AI-Native 풀스택 엔지니어 전문가
₩70,000 ~ ₩300,000/hr
전문가 매칭 진행 중

전략기획·M&A·신사업 | 자회사 CEO 역임 | 소비재·F&B 실전 경영

AI Agent와 제품을 직접 만드는 5years+ 1인 창업가

반복을 지능으로 바꾸는 AI 마케팅 오퍼레이터

외국계·스타트업·광고대행사 경험의 재무회계 전문가

시스템 엔지니어, 프로덕트 엔지니어, 풀스택 개발자, FDE

10년 경력의 UIUX디자이너, 지금은 솔로프리너 강미화입니다

교육 기획 및 컨텐츠 개발자
크래프톤 출신, DAU 8% 증대를 이끈 15년 차 글로벌 콘텐츠 전략 전문가

K-Beauty Full-Funnel Growth Strategist

전략기획·M&A·신사업 | 자회사 CEO 역임 | 소비재·F&B 실전 경영

AI Agent와 제품을 직접 만드는 5years+ 1인 창업가

반복을 지능으로 바꾸는 AI 마케팅 오퍼레이터

외국계·스타트업·광고대행사 경험의 재무회계 전문가

시스템 엔지니어, 프로덕트 엔지니어, 풀스택 개발자, FDE

10년 경력의 UIUX디자이너, 지금은 솔로프리너 강미화입니다

교육 기획 및 컨텐츠 개발자
크래프톤 출신, DAU 8% 증대를 이끈 15년 차 글로벌 콘텐츠 전략 전문가

K-Beauty Full-Funnel Growth Strategist
프로필 등록 후 사전 질문으로 1차 전문성을 확인하고, 라이브 테스트(퀘스트)를 통해 전문 분야 역량, AI 업무 흐름 설계, 산출물 완성도를 확인해 전문가로 등록합니다.
스킬·경력·포트폴리오와 AI 활용 경험을 등록합니다.
등록된 경력과 프로필을 바탕으로 한 질의 응답을 통해 전문 분야 적합성을 1차로 판단합니다.
실시간으로 실무 과제를 수행하며 문제 해결 과정과 AI 활용 방식을 확인합니다.
검증을 통과하면 전문가로 등록되어 매칭이 시작되고, 이후 프로젝트 성과가 쌓입니다.
직무별 실무 상황을 바탕으로, 문제를 정의하고 AI로 해결하는 과정을 확인합니다.
퀘스트에서 이 3가지 역량을 확인해요
스스로 진짜 문제를 정의하고 AI로 다듬는 과정을 진단합니다.
AI를 활용해 타깃 고객의 니즈를 분석하고, 전환을 높일 수 있는 마케팅 메시지를 설계하는 퀘스트입니다.
본인이 가장 잘 아는 산업·제품·고객 상황을 스스로 설정하고, 지금 무엇을 전환 목표(가입·신청·구매 등)로 삼을지 고른 뒤, 사람들이 어느 단계에서 빠져나가는지 가설을 세워 가장 먼저 검증해 볼 개선 하나와 그 판단 근거가 될 행동 데이터를 정하는 과제입니다.
필요한 상황을 선택하면, 해당 업무를 바로 시작할 수 있는 전문가를 찾아드려요.
필요한 직무가 정해져 있다면 직무별로 바로 탐색해보세요.
AI 시대에 맞는 프로젝트와 협업 기회를 연결합니다. 당신의 전문성과 AI 활용 역량에 맞는 기회를 추천 합니다.
₩70,000 ~ ₩300,000/hr
전문가 매칭 진행 중
₩50,000 ~ ₩100,000/hr
전문가 매칭 진행 중
₩50,000 ~ ₩150,000/hr
전문가 매칭 진행 중
₩100,000 ~ ₩300,000/hr
전문가 매칭 진행 중
₩40,000 ~ ₩80,000/hr
전문가 매칭 진행 중
₩100,000 ~ ₩300,000/hr
전문가 매칭 진행 중
AI-Native 전문가들이 직접 쓰는 실무 인사이트와 커리어 이야기를 만나보세요.
AI 시대, 채용 공고를 쓰기 전에 다시 설계해야 할 것들 | 링글×플렉스웍 웨비나
우리 팀에 맞는 전문가 상담하기 → 링글×플렉스웍 웨비나에서 살펴본 글로벌 채용과 업무의 변화 AI 도구를 도입한 뒤 우리 팀의 일하는 방식은 얼마나 달라졌을까요? 문서 초안을 빠르게 만들고 자료를 요약하는 일은 익숙해졌지만, 업무를 배분하고 사람을 채용하는 방식은 이전과 같을 수 있습니다. 일이 늘어나면 채용을 요청하고, 기존 직무에 맞춰 후보자를 찾는 식입니다. 지난 10월 15일 링글과 플렉스웍이 함께한 웨비나 ‘AI 시대, 글로벌 기업은 어떻게 일과 채용을 재설계하는가’에서는 이 지점을 다뤘습니다. 첫 번째 세션에서는 런던 메드테크 스타트업 디자이너이자 맥킨지·영란은행 경력을 가진 황소흠 연사가 글로벌 채용과 업무 방식의 변화를 소개했습니다. 두 번째 세션에서는 임태은 베러웍스·플렉스웍 대표가 업무를 나누고 필요한 역량을 연결하는 조직 운영 방식을 설명했습니다. 두 세션에서 제시한 관점을 기업의 채용과 조직 운영에 적용해 보면, 다음과 같은 질문이 남습니다. 1. 결과물을 잘 만드는 사람, 그 과정을 설명할 수 있는 사람AI를 활용해 완성도 높은 결과물을 만드는 환경에서 후보자의 역량을 어떻게 확인해야 할까요? 황소흠 연사의 발표에서는 지원자의 실제 역량을 확인하기 위한 면접과 실시간 과제, 일일 면접 등의 방식이 다뤄졌습니다. 새로운 기술을 빠르게 익히는 능력과 오프라인에서 공감을 형성하는 능력도 필요한 역량으로 제시됐습니다. 이를 채용 실무에 적용한다면, 완성된 결과물과 함께 후보자가 어떤 판단을 거쳤는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 기획안을 검토할 때는 문서의 구성뿐 아니라 고객을 어떻게 정의했는지, 어떤 자료를 근거로 방향을 정했는지 물어볼 수 있습니다. AI가 제안한 내용 가운데 무엇을 채택하고 수정했는지도 유용한 질문입니다. 자동화 프로젝트 경험을 평가할 때도 비슷합니다. 어떤 도구를 사용했는지에 더해 오류를 어떻게 발견했는지, 예외 상황에서는 누가 판단하도록 했는지, 다른 사람이 이어서 운영할 수 있게 무엇을 남겼는지 확인할 수 있습니다. 결과의 품질과 함께 설계·검증·수정 과정을 살펴보는 것. 두 번째 세션에서도 이 관점이 인재 검증의 기준으로 제시됐습니다. 이런 질문은 후보자의 업무 이해도와 판단 기준을 살펴보는 데 도움이 됩니다. 2. 한 명을 채용하기 전에, 필요한 업무와 역량부터 정리하기임태은 대표의 세션에서는 업무를 과제와 단계로 나누고, 각 단계에 필요한 실행 주체를 설계하는 접근을 제시했습니다. 핵심 인력은 사업의 맥락과 우선순위, 최종 책임을 맡습니다. AI와 에이전트는 허용된 범위에서 분석과 반복 처리를 수행합니다. 특정 시점에 전문성이 필요한 일에는 외부 전문가가 참여할 수 있습니다. PART 2 · 15:00. 한 명을 채용하기 전에 업무와 필요한 역량부터 구체화하는 접근. 링글×플렉스웍 웨비나 영상 캡처. 이때 먼저 정리해야 할 것은 완수할 업무와 필요한 산출물입니다. 이후 필요한 스킬과 투입 시간을 확인하고, 내부에서 연결할 수 있는 역량과 부족한 부분을 살펴봅니다. 예를 들어 ‘마케팅 담당자가 필요하다’는 요청에는 서로 다른 문제가 섞여 있을 수 있습니다. 고객 분석이 부족할 수도 있고, 광고 소재 제작이 밀리고 있을 수도 있습니다. 캠페인 방향을 판단할 경험이 필요한 경우도 있습니다. 각 문제에 필요한 전문성과 업무의 반복성은 다릅니다. 이를 구체화하면 내부 담당자가 맡을 일, 자동화할 일, 외부 전문가와 함께 해결할 일을 더 명확하게 정할 수 있습니다. 채용 여부도 이 과정을 거친 뒤 판단할 수 있습니다. 상시로 필요한 역할인지, 일정 기간 집중해서 해결할 과제인지가 분명해지기 때문입니다. 3. 외부 전문가와 협업할 때도 내부의 책임자가 필요하다발표에서는 사내 스킬을 프로젝트에 연결하는 인재 마켓플레이스 사례와 함께, 필요한 전문성을 외부에서 확보하는 방식도 다뤘습니다. 외부 전문가를 활용하려면 먼저 업무 범위와 완료 기준을 합의해야 합니다. 프로젝트가 끝났을 때 어떤 결과물이 있어야 하는지, 누가 검토하고 승인하는지, 운영에 필요한 지식은 어떻게 넘겨받을지 정하는 과정입니다. PART 2 · 25:00. 산출물 정의부터 운영과 학습까지 연결하는 업무 재설계 순서. 링글×플렉스웍 웨비나 영상 캡처. 가령 에이전트를 활용해 주간 보고서 작성을 개선한다면 ‘보고서 자동화’라는 요청만으로는 충분하지 않습니다. 사용할 자료의 위치, 집계 기준, 요약에 포함할 내용, 담당자가 반드시 확인할 항목까지 구체화해야 합니다. 전문가는 업무 흐름과 구현 방식을 설계할 수 있습니다. 내부 담당자는 자료의 의미와 현장의 예외를 설명하고, 결과가 실제 업무에 맞는지 판단해야 합니다. 이렇게 역할을 정하면 전문가의 결과물을 내부 업무에 연결하기가 쉬워집니다. 협업 종료 후에도 운영할 수 있도록 문서와 인수인계 범위를 정하는 데 도움이 됩니다. 4. 자동화 성과는 검수와 재작업까지 포함해 확인하기AI 도입 성과를 설명할 때 처리시간 단축은 눈에 잘 보이는 지표입니다. 하지만 실제 효과를 판단하려면 검수와 재작업에 드는 시간도 함께 확인해야 합니다. 임태은 대표의 발표에서는 도입 전 처리시간과 오류, 비용을 기록하고, 도입 후에는 구축·도구·검수·재작업·운영 비용을 포함해 살펴보는 접근을 제시했습니다. 확보한 시간이 비용 감소나 추가 산출물로 이어졌는지도 확인하도록 했습니다. PART 2 · 35:00. 왼쪽은 발표에서 소개한 공개 사례, 오른쪽은 적용을 설명하기 위한 가상 계산입니다. 처리시간 개선과 전체 투자수익률은 구분해야 합니다. 링글×플렉스웍 웨비나 영상 캡처. 실무에서는 작은 과업 하나를 대상으로 비교를 시작할 수 있습니다. 같은 업무량과 품질 기준에서 얼마나 시간이 걸리는지 기록하고, 자동화 이후 담당자가 어디에 시간을 쓰는지 살펴보는 방식입니다. 초안 작성은 빨라졌지만 사실 확인과 수정에 많은 시간이 필요하다면 그 원인을 찾아야 합니다. 입력 자료가 불완전한지, 지시가 모호한지, 자동화 범위가 지나치게 넓은지 검토할 수 있습니다. 이 과정을 거치면 다음 투자 판단에도 근거가 생깁니다. 적용 범위를 넓힐지, 설계를 수정할지, 다른 업무부터 시도할지 결정할 수 있습니다. 5. 이번 주에는 미뤄진 업무 하나부터 살펴보세요이번 웨비나를 바탕으로 기업이 시작해 볼 수 있는 일은 작고 구체적입니다. 계속 반복되는데 미뤄지는 업무, 내부 전문성이 부족해 멈춰 있는 업무, 검수와 승인 단계에서 지연되는 업무 중 하나를 고르는 것입니다. 그다음 필요한 산출물과 완료 기준을 적고, 현재 업무 흐름을 펼쳐 봅니다. 사람이 판단해야 할 부분과 AI가 처리할 수 있는 부분, 전문가의 도움이 필요한 지점을 구분합니다. 처음부터 넓은 범위를 맡기기보다 작은 결과를 검토하면서 기준을 보완하면 다음 단계도 구체화할 수 있습니다. 내부 담당자와 외부 전문가가 같은 완료 기준을 공유하는 것이 그 출발점입니다. 플렉스웍은 기업이 해결할 업무와 필요한 스킬을 정리하고, 프로젝트·파트타임·Fractional 등 업무에 맞는 방식으로 전문가와 협업할 수 있도록 연결합니다. 지금 팀에서 전문성이 부족해 미뤄진 업무가 있다면, 그 업무에 필요한 결과물부터 정리해 보세요. 필요한 사람과 협업 방식도 한층 선명해질 수 있습니다. 우리 팀에 맞는 전문가 상담하기 → 이 글은 2026년 10월 15일 링글×플렉스웍 공동 웨비나의 발표 자료와 영상에서 확인한 내용을 바탕으로 핵심 관점과 실무 적용 예시를 정리했습니다. 본문의 마케팅·보고서 자동화 예시는 적용을 돕기 위한 설명입니다.

AGI·ASI 시대의 비즈니스 아키텍처: 초지능의 폭발 속에서 우리가 지켜야 할 '판단'의 무게
송영일 (27년 경력 IT Executive / 기술 비즈니스 아키텍트) 송영일님과 프로젝트 신청하기 → 나는 지난 27년간 "기술의 본질을 통찰하고, 시장의 언어로 번역해, 비즈니스로 완성한다"는 철학을 바탕으로 IT 산업의 최전선에서 달려왔다. 오투미디어를 창업해 글로벌 9천만 사용자를 확보한 '오투잼'을 성공시켰고, 서틴스플로어와 메타캠프를 거치며 5G 기반 VR 콘텐츠 제작부터 64개 대학이 참여한 '메타버시티' 생태계까지 구축해 왔다. 이 과정에서 나는 자연스럽게 VR, XR, 메타버스로 이어지는 거대한 기술 붐의 한가운데를 관통하며 그 명암을 온몸으로 겪어냈다. 2014년 무렵 VR을 처음 접했을 때, 세상은 이 기술이 모든 것을 진보시키고 혁신할 것이라 열광했다. 하지만 10년이 지난 현재, HMD(Head Mounted Display)라는 물리적 폼팩터의 한계와 사용자 경험의 단절이라는 명확한 장벽 앞에서 시장은 우리의 기대만큼 폭발적으로 성장하지 못했다. 하지만 지금 우리가 마주한 AI 붐은 과거 VR이나 메타버스 때의 붐과는 완전히 차원이 다르다. 최근 하루가 다르게 쏟아져 나오는 AI 모델들은 어느덧 범용인공지능(AGI)을 넘어 인간의 지적 능력을 아득히 초월하는 초지능(ASI, Artificial Superintelligence) 시대를 거론하는 단계에 진입했다. 과거 XR이 특정 디바이스라는 물리적 한계 안에서 고군분투했다면, 현재의 초지능 AI는 세상의 모든 산업, 비즈니스 구조, 그리고 인간이 일하는 방식 그 자체를 근본적으로 해체하고 재조립하는 압도적인 '패러다임 시프트'를 일으키고 있다. 이 거대한 혁신의 소용돌이 속에서, 지금 AI로 비즈니스를 시작하는 사람들이 범하는 가장 큰 실수와 오해는 무엇일까? 첫째, AI를 '빠르고 완벽한 자동판매기'로 오해하는 것이다. 많은 경영자와 실무자들이 AI가 뱉어낸 그럴듯한 텍스트나 결과물을 맥락에 대한 팩트체크 없이 무비판적으로 수용하거나, 기업의 민감한 데이터를 그대로 복사해 붙여넣는 치명적인 실수를 저지른다. AI가 훌륭한 초안을 제공하는 것은 맞지만, 그것이 조직의 고유한 브랜드 철학이나 복잡한 비즈니스 맥락까지 완벽히 이해한 '완성본'일 수는 없다. 둘째, 제작 시간의 단축이 인간 경험의 가치를 낮춘다는 착각이다. AI를 쓰면 결과가 확실히 빨리 나온다. 최근 유행하는 '바이브 코딩'으로 3시간 만에 서비스를 만들었다고 하면 사람들은 그저 '짧은 시간'에만 환호한다. 하지만 그 3시간짜리 결과물 이면에는 문제를 정의한 경험, 실패를 통해 익힌 기준, 결과물의 완성도를 판별하는 수십 년의 안목이 들어 있다. 실행 시간이 짧아졌다고 해서 그 전에 치열하게 쌓인 인간의 경험치까지 할인되거나 없던 일이 될 수는 없다. 이러한 AGI 시대에 비즈니스를 한다는 것은 더 이상 '최신 기술을 도입해 인건비를 줄이는 것'을 의미하지 않는다. 비즈니스의 정의는 이제 '초지능이 쏟아내는 무한한 가능성 속에서 인간 고유의 기준을 세우고 최적의 결정을 내리는 작업'으로 재편되고 있다. 이를 기업에 올바르게 적용하기 위해서는 다음과 같은 전략적 접근이 필수적이다. 우선, 거창한 전사적 도입이나 '남들이 하니까 우리도 한다' 식의 맹목적 도입을 경계해야 한다. 비즈니스 가치 증대라는 명확한 목적 아래, 작고 실질적인 파일럿 프로젝트로 성공 경험을 쌓으며 조직의 AI 수용력을 넓혀가야 한다. 또한 아이러니하게도 AI 에이전트와 초지능이 발전할수록 역으로 '사람의 역할'이 더욱 강조된다. AI가 노동을 80% 가져간다면 남은 20%의 치열한 사유와 방향 설정은 오롯이 인간의 몫이 되기 때문이다. 따라서 사내 구성원들이 질문을 던지고 맥락을 짚어내는 역량(Upskilling)을 기를 수 있도록 조직 문화를 진화시켜야 한다. 무엇보다 가장 중요한 핵심은 '판단권'의 사수다. AI는 수백 개의 화면에서 같은 규칙을 확인하고 누락된 항목을 찾는 등 사람이 감당하기 어려운 반복 작업을 끈질기게 수행한다. 하지만 무엇이 필요한지 정의하고, 결과가 목적에 맞는지 확인하며, 잘못된 부분을 거부하여 다시 수정시키는 과정이 반드시 있어야 한다. 생성은 AI가 할 수 있지만 완성은 판단하는 사람만이 할 수 있다. 우리는 AI에게 언제든 손과 속도를 빌릴 수 있다. 하지만 AI의 설명이 그럴듯하다는 이유만으로 승인 버튼을 무의식적으로 누르기 시작하면, 어느 순간 내가 스스로 판단하는 것인지 판단한 기분만 느끼는 것인지 구별하기 어려워진다. 비즈니스의 최종 결과를 승인하고 책임지는 '판단권'만큼은 결코 기계에게 빌려주어서는 안 된다. 앞으로 다가올 AGI와 ASI 시대의 승패는 명확하다. 격차는 확고한 판단 기준을 가진 채 초지능을 지휘하는 사람과, 속도에 취해 판단권을 통째로 기계에 넘겨버린 사람 사이에서 걷잡을 수 없이 벌어질 것이다. 세상의 모든 것이 바뀌는 거대한 기술의 파도 앞에서도 잊지 말아야 할 진리가 있다. 마지막 순간 "이것이 완성이다"라고 선언하고 그 결과에 온전히 책임을 지는 사람, 오직 그만이 새로운 지능 시대의 진짜 창조자이자 비즈니스를 이끄는 진정한 리더라는 사실이다. 송영일님과 함께할 프로젝트가 있나요?기술을 비즈니스로 연결할 전문가가 필요하다면, 플렉스웍에 업무를 등록해 주세요. 요청 내용에 송영일님과 협업하고 싶다는 의사를 함께 남겨 주세요. 송영일님과 프로젝트 신청하기 →
슈나이더 일렉트릭은 어떻게 사내 인재 시장을 만들었을까?
필요한 사람이 회사 안에 있어도, 부서가 다르면 함께 일하기 어렵습니다. 누가 어떤 역량을 갖고 있는지 모르고, 참여할 시간과 기회도 열려 있지 않기 때문입니다. 슈나이더의 Open Talent Market은 이 문제를 기술과 운영 방식으로 함께 풀어낸 사례입니다. 우리 조직에 적용할 방법까지 보고 싶다면 도입 준비 체크리스트·프로젝트 공고 예시·90일 실행안·워크시트를 담았습니다. 17페이지 실행 가이드 무료로 받기 → 채용 공고를 넘어 프로젝트와 멘토링으로OTM은 사내 포지션·단기 프로젝트·멘토링을 직원의 경험과 성장 관심사에 연결합니다. 협업사는 Gloat입니다. HR 대상 파일럿을 거쳐 2020년 코로나19 상황에서 글로벌 확산을 가속했습니다. [1] 도구를 고르기 전에 문제를 정했다퇴사자 조사에서 47%는 사내에서 다음 기회를 찾지 못했다고 답했습니다. HR·디지털팀은 자체 개발과 구매를 비교하고 약 3개월간 공급사와 알고리즘을 평가했습니다. 실제 직원이 사용성을 평가하고 보안과 시스템 연결도 검토했습니다. [2] 기회를 열려면 제도도 바뀌어야 한다기존의 3년 재직 요건을 없애고 공석 공개를 확대했습니다. 2020년에는 주 3~6시간 프로젝트를 설명했고, 2025년 CHRO는 최대 20% 프로젝트 참여 원칙을 소개했습니다. 후자는 엄격한 계측 규정이 아닌 가이드입니다. 이동 장벽을 낮추면서 관리자가 직원의 성장을 지원하도록 지속적인 교육도 강조했습니다. [3] · [4] 개발 역량을 가진 인턴이 글로벌 HR 분석에 참여했다베트남에서 Digital Energy·Business Development를 지원하던 Linh Ho는 OTM으로 HR 분석과 소프트웨어 개발 등을 경험했습니다. 여러 국가의 동료와 역량 체계 정량화 프로젝트에 참여했고, Python 스크립트와 대시보드 작업을 수행했습니다. HR 전문 지식은 팀원에게 배웠습니다. 직함만으로 사람을 찾을 때 놓칠 수 있는 조합입니다. [5] 이 사례를 읽는 관점: 인재 부족을 세 가지로 나누기아래는 공개된 사례를 바탕으로 한 플렉스웍의 해석입니다. 조직에서 “사람이 부족하다”는 말에는 서로 다른 문제가 섞여 있습니다. 역량을 가진 사람은 있지만 찾지 못하는 경우, 찾았지만 참여할 시간이 없는 경우, 필요한 전문성이 실제로 없는 경우입니다. 발견의 문제: 누가 어떤 경험과 스킬을 갖고 있는지 보이지 않습니다. 프로필과 기회를 공개하는 것이 출발점입니다. 배분의 문제: 적합한 사람이 있어도 원소속 업무와 평가 때문에 움직이지 못합니다. 시간과 책임을 조정해야 합니다. 역량의 문제: 내부에 필요한 경험이 없거나 일정 안에 확보하기 어렵습니다. 학습, 채용, 외부 전문가 협업을 비교해야 합니다. OTM은 특히 발견과 배분의 문제를 푸는 데 참고할 만합니다. AI 매칭만 도입해 세 문제가 모두 해결될 것이라고 기대하면, 추천 목록은 생겨도 프로젝트는 시작되지 않을 수 있습니다. 인사이트 1. 프로젝트는 인재 이동의 문턱을 낮춘다다른 부서로 옮기는 결정에는 직원과 관리자 모두 부담이 있습니다. 반면 기간과 결과물이 정해진 프로젝트는 현재 역할을 유지하면서 다른 일을 경험할 기회가 됩니다. 직원에게는 역량을 보여줄 기회, 프로젝트 담당자에게는 함께 일하며 적합성을 확인할 기회가 생깁니다. 따라서 사내 인재 시장을 설계할 때 공석만 모으는 것보다, 작은 기여로 시작할 수 있는 일을 함께 여는 편이 유용합니다. “팀원을 데려온다”는 논의가 “이 결과물에 필요한 역량을 일정 시간 연결한다”는 논의로 바뀔 수 있기 때문입니다. 이는 프로젝트형 협업의 설계상 이점에 대한 해석이며, 모든 조직의 이동 성과를 보장하는 주장은 아닙니다. 인사이트 2. 스킬 프로필보다 먼저 필요한 것은 좋은 업무 설명이다직원의 스킬을 정교하게 분류해도 공고가 “전략 지원” 또는 “AI 혁신” 수준에 머물면 서로 기대하는 일이 다를 수 있습니다. 매칭의 출발점에는 필요한 결과물, 완료 기준, 기간과 지원 환경이 있어야 합니다. “마케터가 필요합니다”를 “기존 고객 데이터를 분석해 재구매 캠페인 1개를 설계·실행하고 반응을 확인할 사람이 필요합니다”로 바꿔보세요. 그래야 데이터 분석, CRM 운영, 메시지 설계 중 무엇이 필요한지 드러나고, 한 사람이 전부 맡아야 하는지도 다시 판단할 수 있습니다. 인사이트 3. 인재 공유는 관리자의 평가와 본업 조정까지 연결돼야 한다관리자가 자기 팀의 단기 성과만 책임진다면, 유능한 직원의 시간을 다른 프로젝트에 내주는 선택은 부담이 됩니다. 참여를 독려하는 메시지만으로 이 부담을 없애기는 어렵습니다. 국내 적용 시에는 “몇 시간을 참여할 수 있는가”와 함께 “기존 업무에서 무엇을 줄일 것인가”, “프로젝트 기여를 누가 확인할 것인가”, “일정 충돌을 누가 조정할 것인가”를 정하는 것이 좋습니다. 참여시간을 확보하지 않은 사내 긱은 성장 기회가 아니라 추가 업무로 느껴질 수 있습니다. 인사이트 4. 내부 인재와 외부 전문가는 같은 기준으로 검토할 수 있다슈나이더의 OTM은 내부 인재 활용 사례입니다. 이를 외부 전문가 도입의 직접적인 증거로 설명할 수는 없습니다. 다만 업무를 정의한 뒤 필요한 역량을 찾는 순서는 외부 협업에도 적용할 수 있습니다. 내부에 역량과 시간이 모두 있다면: 사내 프로젝트로 연결합니다. 역량은 있지만 시간이 없다면: 우선순위와 본업 조정 가능성을 먼저 확인합니다. 일정 안에 필요한 경험을 확보하기 어렵다면: 그 업무 범위에 맞는 외부 전문가를 검토합니다. 지속적으로 쌓아야 할 핵심 역량이라면: 내부 육성이나 채용을 함께 고려합니다. 외부 전문가를 활용할 때도 회사의 의사결정과 책임까지 넘기는 것은 아닙니다. 예를 들어 사내 담당자가 고객과 사업 조건을 제공하고, CRM 전문가가 캠페인을 설계·운영하며, 내부 책임자가 제안과 실행 결과를 승인하는 식으로 역할을 나눌 수 있습니다. 이 내용은 적용 예시입니다. 우리 조직에서는 무엇부터 준비할까?다음은 플렉스웍의 적용 제안입니다. 플랫폼을 구매하기 전에 첫 프로젝트의 결과물·기간·주당 시간·필요 역량을 한 장에 적어보세요. 그다음 본업에서 무엇을 조정할지, 누가 결과물을 확인할지 합의해야 합니다. 실제로 맡길 프로젝트와 책임자를 확보합니다. 직원의 현재 직무뿐 아니라 경험과 관심사를 수집합니다. 매칭 뒤 착수·완료·업무량 충돌까지 점검합니다. 내부에 부족한 특정 역량이 확인되면 그 범위에 맞는 외부 전문가 협업을 검토합니다. 첫 프로젝트는 이렇게 정의해볼 수 있습니다예를 들어 “디지털 전환을 도와줄 사람” 대신 “6주 동안 고객 문의를 분류하고, 반복 문제와 개선안 3개를 정리할 사람”을 찾는 방식입니다. 고객지원 담당자는 업무 맥락과 완료 기준을 제공하고, 다른 부서의 데이터 분석 역량 보유자가 분석을 맡을 수 있습니다. 이때 기간과 주당 참여 시간, 사용할 데이터, 결과물 검토자까지 정해야 실제 일이 시작됩니다. 위 내용은 이해를 돕는 국내 적용 예시이며 슈나이더의 실제 프로젝트 공고는 아닙니다. AI가 연결해도 설계와 판단은 사람에게 남습니다OTM 사례에서 AI는 후보와 기회를 발견하도록 돕습니다. 어떤 문제를 프로젝트로 만들지, 참여 시간을 어떻게 확보할지, 결과물이 업무에 도움이 됐는지는 사람이 결정해야 합니다. 가입자 수와 매칭 건수에 더해 착수율, 완료율, 본업과의 일정 충돌까지 봐야 하는 이유입니다. 실행 가이드와 공식 사례집슈나이더 OTM 실행 가이드 17페이지 무료로 받기 → 자료실 실행 가이드에는 협업 구조, 두 명의 실제 직원 사례, 운영 준비사항, 공고 예시, 90일 계획과 워크시트를 담았습니다. 하단 참고자료 [1]에서 공급사 원문도 확인할 수 있습니다. 공급사 발표 성과는 측정 시점과 산식을 확인해 활용해야 합니다. 플렉스웍은 기업이 정의한 업무에 맞는 전문가를 연결합니다. 맡길 일과 필요한 역량을 구체화하면 협업 방식도 더 명확해집니다. 우리 회사의 첫 프로젝트를 구체화해보세요 체크리스트와 워크시트 무료 다운로드 → 내부에서 확보하기 어려운 전문성이 있다면, 맡길 업무·기간·결과물을 등록해 주세요. 플렉스웍에 전문가가 필요한 업무 등록하기 → 참고자료[1] Gloat 공식 사례집 PDF [2] SHRM · 도입 책임자 인터뷰 (2020) [3] LinkedIn · 내부 이동 운영 정책 (2020) [4] M1 · CHRO Charise Le 인터뷰 (2025) [5] Schneider · Linh Ho 직원 사례 (2021)
검증된 AI-Native 전문가를 더 빠르게 연결합니다
AI-Native 전문가와 프로젝트를
더 빠르고 정확하게 실행할 수 있습니다.