AI로 만들고 개선하는 힘을, 귀사 팀 안에

외주에 맡긴 개발을 내부 역량으로 바꾸고 싶거나, AI 코딩 도구를 도입했지만 팀의 개발 방식은 그대로인가요? 로보코는 실제 업무 하나에서 시작해, 보안 검증과 승인 절차를 갖춘 소프트웨어 팩토리를 함께 만듭니다. 귀사 팀이 AI로 개발하고 직접 운영·개선하는 역량을 남깁니다.

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AI 개발에 보안 자동화를 적용하는 방법

고객 전환 사례 · 익명

한 달 만의 프로토타입, 지속적인 개선의 시작

오랜 기간 외주 개발로 원하는 솔루션을 완성하지 못했던 한 기업은 로보코와 함께 한 달 만에 프로토타입을 출시했습니다. 비개발자였던 도메인 전문가들이 직접 기능을 만들고 개선할 수 있는 개발 체계를 함께 구축했습니다.

현재도 소규모 팀이 제품을 출시·개선하며 전환을 이어가고 있습니다. 한 달은 이 사례의 프로토타입 출시 기간이며, 파일럿의 범위와 일정은 고객 상황에 맞춰 정합니다.

이 사례에서 바뀐 개발 방식 보기

AI 개발 속도에 맞춰, 보안 검증도 자동으로

귀사 팀이 중요한 보안 판단에 집중할 수 있도록, 반복 검사와 승인 조건을 개발 흐름에 내장합니다. 로보코는 귀사의 위험 기준에 맞춰 자동으로 검증할 항목과 사람이 판단할 지점을 함께 설계합니다.

  • 작업에 필요한 권한만

    AI 에이전트의 접근 권한을 작업 범위로 제한하고, 배포용 비밀 값은 배포 단계에만 둡니다. 검증 규칙을 바꾸는 변경도 검사 대상으로 관리합니다.

  • 변경마다 자동 검증

    테스트와 다른 AI 모델의 교차 리뷰를 개발 흐름에 연결합니다. 필수 검사가 실패하면 병합·배포를 멈추도록 구성합니다.

  • 위험한 변경은 사람의 승인 후에

    변경 파일을 기준으로 위험 등급을 판정합니다. 인증·데이터 마이그레이션·의존성처럼 영향이 큰 변경은 사람이 승인한 뒤 진행하도록 합니다.

  • 배포 후에도 점검과 기록

    운영 환경을 주기적으로 점검하고 오류를 자동으로 이슈에 등록합니다. 변경 근거와 승인 이력을 남겨 문제 추적과 감사 대응에 활용합니다.

적용할 검사와 승인 기준, 운영 점검 범위는 고객의 환경과 위험 기준에 맞춰 정합니다. 파일럿부터 과제 범위에 필요한 보안 장치를 적용하고, 구축 단계에서 확장합니다.

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실전 파일럿: 실제 업무 하나로 시작하세요

AI를 어디에 적용할지, 우리 팀이 직접 운영할 수 있을지 확인하는 첫 단계입니다. 현재 업무와 팀의 경험을 살펴보고 함께 검증할 과제를 고릅니다.

  • 이런 팀에 적합합니다

    외주 개발을 내재화하려는 팀, AI 도구를 도입했지만 개발·검증·배포가 연결되지 않는 팀.

  • 함께 하는 일

    업무나 기능 하나를 선정하고 성공 기준을 정합니다. 귀사 담당자와 로보코가 함께 구현·검증하고, 담당자가 다음 개선을 직접 수행합니다.

  • 종료 후 남는 것

    합의한 기준으로 검증한 결과물, 재사용할 개발·검증·배포 흐름, 팀의 실전 경험, 다음 단계의 계획.

  • 참여·기간·비용

    담당자가 업무를 설명하고 결과를 검증하며 직접 개선 실습에 참여합니다. 필요한 참여 시간과 일정·비용은 과제의 범위, 기존 환경, 팀의 경험을 살펴본 뒤 합의합니다.

파일럿의 상세 진행 방식 보기

작게 검증하고, 팀의 개발 체계로 확장합니다

파일럿에서 확인한 결과를 바탕으로 다음 단계를 정합니다. 교육과 자문은 각 단계에서 실제 업무와 함께 진행합니다.

  1. 실전 파일럿

    실제 업무 하나로 개발·검증·배포 체계를 만들고, 귀사 팀이 직접 다음 개선을 수행합니다.

  2. 소프트웨어 팩토리 구축

    검증한 흐름을 팀의 생산 체계로 확장합니다. 클라우드 네이티브 기반에 자동화와 운영 기준을 정착시킵니다.

  3. 운영 고도화

    제품과 의도를 계속 개선하며, 새로운 AI 기술을 평가하고 팀의 개발 체계에 반영합니다.

규제 시장 진입을 위한 인증·컴플라이언스 컨설팅도 제공합니다.

소프트웨어 팩토리는 이렇게 작동합니다

사람은 해결할 문제와 품질 기준을 정하고 중요한 결정을 내립니다. AI는 정해진 권한과 검증 절차 안에서 구현·테스트·배포를 수행합니다. 사용 결과에서 배운 것은 다음 요구사항과 개선으로 이어집니다.

  1. 의도 정의

    해결할 문제와 기대하는 결과를 구체화합니다.

  2. AI와 구현

    도메인 전문가와 개발팀이 AI와 함께 기능을 만듭니다.

  3. 검증과 배포

    의도와 품질 기준을 확인하고, 합의한 절차로 출시합니다.

  4. 관찰과 개선

    실제 사용 결과를 배우고, 다음 의도와 기능을 다듬습니다.

배운 것을 다시 의도에 반영하며 반복합니다.

보안 검사와 승인 조건을 개발 흐름에 적용하고, 기준을 통과한 변경만 다음 단계로 진행하도록 설계합니다.

목표와 판단 기준, 운영의 주도권은 귀사에 있습니다. 로보코는 생산 체계와 함께 이를 운영하고 개선할 역량을 이전합니다.

소프트웨어 팩토리에 대한 로보코의 생각 읽기

고객 팀에 남기는 방법과 도구

컨설팅에서 사용하는 방법론을 공개합니다. AI 도입의 출발점을 점검하고, 사람과 AI가 같은 목표로 일하는 데 활용할 수 있습니다.

모든 방법론과 오픈소스 도구 보기

도구 선택에도 직접 실험한 근거를

새로운 AI 도구를 실제 개발 과제로 시험하고, 실험 조건과 한계까지 공개합니다. 고객 환경에 적용할 기술을 판단하는 근거로 활용합니다.

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해결하고 싶은 업무 하나를 알려주세요

현재의 팀과 해결하고 싶은 업무를 알려주세요. 초기 상담에서 파일럿에 적합한 과제를 살펴보고, 제안할 범위·일정·비용·성공 기준을 정리합니다.

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