + 뉴스레터 동시 생성
Sequential Agent: 리서치 → 초안 작성 → 브랜드 검증 → 편집 → 최종본
Loop Agent: 브랜드 가이드 준수 검증 (최대 3회 재작성)
LLM Agents (8개): 트렌드 분석, 블로그 작성, SNS 캡션, 이메일 작성, 브랜드 검증, SEO 최적화, 이미지 프롬프트 생성, 편집

통합:

MCP: Firecrawl (트렌드 수집), GitHub (프로젝트 관리)
RAG: 클라이언트별 브랜드 가이드 (20+ 클라이언트), 과거 콘텐츠 히스토리
Tools: Unsplash API, SEO 키워드 분석 API

결과:

⏱️ 제작 시간: 클라이언트당 8시간 → 2시간 (70% 단축)
📈 생산성: 동시 처리 가능 클라이언트 수 3배 증가
💰 비용 절감: 외주 작가 비용 월 800만원 → 150만원
✅ 품질: 브랜드 가이드 준수율 100% (이전 80%)

고객 피드백:

“콘텐츠 품질은 유지하면서 제작 속도가 3배 빨라졌습니다. 이제 클라이언트 요청에 즉시 대응할 수 있어 경쟁력이 크게 향상되었습니다.” — 대표, 마케팅 에이전시

🎨 디자인 스튜디오 - 브랜드 분석 시스템

클라이언트: 브랜딩 전문 디자인 스튜디오 (직원 15명) 산업: 브랜딩 & 디자인 구축 기간: 6주요구사항:

경쟁사 브랜드 자동 분석
트렌드 리서치 및 인사이트 도출
클라이언트 히스토리 기반 맞춤 제안
디자인 컨셉 자동 생성 (텍스트 기반)

구축 AI Team:

Orchestrator: 브랜드 분석 AI Team 총괄
Sequential Agent: 리서치 → 분석 → 인사이트 → 컨셉 → 리포트
Parallel Agent: 경쟁사 분석 + 산업 트렌드 + 소비자 인사이트 동시 수집
Loop Agent: 컨셉 생성 및 반복 개선 (최대 5회)
LLM Agents (7개): 브랜드 리서치, 경쟁사 분석, 트렌드 분석, 소비자 인사이트, 컨셉 생성, 비주얼 프롬프트, 리포트 작성

통합:

MCP: Firecrawl (경쟁사 웹사이트 분석), GitHub (프로젝트 관리)
RAG: 과거 프로젝트 케이스 스터디 (100+ 프로젝트), 클라이언트 히스토리
Tools: 브랜드 데이터 API, Google Trends API

결과:

⏱️ 리서치 시간: 프로젝트당 20시간 → 4시간 (80% 단축)
📊 분석 깊이: 경쟁사 분석 범위 5개 → 20개 (4배 확대)
🎯 제안 정확도: 클라이언트 만족도 +30% 향상
💰 프로젝트 수주율: +25% 증가 (인사이트 품질 향상)

고객 피드백:

“AI Team이 수집하고 분석한 데이터 덕분에 클라이언트에게 훨씬 깊이 있는 인사이트를 제공할 수 있게 되었습니다. 디자이너들은 리서치 대신 크리에이티브에 집중할 수 있어 만족도가 높습니다.” — 대표, 디자인 스튜디오

💼 컨설팅 펌 - 리서치 자동화

클라이언트: 전략 컨설팅 펌 (직원 80명) 산업: 경영 컨설팅 구축 기간: 7주요구사항:

산업별 리서치 자동화
데이터 수집 및 정제
보고서 자동 생성
과거 프로젝트 인사이트 재활용

구축 AI Team:

Orchestrator: 리서치 프로젝트 관리 및 AI Team 협업 구조 조정
Sequential Agent: 데이터 수집 → 분석 → 인사이트 → 초안 → 검토 → 최종본
Parallel Agent: 다중 데이터 소스 동시 수집 (뉴스, 재무제표, 산업 리포트)
Loop Agent: 데이터 품질 검증 및 보완 (조건 충족까지 반복)
LLM Agents (10개): 뉴스 수집, 재무 분석, 산업 분석, 경쟁 분석, 시장 트렌드, 인사이트 도출, 차트 생성, 초안 작성, 검토, 편집

통합:

MCP: Firecrawl (뉴스 수집), GitHub (프로젝트 관리)
RAG: 과거 리포트 (500+ 프로젝트), 산업 리포트 DB
Tools: 재무 데이터 API, 뉴스 API, 차트 생성 라이브러리, 자체 DB 연동

결과:

⏱️ 리서치 시간: 프로젝트당 40시간 → 16시간 (60% 단축)
📊 데이터 범위: 분석 데이터 소스 10개 → 50개 (5배 확대)
✅ 품질: 데이터 정확도 95% 이상 (수동 리서치 대비 유사)
💰 비용 절감: 외부 리서치 구매 비용 월 1,500만원 → 300만원

고객 피드백:

“리서치 품질은 유지하면서 속도가 2배 이상 빨라졌습니다. 컨설턴트들은 데이터 수집 대신 인사이트 도출과 클라이언트 커뮤니케이션에 집중할 수 있게 되었습니다.” — 파트너, 전략 컨설팅 펌

컨설팅 문의

AI Team 구축 컨설팅 문의하기

이메일: [email protected]문의 시 포함 정보:

회사명 및 산업 분야
자동화하고 싶은 비즈니스 프로세스 (간략히)
현재 팀 규모 및 월 업무량 (선택)
희망 일정 및 예산 범위 (선택)

영업일 기준 24시간 이내 1차 미팅 일정 안내 드립니다.

자주 묻는 질문

우리 비즈니스에 정말 적합할까요?

네, 대부분의 비즈니스에 적용 가능합니다.Junis는 산업에 구애받지 않는 범용 AI 플랫폼입니다. 다음과 같은 업무가 있다면 즉시 적용 가능합니다:

✅ 반복적인 데이터 수집 및 분석
✅ 콘텐츠 또는 문서 생성
✅ 고객 응대 또는 내부 커뮤니케이션
✅ 리서치 및 인사이트 도출
✅ 여러 시스템 간 데이터 통합
✅ 의사결정 지원

1차 미팅에서 당신의 비즈니스 적합성을 함께 확인합니다.

기존 시스템과 통합 가능한가요?

네, 대부분의 시스템과 통합 가능합니다.MCP (Model Context Protocol) 지원:

GitHub, Firecrawl, 커스텀 MCP 서버 등

REST API 통합:

대부분의 SaaS 툴 (Slack, Zendesk, HubSpot 등)
자체 개발 시스템 (API 제공 시)

데이터베이스 연동:

Tools를 통한 커스텀 DB 연동 (PostgreSQL, MySQL, MongoDB 등)

커스텀 개발:

API가 있는 모든 시스템과 통합 가능
필요 시 커스텀 MCP 또는 Tool 개발

1차 미팅에서 기존 시스템 목록을 공유해 주시면 통합 방안을 제안해 드립니다.

구축 후 우리가 직접 관리해야 하나요?

기본적으로는 별도 관리가 거의 필요 없습니다.일상 사용:

채팅 인터페이스로 간편하게 사용
관리자 대시보드에서 사용 현황 모니터링
필요 시 RAG 문서 추가/삭제 (드래그 앤 드롭)

고급 관리 (선택적):

Agent 프롬프트 미세 조정
새로운 Agent 추가
MCP 플랫폼 추가 연동

지원 서비스:

1회 무료 튜닝 서비스 포함 (구축 후 3개월 이내)
추가 지원 필요 시 유지보수 계약 가능 (선택)

기술 지식 없이도 일상적인 사용과 관리가 가능합니다.

보안 및 데이터 관리는 어떻게 되나요?

엔터프라이즈급 보안 및 격리된 데이터 관리데이터 보안:

Multi-Tenant 아키텍처: 조직별 완전 격리
MCP 인증 정보: AES Fernet 암호화 저장
RAG DataStore: 조직 전용 DataStore (타 조직 접근 불가)

인프라 보안:

Kubernetes 기반 클라우드 (AWS/Kakao Cloud)
TLS 암호화 통신
정기적 보안 패치 및 업데이트

규정 준수:

GDPR, CCPA 준수 가능 (데이터 삭제 요청 지원)
On-Premise 배포 가능 (엔터프라이즈 플랜)

데이터 소유권:

모든 데이터는 고객 소유
언제든지 데이터 내보내기 및 삭제 가능

보안 관련 추가 문의사항은 [email protected]로 문의해 주세요.

구축 비용 외에 추가 비용이 발생하나요?

투명한 비용 구조컨설팅 계약 비용 (1회):

AI Team 구축 컨설팅 비용 (견적서 기준)
1회 무료 튜닝 서비스 포함

월 사용 비용:

Junis 플랫폼 사용료 (구독 플랜에 따라 상이)
LLM API 사용료 (실제 사용량에 따라 청구)
- 예상: 월 10-50만원 (사용량에 따라 변동)

추가 비용 (선택):

유지보수 계약 (월/연 단위, 선택)
추가 Agent 구축 요청 시
On-Premise 배포 (엔터프라이즈 플랜)

1차 미팅에서 예상 월 사용 비용까지 포함하여 안내해 드립니다.

다른 AI 플랫폼과 어떻게 다른가요?

Junis만의 차별점

비교 항목	Junis	타 플랫폼
오케스트레이션	Google ADK 기반 (Sequential/Parallel/Loop)	단일 Agent 또는 제한적 체이닝
다중 LLM	Claude, GPT, Gemini 등 자유롭게 조합	단일 모델 또는 제한적 선택
MCP 통합	Local + Remote MCP 완벽 지원	제한적 통합 또는 미지원
RAG	Vertex AI Search 기반 엔터프라이즈급	기본 벡터 검색
커스터마이징	무제한 Agent 생성 및 관계 설정	템플릿 기반 제한적 커스터마이징
보안	Multi-Tenant 완전 격리	공용 환경 또는 제한적 격리
확장성	무제한 확장 가능	플랜별 제한
컨설팅	전문가 맞춤형 구축	셀프 서비스 또는 기본 온보딩

결론: Junis는 단순한 AI 챗봇이 아닌, 기업을 위한 완전한 AI Team 빌딩 플랫폼입니다.

팀원들이 AI에 익숙하지 않은데 괜찮을까요?

걱정하지 마세요. 쉽고 직관적입니다.사용 방법:

채팅 인터페이스: 일반 채팅처럼 자연어로 대화
파일 업로드: 드래그 앤 드롭
결과 확인: 실시간 스트리밍으로 진행 과정 확인

교육 지원:

구축 완료 후 오프라인 브리핑 (3-4시간)
운영 매뉴얼 제공 (PDF)
1회 무료 튜닝 미팅에서 추가 질문 가능

추가 옵션:

AI Context Engineering 교육 컨설팅 제공
8주 체계적 교육 프로그램

대부분의 고객사에서 브리핑 후 즉시 활용 가능하며, 1주일 내 완전히 익숙해집니다.

컨설팅 개요 보기

AI Team 구축 및 팀원 교육 컨설팅 전체 개요

팀원 교육 프로그램 보기

8주 완성 AI Context Engineering 교육 커리큘럼

Consulting

​개요

🚀 신규 비즈니스 창출

⚡ 조직 협업 혁신

🔑 턴키 솔루션

🎯 맞춤형 설계

👥 전문가 구축

🛠️ 지속 지원

​컨설팅 프로세스

​전체 타임라인: 약 4-6주

​🖥️ 온라인 미팅 (2-3시간)

​🏢 오프라인 미팅 (3-4시간)

​📋 AI Team 아키텍처 설계

​🔌 통합 계획

​📊 예상 효과 분석

​🗓️ 구축 타임라인

​🏗️ Week 1: 기반 구축

​📚 Week 2: RAG 및 Context Engineering

​🧪 Week 3: 테스트 및 튜닝

​📖 1부: 시스템 아키텍처 설명 (60분)

​💬 2부: 실제 사용 시연 (60분)

​🔧 3부: 시스템 프롬프트 및 커스터마이징 (60분)

​📝 4부: Q&A 및 운영 가이드 (30분)

​📦 인수인계 산출물

​📈 사용 현황 리뷰

​🔧 개선 작업 (1가지 선택)

​📋 결과 리포트

​컨설팅 결과물

​💎 최종 산출물 요약

완성된 AI Team

상세 문서

Junis 계정

1회 튜닝 서비스

​기대 효과

​🎯 정량적 효과

​💡 정성적 효과

🚀 혁신 경쟁력

🧠 지식 축적

😊 직원 만족도

📊 확장 가능성

​견적 안내

​💵 컨설팅 비용 산정 기준

​📋 견적 프로세스

​성공 사례 상세

​📊 실제 구축 사례

​컨설팅 문의

AI Team 구축 컨설팅 문의하기

​자주 묻는 질문

컨설팅 개요 보기

팀원 교육 프로그램 보기

개요

컨설팅 프로세스

전체 타임라인: 약 4-6주

🖥️ 온라인 미팅 (2-3시간)

🏢 오프라인 미팅 (3-4시간)

📋 AI Team 아키텍처 설계

🔌 통합 계획

📊 예상 효과 분석

🗓️ 구축 타임라인

🏗️ Week 1: 기반 구축

📚 Week 2: RAG 및 Context Engineering

🧪 Week 3: 테스트 및 튜닝

📖 1부: 시스템 아키텍처 설명 (60분)

💬 2부: 실제 사용 시연 (60분)

🔧 3부: 시스템 프롬프트 및 커스터마이징 (60분)

📝 4부: Q&A 및 운영 가이드 (30분)

📦 인수인계 산출물

📈 사용 현황 리뷰

🔧 개선 작업 (1가지 선택)

📋 결과 리포트

컨설팅 결과물

💎 최종 산출물 요약

기대 효과

🎯 정량적 효과

💡 정성적 효과

견적 안내

💵 컨설팅 비용 산정 기준

📋 견적 프로세스

성공 사례 상세

📊 실제 구축 사례

컨설팅 문의

자주 묻는 질문