귀사가 소유하고 운영하는 소프트웨어 팩토리

의도를 정확히 구현하고, 배운 것을 바탕으로 의도까지 빠르게 발전시키는 것. 로보코는 귀사 팀이 AI와 함께 제품을 지속적으로 만들고 개선할 수 있는 생산 체계를 구축합니다.

외주 개발의 경험을 내부 역량으로 전환하려는 기업, 디지털·AI 전환을 추진하는 기업, 바이브 코딩을 넘어 더 빠르고 정확한 딜리버리를 추구하는 디지털 네이티브 기업과 함께합니다.

소프트웨어 팩토리는 의도 정의 → 구현 → 검증 → 배포 → 관찰과 개선을 연결합니다. 목표와 판단 기준은 고객이 정하고, AI가 실행할 범위와 사람의 검토가 필요한 지점을 함께 설계합니다. 보안과 비용 기준은 이 전체 흐름에 적용되는 자동화된 가드레일과 하네스에 담습니다. 구체적인 보안 장치는 아래 보안이 내재된 소프트웨어 팩토리에서 설명합니다.

이 접근법의 개념과 운영 원리는 로보코가 공개 집필 중인 책 『The Software Factory』에서, 요청부터 검증·배포·자가 개선까지 실제로 연결된 모습은 The Software Factory Demo에서 확인할 수 있습니다.

• 실전 파일럿: 실제 업무로 생산 흐름을 검증하고, 작동하는 결과물과 직접 개선해 본 경험을 남깁니다.
• 소프트웨어 팩토리 구축: 팀이 반복 운영할 파이프라인·검증 환경·운영 기준과 역량을 구축합니다.
• 운영 고도화: 제품과 생산 체계를 개선하며, 새로운 기술을 평가하고 적용하는 팀의 능력을 키웁니다.

교육과 자문은 모든 단계에서 실제 업무와 함께 진행합니다. 인증·컴플라이언스 컨설팅은 규제 시장 진입을 위한 전문 서비스로 제공합니다.

보안이 내재된 소프트웨어 팩토리

바이브 코딩으로 개발 속도가 빨라질수록, 사람이 모든 코드를 읽고 보안을 점검하는 방식은 유지하기 어려워집니다. 로보코가 구축하는 소프트웨어 팩토리는 보안 점검을 마지막에 따로 하는 단계로 두지 않습니다. 대신 의도 정의부터 관찰과 개선까지 생산 흐름의 모든 단계에 자동화된 보안 장치를 내재화 합니다. 이 장치들은 코드와 저장소 보호 규칙으로 강제되므로, AI 에이전트가 실수하거나 악의적인 입력에 영향을 받더라도 장치를 건너뛰어 프로덕션에 도달하지 못하도록 설계합니다.

모든 변경에는 어떤 에이전트와 모델이 어떤 근거로 만들었고 누가 승인했는지가 PR 보고서와 커밋 서명으로 남습니다. 이 기록은 보안 감사나 인증 심사에서 변경 관리의 증적으로 활용할 수 있습니다. 보안 장치의 구체적인 구성은 고객의 위험 기준과 규제 요건에 맞게 함께 설계하며, 실제로 동작하는 모습은 The Software Factory Demo에서 확인할 수 있습니다.

1. 실전 파일럿

귀사의 실제 업무나 기능 하나를 골라, 개발·검증·배포가 이어지는 흐름을 함께 만듭니다. 팀이 직접 기능을 만들고 다음 개선까지 수행하며, 어떤 체계와 역량이 필요한지 확인합니다.

함께 하는 일

• 문제와 의도 구체화: 현업 전문가와 원하는 동작, 기대하는 결과, 성공 기준을 정합니다.
• 작동하는 결과물 만들기: AI와 함께 구현하고, 합의한 기준에 따라 검증·배포합니다.
• 가드레일 적용: 파일럿 범위에 맞는 보안·비용 기준과 사람의 검토 지점을 정해 작업 흐름에 반영합니다. 위험 등급별 승인 규칙과 비밀 값 격리 같은 기본 보안 장치는 파일럿 첫날부터 적용합니다.
• 직접 개선하는 실습: 귀사 팀이 사용 결과를 확인하고, 의도와 기능을 수정하는 과정을 반복합니다.
• 다음 단계 설계: 확인한 병목과 학습 결과를 바탕으로 소프트웨어 팩토리 구축 범위를 정합니다.

고객에게 남는 것: 검증 가능한 결과물, 재사용할 개발 흐름, 팀의 실전 경험, 다음 전환 단계의 계획.

참여 방식과 견적 기준

귀사 담당자는 업무와 기대 결과를 설명하고, 결과를 검증하며, 다음 개선을 직접 수행하는 실습에 참여합니다. 필요한 참여 시간과 기간·비용은 과제의 범위, 기존 개발·배포 환경, 팀의 경험, 검증해야 할 보안·품질 기준을 살펴본 뒤 정합니다.

문의 후 초기 상담에서 과제와 성공 기준을 논의하고, 로보코가 범위·일정·비용과 역할을 제안합니다. 제안을 검토하고 합의한 뒤 시작합니다.

파일럿 상담하기

2. 소프트웨어 팩토리 구축

파일럿에서 확인한 방식을 팀의 지속적인 생산 체계로 확장합니다. 모던 소프트웨어 엔지니어링에 기반한 AI 네이티브 개발 프로세스와 클라우드 네이티브 아키텍처를 고객 환경에 맞게 구축합니다.

함께 하는 일

• 의도와 지식의 자산화: 요구사항, 도메인 지식, 판단 근거를 사람과 AI가 함께 활용할 수 있도록 정리합니다.
• 개발 파이프라인 구축: 구현·검증·배포의 반복 절차를 연결하고 자동화합니다.
• 하네스와 가드레일 설계: AI 작업을 실행하고 검증하는 환경을 만들고, 보안·비용 기준과 검토·승인 절차를 적용합니다. 위험 등급 판정, 교차 리뷰, 증거 검사, 사람 승인 게이트 같은 보안 장치를 SDLC 전 단계에 코드로 구현합니다.
• 클라우드 네이티브 기반 마련: 개발팀이 필요한 환경을 구성하고 변경하기 쉽도록 인프라 구성·배포·운영 방식을 설계합니다.
• 도메인 전문가의 개발 참여: 비개발 직군도 자신의 업무 지식을 바탕으로 기능을 만들고 개선할 수 있도록 실무 교육과 공동 개발을 진행합니다.
• 운영 역량 이전: 문서, 지침, 검증 기준과 함께 귀사 팀이 체계를 운영하고 개선하는 방법을 정착시킵니다.

고객에게 남는 것: 고객이 소유하는 개발 환경과 지식, 반복 가능한 생산 절차, 이를 직접 운영하는 팀의 역량.

3. 운영 고도화

제품을 사용하며 얻은 피드백을 다음 의도에 반영하고, 생산 체계 자체도 함께 개선합니다. 작은 팀도 빠르게 변하는 AI 기술을 평가하고 자신의 업무에 적용할 수 있도록 지원합니다.

함께 하는 일

• 의도와 결과의 점검: 만든 기능이 실제 문제를 해결하는지 확인하고 다음 개선의 우선순위를 정합니다.
• 검증 체계의 개선: 발견한 오류와 반복되는 문제를 테스트·지침·검토 절차에 반영합니다.
• 보안·비용 운영: AI 사용과 클라우드 운영을 점검하고, 합의한 기준에 맞게 가드레일을 조정합니다. 프로덕션 점검, 장애 자동 분석, 원인 변경 되돌리기로 운영 단계의 보안 대응을 자동화합니다.
• 새로운 AI 기술의 검증과 도입: 모델과 도구를 실제 업무 기준으로 평가하고, 효과를 확인한 뒤 개발 체계에 반영합니다.
• 팀의 자립과 확장: 정기 리뷰와 교육을 통해 내부에서 의사결정하고 개선하는 범위를 넓힙니다.

고객에게 남는 것: 제품과 개발 체계를 지속적으로 개선하는 운영 습관, 축적된 검증 기준, 기술 변화에 대응하는 능력.

고객 사례: 한 달 만의 프로토타입에서 지속적인 개선으로

고객을 식별할 수 있는 정보는 공개하지 않은 사례입니다.

오랜 기간 외주 개발로 원하는 솔루션을 완성하지 못했던 한 기업은 로보코와 함께 한 달 만에 프로토타입을 출시했습니다. 이후 소규모 개발팀이 빠르게 진화하는 AI 기술을 흡수하며 제품을 출시하고 개선하고 있습니다.

이 과정에서 함께 바꾼 것은 개발 체계였습니다.

• 모던 소프트웨어 엔지니어링에 기반한 AI 네이티브 개발 프로세스를 도입했습니다.
• 클라우드 네이티브 아키텍처로 필요한 인프라를 유연하게 구성하고 운영할 기반을 마련했습니다.
• 견고한 파이프라인과 하네스 안에서 보안·비용 기준을 적용하며 개발과 검증을 수행하도록 했습니다.
• 비개발자였던 도메인 전문가들이 직접 기능을 만들고 개선할 수 있도록 역량과 개발 체계를 함께 구축했습니다.

현재 이 고객은 로보코와 함께 소프트웨어 팩토리로의 전환을 진행하고 있습니다. 한 달은 이 사례의 프로토타입 출시까지 걸린 기간이며, 각 파일럿의 범위와 일정은 고객 상황에 맞춰 정합니다.

생산 체계와 역량을 함께 남깁니다

로보코의 역할은 귀사 팀과 함께 팩토리를 만들고, 이를 운영하고 발전시킬 역량을 이전하는 것입니다. 경영진과 리더는 방향과 판단 기준을 정하고, 도메인 전문가와 개발팀은 AI를 활용해 직접 실험하고 검증합니다. 고객의 자립이 로보코의 성공입니다.

이 과정에는 Intent Engineering, VDLC 등 로보코의 방법론과 도구를 고객 상황에 맞게 활용합니다. 소프트웨어 팩토리에 대한 로보코의 생각도 확인하실 수 있습니다.

인증·컴플라이언스 컨설팅 — 규제 시장에 진입하기

한국의 규제 시장에 진입하려면 인증이 필요합니다. 금융권에 서비스를 제공하려는 클라우드 사업자는 K-FSI(금융보안원 CSP 안전성 평가)를, 정보보호 체계를 증명해야 하는 기업은 ISO27001·K-ISMS를 통과해야 합니다. 로보코는 고객의 프라이빗 테넌시 안에서 동작하는 AI Agent로 인증 준비의 전 과정 — 기준 분석, 갭 리뷰, 증적 관리, 답변서 작성 — 을 가속합니다.

인증 준비 과정에서 다루는 자료는 보안 정책, 감사 증적, 계약서 같은 회사의 가장 민감한 문서들입니다. 로보코의 방식에서는 이 자료가 외부 SaaS로 나가지 않습니다. Agent와 지식 베이스가 모두 고객이 소유·통제하는 환경 안에서 동작하므로, 컴플라이언스를 준비하는 과정 자체가 컴플라이언스를 위반하지 않습니다.

이런 기업에 적합합니다

• 한국 금융권 고객 확보를 위해 K-FSI 평가를 준비하는 글로벌 SaaS/클라우드 기업
• ISO27001, K-ISMS(-P) 신규 취득 또는 갱신을 앞둔 기업
• 본사는 영어로 일하고 심사는 한국어로 진행되어, 이중언어 답변·증적 관리가 부담인 기업
• 감사 대응 지식이 담당자 개인에게만 쌓이고 조직에 남지 않아 매년 처음부터 다시 시작하는 기업

제공 내용

• 평가 기준 구조화와 갭 리뷰 — 평가 기준 원문(예: K-FSI 11개 통제분야, 48개 평가항목, 162개 평가방법)을 항목 단위로 구조화하고, 전년도 지적사항에 기반한 갭 리뷰를 수행합니다. 서로 다른 LLM으로 리뷰를 교차검증해 단일 모델의 편향을 걸러냅니다.
• 규제 지식 베이스(LLM Wiki) 구축 — 평가 기준·관계 법령·내부 통제·증적을 교차참조 위키로 컴파일합니다. RAG처럼 매번 재검색하지 않고 한 번 이해한 내용을 재사용하므로 대응 속도가 감사 기간 내내 복리로 빨라지고, 인증 취득 후에도 위키는 고객의 자산으로 남아 이듬해 갱신 심사의 출발점이 됩니다.
• 증적 관리 체계 — 평가항목(§X.Y.Z) → 통제 → 증적 파일의 3계층 매핑을 구축하고, “심사원이 이 항목을 검토할 때 몇 단계 만에 어떤 자료에 도달하는가"를 기준으로 접근성을 점검합니다. 심사원 피드백은 원자 단위로 분해·분류해 누락 없이 추적합니다.
• 관계 법령 레지스터 — 평가에서 인용되는 한국 법령(클라우드컴퓨팅법, 전자금융감독규정, 개인정보 보호법 등)의 전문을 확보하고 각 평가항목과 매핑해, “법령 검토 부재” 유형의 지적을 구조적으로 차단합니다.
• 이중언어 답변 관리 — 영문 답변 초안과 한국어 제출본(한국 심사는 한국어 문서만 인정)의 번역·용어 일관성을 리뷰해, 본사와 한국 심사 사이의 언어 장벽을 워크플로 차원에서 해소합니다.
• 운영 내재화 — 인증 취득 후 내부 인력이 증적 수집·검증·답변 품질 관리를 직접 반복 운영할 수 있도록 가이드라인과 워크플로를 정착시킵니다.

실제 적용 사례

• 글로벌 SaaS 기업의 K-FSI 안전성 평가 대응 — 156페이지 분량의 평가 기준과 관계 법령 5종을 프라이빗 지식 베이스로 컴파일하고, 전년도 심사 지적사항 기반 갭 리뷰를 복수 LLM으로 교차검증. 심사원 피드백 280여 건을 원자 단위로 분해해 증적 폴더 50여 개와 매핑하고, 일일 피드백 처리 — 증적 제출 — 재요청 대응 사이클을 AI Agent 워크플로로 운영해 심사 대응의 속도와 일관성을 함께 확보했습니다. 모든 자료는 고객 소유 환경 안에서만 처리되었습니다.

로보코의 역할: 인증 준비 파트너. 데이터는 고객의 테넌시에, 노하우는 고객의 조직에 남기고, 로보코는 방법론과 Agent 워크플로를 제공합니다.

귀사의 실제 업무로 시작하세요

초기 상담에서 현재의 팀과 제품, 해결하고 싶은 업무를 함께 살펴봅니다. 실제 업무 하나를 선정하고 파일럿의 범위·기간·비용·성공 기준을 합의한 뒤 시작합니다.

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