AI를 쓰는 도구가 아니라,
AI가 일을 이어받는 환경
GRID.OS는 기존 업무 파일 위에 AI를 장착해 읽고, 기록하고, 실행하고, 되돌리는 전 과정을 한곳에 묶는 업무 운영체제입니다.
“새 대화를 열어도 회사가 기억하고,
AI의 답변이 실제 업무 결과로 남습니다.”
AI는 좋아졌지만,
업무 방식은 아직 그대로입니다
문제는 모델 성능이 아니라 AI와 실제 업무 사이의 끊어진 연결입니다.
매번 다시 설명
새 대화를 열 때마다 고객, 프로젝트, 지난 결정부터 사람이 다시 알려줍니다.
결과물은 사람이 이동
AI가 만든 답을 복사하고 파일로 옮기고 업무 보드에 다시 적습니다.
노하우는 개인 계정에
잘 쓰는 사람의 프롬프트와 맥락이 조직의 자산으로 남지 않습니다.
자동화는 불안
AI가 파일과 시스템을 만질수록 실수, 권한, 복구에 대한 걱정이 커집니다.
GRID.OS는 세 가지를
한 제품 안에 묶습니다
채팅창을 하나 더 만드는 것이 아니라, 업무의 기억·판단·실행이 연결되는 구조를 제공합니다.
기존 업무 파일을 회사의 기억으로 삼고, 여러 AI가 그 위에서 실제 일을 수행하게 만드는 로컬 우선 AI 업무 OS.
현재 인터널에서 검증한
여덟 가지 핵심 기능
‘현재 사용 중’, ‘연결 설정 필요’, ‘상품화 보강 필요’를 구분했습니다. 이미 되는 것과 앞으로 만들 것을 섞지 않습니다.
AI 채팅이 메인 작업 공간
대화 안에서 파일을 읽고, 도구 사용 과정을 보여주고, 결과를 실제 업무 파일에 남깁니다.
- 실시간 답변·도구 실행 표시
- 모델·추론 강도 선택, 중단·방향 수정
- 대화 저장과 이어하기
파일·노트·업무 보드 통합
업무 자료를 별도 데이터베이스에 가두지 않고 사람이 읽는 파일 그대로 관리합니다.
- 노트·HTML 문서·폴더 트리
- 칸반·캘린더·타임라인·테이블·분석
- 파일 변경 자동 감지
프로젝트 허브와 연결된 업무
프로젝트마다 업무, 연결 문서, 현황, AI 해석이 한 장에 모입니다.
- 프로젝트 생성 시 허브 자동 준비
- 회의록·자료·아이디어 연결
- 회의 액션을 실제 태스크로 전환
여러 AI와 병렬 작업
하나의 AI에 모든 일을 몰지 않고, 성격이 다른 AI와 여러 작업을 동시에 운영합니다.
- Claude·Codex 등 다중 AI 지원
- 여러 터미널과 워커 상태 표시
- 앱을 닫아도 작업 세션 유지
업무 루틴과 재사용 기술
반복해서 잘된 일은 ‘스킬’과 자동화로 남아 다음부터 같은 품질로 실행됩니다.
- 업무 시작·종료 브리핑
- 보고서·회의·광고 등 전용 워크플로우
- 조직 규칙과 작성 기준 자동 상속
컴퓨터와 외부 업무 연결
필요한 경우 AI가 화면을 보고 앱을 조작하거나, 회사 폴더와 외부 서비스까지 업무 범위를 넓힙니다.
- 화면 확인·클릭·입력
- 회사 공유 폴더 연결
- 업무별 API·자동화 연결
변경 이력과 복구
AI에게 권한을 주되, 무엇이 바뀌었는지 확인하고 이전 상태로 돌아갈 수 있게 설계했습니다.
- 자동 스냅샷과 복원
- 30일 휴지통과 안전한 삭제
- 실행 전 계획·승인·dry-run 원칙
자가 점검과 운영 표준
사용할수록 파일과 규칙이 흐트러지는 문제를 스스로 찾아 정리하는 유지관리 계층입니다.
- 깨진 연결·누락 지침 건강검진
- 노트 자동 분류와 표준 폴더링
- 고객용 온보딩·업데이트 정책 보강 필요
고객이 체감하는 것은
기능이 아니라 이어지는 하루입니다
업무가 시작되고 끝나는 전체 흐름 안에서 GRID.OS의 가치가 드러납니다.
상품에서 반복해서
어필해야 할 여섯 문장
기술 용어보다 고객이 얻는 변화로 설명합니다.
새 대화를 열어도 회사가 기억합니다.
업무 맥락이 사람의 반복 설명이 아니라 파일과 규칙으로 이어집니다.
답변이 아니라 결과물이 남습니다.
대화로 끝나지 않고 문서, 태스크, 보고서, 자동화가 실제 업무 공간에 축적됩니다.
AI 활용이 개인기가 아닌 회사 자산이 됩니다.
잘된 방식이 스킬과 운영 규칙으로 남아 다른 사람도 같은 품질로 시작합니다.
도구를 더하는 대신 일을 한곳으로 모읍니다.
파일, 보드, 프로젝트, AI, 실행 환경이 같은 맥락을 공유합니다.
AI에게 일을 맡겨도 되돌아올 길이 있습니다.
스냅샷, 복구, 권한, 승인 체계가 자동화에 대한 불안을 줄입니다.
우리가 매일 쓰며 검증한 구조를 제품으로 옮깁니다.
이론으로 만든 AI 도구가 아니라 실제 대행·제품·협업 업무를 돌린 운영체제입니다.
누구에게나 파는 것보다
잘 맞는 고객을 분명히 합니다
반복 업무와 프로젝트가 쌓이는 팀
- 파일·메신저·업무 보드가 흩어진 1인 사업자와 소규모 팀
- 클라이언트·캠페인·프로젝트를 반복 운영하는 대행사
- AI를 쓰지만 조직의 방식으로 정착시키지 못한 회사
- 업무 데이터 소유권과 로컬 운영을 중요하게 보는 조직
업무 기준과 데이터가 거의 없는 조직
- AI가 사람의 의사결정까지 전부 대신하길 기대하는 경우
- 문서·파일을 남기는 기본 업무 습관이 전혀 없는 경우
- 모든 기능을 브라우저 SaaS 하나로 즉시 쓰기 원하는 대규모 조직
- 연결 권한과 보안 범위를 정할 담당자가 없는 경우
상품화 전에 결정해야 할
네 가지 핵심 쟁점
기능 개발보다 먼저 고객과 제공 범위를 선명하게 잡아야 합니다.
첫 고객을 누구로 잡을 것인가
개인용 범용 제품과 대행사 구축형 제품은 메시지·온보딩·가격이 완전히 다릅니다. 첫 출시 타겟을 하나로 좁혀야 합니다.
공통 코어와 맞춤 구축을 어디서 나눌 것인가
업무 보드·AI·복구는 공통 코어로, 회사 폴더·자동화·운영 규칙은 맞춤 영역으로 분리하는 기준이 필요합니다.
로컬·클라우드·팀 버전을 어떻게 묶을 것인가
현재 확정한 개인용 로컬 / 개인용 프로 / 엔터프라이즈 구조를 실제 기능·기기 수·관리 권한과 연결해야 합니다.
‘좋아 보인다’를 어떤 수치로 증명할 것인가
업무별 소요시간, 재작업, 인수인계 시간, 처리량을 도입 전후로 재야 합니다. 검증 전에는 과한 절감 수치를 영업 문구로 쓰지 않습니다.
팀 클라우드 동기화, 대규모 관리자 기능, 확정 가격, 정량 ROI는 아직 범위·근거가 고정되지 않아 ‘현재 제공 기능’처럼 적지 않았습니다. 상품화 결정 뒤 별도 명세로 확정하는 편이 안전합니다.