3줄 요약
- 대기업에서 MD·영업·이커머스를 경험하고, 이후 재생에너지 사업과 앱 개발 등 여러 사업을 해보면서 성과는 결국 역할과 결과물이 연결될 때 만들어진다는 것을 배웠습니다.
- AI도 마케팅·영업·재무·개발을 한 채팅창에 뒤섞어 시키기보다 실제 회사처럼 책임과 결과물을 나누는 편이 훨씬 안정적이었습니다.
- 제가 실제 사업에서 해왔던 방식에 맞춰 AI를 대표실·마케팅·영업·고객지원·재무·개발·운영 7개 역할로 나눠 사용하고 있습니다.
완성 결과물
AI에게 막연히 “사업을 도와줘”라고 요청하는 대신, 실제 사업을 운영하듯 업무의 책임과 결과물을 나누고 필요한 역할에 바로 일을 맡길 수 있는 7개의 실전 AI 업무 프롬프트를 만들 수 있습니다.
누구에게 필요한가
- 여러 사업이나 프로젝트를 동시에 관리하는 사업자
- ChatGPT나 Claude를 업무에 쓰지만 매번 결과가 달라지는 사람
- 마케팅·영업·재무·개발·운영 업무를 체계적으로 AI와 나누고 싶은 사람
- 아이디어 단계의 사업을 실제 실행 구조로 바꾸고 싶은 사람
- AI 에이전트를 만들기 전에 자신의 업무부터 구조화하고 싶은 사람
이 경우에는 먼저 멈추세요
- AI 직원 몇 개를 만들면 실제 조직과 사람을 모두 대체할 수 있다고 생각하는 경우
- 상품, 고객, 비용, 계약 조건에 대한 실제 자료 없이 AI가 알아서 사실을 채우길 원하는 경우
- 투자·계약·재무·법률처럼 책임이 필요한 의사결정을 AI에 그대로 맡기려는 경우
- 아직 한 번도 제대로 실행되지 않은 업무를 처음부터 완전 자동화하려는 경우
시작 전 생각해볼 것
저는 처음부터 AI 직원을 7개 부서로 나눠 사용해야겠다고 생각했던 것은 아닙니다.
커리어 초반에는 백화점 MD로 시작했고, 이후 글로벌 브랜드 영업과 이커머스, 쿠팡 같은 큰 조직을 경험했습니다.
그리고 회사 밖에서도 한 가지 사업만 한 것이 아니라 재생에너지·ESS 사업, 채용 앱 개발을 비롯해 성격이 전혀 다른 여러 사업을 직접 경험했습니다.
사업의 규모도 달랐고 고객도 달랐습니다.
재생에너지 사업은 투자금과 계약, 공사 일정, 여러 이해관계자가 동시에 움직이는 사업이었고, 앱 사업은 아이디어를 서비스로 구현하고 실제 사용자를 확보해야 하는 완전히 다른 종류의 일이었습니다.
그런데 둘을 모두 해보니 의외로 공통점이 있었습니다.
사업은 한 사람이 모든 것을 잘한다고 굴러가는 것이 아니라, 앞에서 결정한 결과물이 다음 업무로 정확하게 넘어갈 때 굴러간다는 것이었습니다.
AI를 업무에 사용하면서도 같은 문제를 발견했습니다.
사업 아이디어 검토해줘. ↓ 마케팅 전략 만들어줘. ↓ 영업 제안서 써줘. ↓ 비용 계산해줘. ↓ 앱 기능도 기획해줘. ↓ 고객 문의 답변도 만들어줘.
하나의 AI에게 계속 다른 역할을 주고 있었던 것입니다.
실제 회사라면 대표에게 개발을 시키고, 개발자에게 영업을 맡기고, 영업 담당자에게 회계까지 아무 구분 없이 맡기는 것과 비슷합니다.
그래서 프롬프트를 더 복잡하게 만드는 대신 업무 자체를 먼저 나누기 시작했습니다.
단계별 과정
1. 재생에너지 사업을 하면서 가장 먼저 배운 것은 ‘전체 사업을 보는 역할’이 필요하다는 것이었습니다
왜 필요한가: 규모가 커질수록 각각의 업무를 잘하는 것보다 전체 일정과 우선순위를 결정하는 일이 중요해집니다.
저는 약 3년 반 동안 재생에너지와 ESS 관련 사업을 경험했습니다.
사업 집행 규모도 약 50억 원 수준이었기 때문에 작은 업무 하나를 처리하는 방식으로는 전체 사업을 관리하기 어려웠습니다.
발전 설비 하나를 진행한다고 해도 단순히 제품을 사고 설치하는 것으로 끝나지 않습니다.
사업성 검토 ↓ 예산과 수익 구조 ↓ 계약 ↓ 업체 선정 ↓ 공사와 일정 ↓ 대금 집행 ↓ 운영 ↓ 문제 발생 시 대응
각 영역을 담당하는 사람이 달라도 결국 누군가는 전체를 보고 지금 가장 중요한 일이 무엇인지 결정해야 했습니다.
이 경험 때문에 AI 시스템에서도 가장 먼저 ‘대표실’을 둡니다.
대표실의 역할은 직접 모든 업무를 처리하는 것이 아니라 목표와 우선순위를 정하고 필요한 역할에 일을 나누는 것입니다.
대표실 프롬프트
너는 내 AI 회사의 대표실이다. [입력] 현재 사업: [사업] 이번 달 가장 중요한 목표: [숫자로 확인 가능한 목표] 현재 가진 자원: [예산·자료·인력·파트너] 현재 진행 중인 일: [업무 목록] 이번 달 하지 않을 일: [제외 업무] [업무] 목표 달성에 필요한 일을 우선순위 1~5로 정하고, 각 업무에 필요한 부서를 배정해줘. 각 업무가 어디까지 진행되면 완료인지도 정해줘. [출력] 1. 현재 가장 중요한 목표 1개 2. 우선순위 1~5 3. 담당 부서 4. 오늘 시작할 업무 5. 완료 조건 6. 현재 하지 않아도 되는 업무 [규칙] 확인되지 않은 숫자는 만들지 마. 모든 업무를 동시에 진행하라고 하지 마.
단계 확인
- 현재 가장 중요한 사업 목표가 하나로 정리되는가
- 실행 업무와 의사결정 업무를 구분했는가
- 지금 하지 않아도 되는 업무가 정리됐는가
2. 재생에너지 사업에서는 재무가 별도 업무가 아니라 사업의 중심에 가까웠습니다
왜 필요한가: 매출이 발생하는 사업이라도 자금 집행 시점과 현금 흐름이 맞지 않으면 사업 자체가 흔들릴 수 있습니다.
재생에너지 사업처럼 초기 자금이 많이 들어가는 사업에서는 숫자를 단순히 월말에 확인하는 것이 아니라 사업 진행 과정에서 계속 봐야 했습니다.
언제 얼마가 들어가고, 어떤 비용이 이미 확정됐고, 앞으로 얼마를 지급해야 하는지에 따라 다음 의사결정이 달라집니다.
그래서 AI 재무팀을 사용할 때도 저는 “손익을 분석해줘”처럼 막연하게 요청하기보다 현재 숫자와 확인되지 않은 숫자를 분리하게 합니다.
재무팀 프롬프트
너는 내 AI 회사의 재무팀이다. [입력] 현재 매출 또는 예상 수입: [실제 자료] 확정된 비용: [실제 자료] 앞으로 지급 예정인 비용: [실제 자료] 아직 확인되지 않은 항목: [항목] [업무] 현재 사업의 현금 흐름을 정리하고 확정된 숫자와 미확인 숫자를 분리해줘. [출력] 1. 현재 수입 2. 현재 지출 3. 앞으로 예정된 지출 4. 확인되지 않은 항목 5. 이번 주 반드시 확인할 숫자 3개 6. 현금 흐름상 주의가 필요한 시점 [규칙] 자료가 없는 숫자는 추정해서 채우지 마. 예상과 확정을 반드시 구분해.
단계 확인
- 확정 금액과 예상 금액이 분리되는가
- 현재 잔액뿐 아니라 앞으로 나갈 돈까지 보는가
- 누락된 숫자를 AI가 임의로 채우지 않는가
3. 앱을 직접 만들어보면서 배운 것은 ‘좋은 아이디어보다 작은 첫 버전’이 중요하다는 것이었습니다
왜 필요한가: 새로운 서비스를 만들 때 아이디어 단계에서는 필요한 기능이 끝없이 늘어납니다.
저는 과거에 1분 영상 자기소개를 활용한 채용 앱을 직접 기획하고 개발한 경험이 있습니다.
정부 지원 사업을 통해 실제 서비스 개발까지 진행하면서 처음 사업 아이디어를 제품으로 만드는 과정을 경험했습니다.
앱을 처음 기획하면 하고 싶은 기능이 정말 많습니다.
회원가입 프로필 영상 촬영 영상 업로드 기업 검색 지원 기업 관리 채용 공고 알림 추천 메시지 통계 ...
하지만 모든 기능을 처음부터 만드는 순간 개발 기간과 비용은 크게 늘어납니다.
결국 가장 먼저 판단해야 하는 것은
“사용자가 이 서비스를 써야 하는 핵심 이유가 무엇이고, 그것을 검증하려면 어떤 기능까지만 있으면 되는가?”
였습니다.
이 경험이 지금 AI 개발팀 프롬프트에도 그대로 들어가 있습니다.
개발팀 프롬프트
너는 내 AI 회사의 개발팀이다. [입력] 만들려는 서비스: [서비스] 핵심 사용자: [사용자] 사용자가 해결하려는 문제: [문제] 현재 생각하고 있는 기능: [기능 목록] [업무] 이 서비스를 검증하기 위한 가장 작은 첫 버전을 만들어줘. [출력] 1. 반드시 필요한 기능 2. 이번 버전에서 제외할 기능 3. 사용자의 핵심 이용 흐름 4. 제작 순서 5. 테스트 항목 6. 완료 조건 [규칙] 좋아 보이는 추가 기능보다 핵심 문제를 검증하는 기능을 우선해. 첫 버전에서는 작동 여부를 먼저 확인하고 꾸미기와 추가 기능은 뒤로 미뤄.
단계 확인
- 기능보다 사용자의 문제를 먼저 정의했는가
- 첫 버전에서 뺄 기능을 정했는가
- 실제 사용자 행동으로 검증할 수 있는가
4. 앱을 만들고 나니 개발보다 더 어려운 것은 ‘사용자를 데려오는 일’이었습니다
왜 필요한가: 제품을 만드는 것과 제품이 팔리는 것은 전혀 다른 문제입니다.
서비스를 직접 만들어보면 개발 과정에서는 제품을 완성하는 것이 가장 중요한 것처럼 느껴집니다.
하지만 앱이 완성된 순간부터 질문은 완전히 달라집니다.
누가 이 서비스를 써야 하지? 왜 기존 방법 대신 이것을 써야 하지? 처음 사용자를 어디에서 데려오지? 기업에는 어떤 이유로 제안해야 하지? 사용자가 다시 이용할 이유는 무엇이지?
이때부터 개발팀의 역할은 줄어들고 마케팅과 영업의 역할이 커집니다.
그래서 AI를 사용할 때도 제품을 만든 대화에서 바로 마케팅까지 시키지 않고 역할을 바꿉니다.
마케팅팀 프롬프트
너는 내 AI 회사의 마케팅팀이다. [입력] 상품 또는 서비스: [상품] 고객: [고객] 고객이 현재 사용하는 방법: [기존 방식] 우리 서비스가 다른 점: [확인된 차이] 실제 근거: [기능·사례·데이터] [업무] 고객이 구매하거나 사용하기 전 가장 궁금해할 질문 10개를 찾아줘. 그중 행동과 가까운 질문 3개를 선택해서 콘텐츠로 만들어줘. [출력] 주제 첫 문장 고객 문제 핵심 내용 사용할 실제 근거 마지막 행동 [규칙] 없는 고객 후기와 수치를 만들지 마.
단계 확인
- 제품 설명이 아니라 고객 문제에서 시작하는가
- 기존 대안과 비교해 차이가 명확한가
- 실제 근거가 없는 장점을 만들지 않는가
너는 내 AI 회사의 영업팀이다. [입력] 판매할 상품 또는 서비스: [상품] 적합한 고객 또는 파트너 조건: [조건] 상대가 해결하려는 문제: [문제] 우리가 제공할 수 있는 가치: [실제 근거] 원하는 다음 단계: [미팅·상담·제안·계약] [업무] 이 제안을 받아들일 가능성이 높은 상대의 신호를 정리하고 첫 연락부터 다음 단계까지의 대화를 설계해줘. [출력] 1. 적합 고객 신호 5개 2. 첫 연락 3. 후속 연락 2개 4. 미팅에서 확인할 질문 5. 제안할 다음 단계 [규칙] 상대방에 대해 확인되지 않은 정보는 만들지 마. 실제 제공할 수 없는 혜택은 약속하지 마.
단계 확인
- 무조건 많은 사람에게 연락하는 구조가 아닌가
- 적합 고객의 조건이 있는가
- 첫 연락 이후의 다음 행동이 있는가
6. 여러 사업을 하면서 고객지원은 단순한 문의 대응이 아니라 사업 데이터라고 생각하게 됐습니다
왜 필요한가: 고객이 반복해서 묻는 질문에는 제품과 서비스에서 개선해야 할 부분이 숨어 있습니다.
사업 종류가 달라도 고객이 계속 묻는 질문은 생깁니다.
앱에서는 사용 방법이나 기능에 대한 질문이 생기고, B2B 사업에서는 계약 조건과 일정, 진행 방식에 대한 질문이 반복됩니다.
예전에는 고객지원 업무를 단순히 답변하는 일이라고 생각하기 쉬웠지만 여러 사업을 경험하면서 생각이 달라졌습니다.
같은 질문이 계속 나온다면 고객의 이해가 부족한 것이 아니라 서비스 구조가 불명확한 것일 수도 있습니다.
그래서 AI 고객지원팀의 출력에도 단순 답변뿐 아니라 ‘개선 요청’을 넣습니다.
고객지원팀 프롬프트
너는 내 AI 회사의 고객지원팀이다. [입력] 상품 또는 서비스 정보: [정보] 실제 고객 질문: [질문] 현재 정책: [정책] [업무] 고객 질문을 유형별로 분류하고 빠른 답변과 자세한 답변을 만들어줘. 같은 질문이 반복되는 경우 서비스에서 개선할 부분도 찾아줘. [출력] 질문 유형 한 줄 답변 자세한 답변 추가 확인이 필요한 경우 반복 질문에서 발견한 개선점 [규칙] 정책에 없는 내용을 새로 만들지 마. 계약·환불·법률 판단이 필요한 내용은 사람 확인이 필요하다고 표시해.
단계 확인
- 반복 질문을 단순 문의로만 보지 않는가
- 실제 정책에 근거해 답변하는가
- 고객 질문이 서비스 개선으로 연결되는가
7. 여러 사업을 동시에 보다 보니 결국 가장 필요한 것은 운영 시스템이었습니다
왜 필요한가: 사업이 하나일 때보다 여러 프로젝트가 동시에 움직일 때 반복 업무와 누락 관리가 훨씬 중요해집니다.
재생에너지 사업과 앱 개발처럼 전혀 다른 사업을 경험하고, 이후 여러 프로젝트를 동시에 검토하고 운영하면서 점점 더 중요하게 느낀 부분이 있습니다.
제가 모든 일을 기억하고 있어야 굴러가는 구조는 좋은 운영 시스템이 아니라는 점입니다.
예를 들어 어떤 업무가 다음과 같이 반복된다면
자료가 들어옴 ↓ 담당자가 확인 ↓ 내용 정리 ↓ 승인 요청 ↓ 결과 전달 ↓ 후속 업무 생성
이 중 어느 부분까지 사람이 판단해야 하고 어느 부분부터 자동화할 수 있는지를 나눠야 합니다.
그래서 운영팀은 처음부터 자동화 도구를 고르는 역할이 아닙니다.
먼저 반복되는 정상 흐름을 찾는 역할입니다.
운영팀 프롬프트
너는 내 AI 회사의 운영팀이다. [입력] 현재 반복되는 업무: [업무] 사람이 현재 처리하는 순서: [순서] 반드시 사람이 판단해야 하는 부분: [판단] [업무] 현재 업무를 다음으로 분해해줘. 시작 조건 입력 처리 결과 사람 확인 실패 알림 그리고 반복되는 부분 중 자동화 후보를 따로 표시해줘. [출력] 현재 업무 흐름 사람이 계속 담당할 단계 자동화 후보 실패 시 알림 오늘 줄일 수 있는 반복 업무 1개 [규칙] 아직 기준이 정해지지 않은 업무는 자동화하지 마. 사람의 승인과 판단이 필요한 부분은 그대로 남겨.
단계 확인
- 업무가 시작되는 조건이 명확한가
- 반복 작업과 판단 업무를 분리했는가
- 자동화 실패를 사람이 알 수 있는가
큰 사업과 작은 사업을 모두 해보니 공통점이 있었습니다
재생에너지 사업과 앱 사업은 겉으로 보면 거의 공통점이 없습니다.
한쪽은 계약, 자금, 설비, 공사와 여러 이해관계자가 움직이는 사업이고 다른 한쪽은 고객 문제를 찾아 제품을 만들고 빠르게 시장 반응을 봐야 하는 디지털 사업입니다.
하지만 실제로 해보면 기본 구조는 비슷했습니다.
방향을 정한다 ↓ 필요한 것을 만든다 ↓ 고객 또는 파트너에게 판매한다 ↓ 반응을 확인한다 ↓ 돈의 흐름을 확인한다 ↓ 반복되는 업무를 시스템으로 만든다 ↓ 되는 것은 확대하고 안 되는 것은 멈춘다
제가 AI를 7개의 역할로 나눈 이유도 여기에 있습니다.
AI 직원이라는 개념보다 실제 사업의 업무 흐름을 AI에게도 적용해본 것입니다.
결국 중요한 것은 AI 직원의 이름이 아니었습니다
AI 직원 콘텐츠를 보면 사람처럼 이름을 붙이는 경우가 많습니다.
마케팅 담당 Amy 영업 담당 James 재무 담당 David
물론 재미있게 사용할 수 있습니다.
하지만 여러 사업을 해본 제 입장에서는 이름보다 아래 네 가지가 더 중요했습니다.
무엇을 받는가 ↓ 무엇을 책임지는가 ↓ 무엇을 결과물로 만드는가 ↓ 그 결과가 다음 어디로 가는가
그래서 저는 AI 직원에게 먼저 캐릭터를 만들기보다 입력, 책임, 결과물, 완료 조건을 정합니다.
제가 사용하는 AI 회사의 기본 흐름
PLAN 대표실 목표와 우선순위 결정 ↓ BUILD 마케팅팀 · 개발팀 상품과 콘텐츠 제작 ↓ SELL 영업팀 고객·파트너와 다음 행동 연결 ↓ SUPPORT 고객지원팀 질문과 막힘 해결 ↓ AUTOMATE 운영팀 반복되는 정상 흐름 자동화 ↓ SCALE 대표실 · 재무팀 숫자를 보고 유지·중단·확대 결정
중요한 것은 각각의 AI를 따로 사용하는 데서 끝나지 않는 것입니다.
앞 역할의 결과물을 다음 역할이 그대로 사용할 수 있어야 합니다.
실제 회사에서도 좋은 인수인계가 중요했던 것처럼 AI를 활용할 때도 이 연결이 가장 중요했습니다.
수정해 쓰는 공통 프롬프트
새로운 사업이나 프로젝트를 시작할 때 필요한 AI 역할이 있다면 아래 구조부터 사용합니다.
너는 우리 사업의 [역할/부서]이다.
[목적]
이 역할이 존재하는 이유:
{{목적}}
[입력]
현재 확인된 실제 자료:
{{자료}}
[업무]
이 자료를 바탕으로 해야 할 일:
{{업무}}
[출력]
반드시 만들어야 할 결과물:
{{결과물}}
[완료 조건]
다음 상태가 되면 업무가 끝난 것으로 본다:
{{완료 조건}}
[다음 전달]
이 결과를 다음에 사용할 역할:
{{다음 담당}}
[규칙]
1. 입력 자료에 없는 사실과 숫자를 만들지 마.
2. 실제 사실과 AI의 제안을 구분해.
3. 사람이 결정해야 할 내용은 별도로 표시해.
4. 확인되지 않은 내용은 미확인으로 남겨.
5. 다음 담당자가 처음부터 다시 해석하지 않아도 되도록 결과물을 정리해.
여러 사업을 하면서 제가 확인하게 된 체크리스트
- 현재 사업의 가장 중요한 목표가 무엇인지 안다.
- 한 업무를 누가 책임지는지 구분돼 있다.
- AI에 제공할 실제 입력 자료가 있다.
- 받아야 할 결과물의 형식이 정해져 있다.
- 업무의 완료 조건이 있다.
- 확정된 숫자와 예상 숫자를 구분한다.
- 사람이 판단해야 할 의사결정은 남겨둔다.
- 앞 단계의 결과를 다음 단계에서 다시 사용할 수 있다.
- 아직 안정되지 않은 업무는 자동화하지 않는다.
- 사업마다 모든 부서를 똑같이 사용할 필요는 없다는 것을 안다.
자주 막히는 지점과 제가 바꾼 방법
사업 아이디어가 생기면 바로 실행부터 시작합니다.
먼저 대표실 역할에서 고객, 사업 목적, 숫자, 하지 않을 일을 정리합니다. 좋은 아이디어보다 무엇을 검증해야 하는지가 먼저입니다.
앱이나 서비스를 만들 때 기능이 계속 늘어납니다.
개발팀에는 반드시 필요한 기능과 이번 버전에서 뺄 기능을 동시에 요청합니다. 무엇을 만들지보다 무엇을 만들지 않을지가 중요할 때도 많았습니다.
제품을 만들면 고객이 알아서 올 것이라고 생각합니다.
개발과 판매는 별도 업무로 봅니다. 제품이 완성되면 마케팅과 영업의 입력으로 넘깁니다.
매출이 생기면 사업이 잘되고 있다고 판단합니다.
매출, 비용, 앞으로 나갈 돈을 함께 봅니다. 특히 투자와 초기 비용이 큰 사업은 현금 흐름을 따로 확인합니다.
반복되는 일이 귀찮으면 바로 자동화합니다.
한 번 제대로 돌아가는 정상 흐름을 먼저 만든 뒤 반복 구간만 자동화합니다.
개인정보·정확성 주의
- 계약서, 고객 개인정보, 투자 자료 등 민감한 사업 자료는 사용 중인 AI 서비스의 데이터 처리 조건을 확인한 뒤 입력하세요.
- AI가 만든 매출 전망, 비용, 시장 규모를 실제 수치처럼 사용하지 마세요.
- 투자, 계약, 법률, 세무, 인사와 관련된 최종 결정은 권한 있는 사람이 확인해야 합니다.
- AI의 제안과 실제 확정된 사업 조건을 문서에서 구분하세요.
- 자동화는 잘못 설계된 프로세스까지 빠르게 반복할 수 있으므로 정상 흐름을 먼저 검증하세요.
- AI가 만든 결과물을 다음 업무에 넘기기 전에 중요한 숫자와 조건은 원자료와 대조하세요.
자주 묻는 질문
여러 사업마다 AI 직원 7명을 모두 만들어야 하나요?
아닙니다. 사업마다 필요한 역할이 다릅니다. 제품 개발 단계라면 대표실과 개발팀이 중요할 수 있고, 이미 제품이 있다면 마케팅과 영업이 더 중요할 수 있습니다.
실제 직원이나 파트너가 있어도 AI 부서를 나눌 필요가 있나요?
있습니다. AI가 사람을 대체하기 위한 구조라기보다 실제 담당자가 사용할 자료를 만들고 반복 업무를 정리하는 보조 역할로 활용할 수 있습니다.
새로운 사업을 시작할 때 어떤 AI부터 사용하나요?
저는 먼저 대표실 역할에서 상품, 고객, 목표와 하지 않을 일을 정리합니다. 그다음 실제로 검증해야 할 것이 제품인지, 고객 반응인지, 영업인지에 따라 개발·마케팅·영업 중 필요한 역할을 선택합니다.
AI가 사업 결정을 대신할 수 있나요?
자료를 정리하고 선택지를 비교하고 빠진 질문을 찾는 데는 매우 유용합니다. 하지만 투자, 가격, 계약, 파트너 선정처럼 결과에 대한 책임이 필요한 결정은 사람이 하는 것이 맞다고 생각합니다.
AI를 사업에 쓰면서 가장 중요하게 보는 기준은 무엇인가요?
AI가 얼마나 많은 답변을 만들었는지가 아니라 실제 사업의 다음 행동으로 이어지는 결과물을 만들었는지를 봅니다.
다음 글
04. AI 부서를 따로 쓰지 않고 연결하는 법 — 기획 → 제작 → 판매 → 고객지원 → 자동화
다음 편에서는 하나의 사업 아이디어를 예로 들어 대표실이 정한 목표가 개발팀과 마케팅팀으로 넘어가고, 다시 영업과 운영으로 이어지는 실제 AI 업무 흐름을 만들어봅니다.
수정 이력
2026-08-31 — 재생에너지·ESS 사업, 앱 개발, MD·영업·이커머스 등 여러 사업과 실무 경험을 바탕으로 작성 및 편집.
수정 이력
2026년 8월 31일 — 최초 작성.