01SIGNALAI Growth Intelligence
흩어진 성장 데이터를 매일의 실행 신호로
마케팅·고객·매출 데이터를 하나의 KPI 체계로 연결하고 이상, 원인 후보, 다음 행동을 더 빠르게 발견합니다.
- Faster detection
- Shared metrics
- Repeatable experiments
AI-native business studio
AI를 설명에서 멈추지 않고, 작동하게 합니다.
M2COSMOS는 데이터, AI 에이전트, 성장 실행을 연결해 더 빠른 의사결정과 반복 가능한 수익 시스템을 설계합니다.
전략에서 구축, 운영과 개선까지 하나의 흐름으로 함께합니다.
- 01Data InputCRM, Analytics, Documents, Operations
- 02Context & ReasoningRules, Knowledge, Evaluation
- 03Human ApprovalReview, Edit, Approve사람이 멈추고 결정하는 지점
- 04Tool ActionMessage, Update, Workflow
- 05Measurement & LearningOutcome, Feedback, Improve
Designed for accountable automation
02Experience before hype
AI 이전부터, 데이터가 실제 사업을 움직이는 현장에 있었습니다.
20+ Years데이터·디지털 광고·플랫폼 비즈니스 경험대표 공개 경력
AI × Data × GrowthM2COSMOS가 연결하는 핵심 전문 영역회사 포지셔닝
Patent Inventor광고 집행 관리 특허 공동 발명공개 특허
B2B AI-native회사의 최우선 사업 영역대표 확정
03How AI becomes operations
도구가 아니라, 측정하고 개선되는 운영 엔진
좋은 AI 도입은 답변 하나를 자동화하는 데서 끝나지 않습니다. 데이터와 업무 맥락을 이해하고, 사람의 판단을 거쳐 도구를 실행하며, 결과를 다시 학습하는 구조가 필요합니다.
- 01Data Input데이터, 지식, 시스템, 책임자를 연결합니다.
- 02Context & Reasoning업무 규칙과 축적된 지식을 근거로 AI가 판단할 맥락을 만듭니다.
- 03Human ApprovalAI가 제안할 것과 사람이 결정할 것을 구분하고, 승인 지점을 명시합니다.사람이 멈추고 결정하는 지점
- 04Tool Action에이전트와 업무 도구가 안전하게 이어지도록 만듭니다.
- 05Measurement & Learning시간, 비용, 매출, 품질 변화를 측정하고 실패와 피드백을 다음 실행에 반영합니다.
Designed for accountable automation
04Three systems, one business
성장을 감지하고, 업무를 실행하고, 매출 흐름을 연결합니다.
M2COSMOS는 AI를 별도의 도구로 추가하지 않습니다. 데이터, 사람, 업무 시스템 사이의 끊어진 흐름을 세 가지 실행 체계로 다시 설계합니다.
02ORBITAgentic Operations Engine
반복 지식업무를 사람이 통제하는 AI 운영체계로
조사, 문서, 고객 응대, 보고 업무를 전문 에이전트와 도구에 분담하고 중요한 판단은 사람이 승인합니다.
- Less repetition
- Consistent quality
- Accountable automation
03MOMENTUMRevenue Workflow Automation
들어온 관심이 사라지기 전에, 매출 흐름을 연결합니다
리드 유입부터 자격화, 담당자 배정, 후속 연락, CRM 기록과 파이프라인 보고까지 하나의 흐름으로 만듭니다.
- Faster response
- Fewer missed leads
- Visible pipeline
05Illustrative solution concepts
고객명 없이도, 문제의 구조와 해결 방식은 구체적으로
아래 내용은 M2COSMOS의 접근 방식을 설명하기 위한 예시 시나리오입니다. 실제 고객 실적과 결과 수치가 아니며, 프로젝트마다 데이터와 업무 환경에 맞게 다시 설계합니다.
Illustrative Solution Concept
조직마다 다른 지표와 늦은 이상 감지
- Target change
- 보고서 작성 중심에서 매일의 성장 행동 중심으로
- M2COSMOS role
- KPI 설계 · 데이터 연결 · Signal workflow · Dashboard
Illustrative Solution Concept
개인에게 묶인 지식과 반복되는 조사·문서 업무
- Target change
- 사람의 승인 아래 에이전트가 준비하고 검증하는 운영체계
- M2COSMOS role
- Task analysis · Knowledge layer · Agent orchestration · Evaluation
Illustrative Solution Concept
느린 첫 응답, CRM 누락, 보이지 않는 파이프라인
- Target change
- 리드 유입부터 후속 영업까지 끊기지 않는 수익 흐름
- M2COSMOS role
- Funnel design · Scoring · Routing · CRM automation
06Discover → Build → Operate
작게 검증하고, 실제 업무에 연결하고, 결과로 개선합니다.
Discover
먼저, 어디에 AI를 놓을지 결정합니다.
목표, 현재 workflow, 데이터, 병목, 위험을 함께 살펴보고 가장 가치가 크고 검증 가능한 시작점을 정합니다.
Opportunity map · Baseline · Priority workflow · Success metricBuild
업무 안에서 실제로 작동하는 흐름을 만듭니다.
데이터와 도구를 연결하고, 에이전트 역할과 사람 승인 경계를 설계해 제한된 사용자부터 검증합니다.
Working workflow · Integration · Guardrail · EvaluationOperate
배포 이후의 품질과 성과까지 운영합니다.
시간, 비용, 정확도, 전환 변화를 관찰하고 실패와 사용자 피드백을 다음 버전에 반영합니다.
Dashboard · Runbook · Improvement backlog · Handover07Founder experience
기술·데이터·매출이 만나는 지점을 20년 이상 경험했습니다.
실시간 웹 분석에서 시작해 데이터 마케팅, 퍼포먼스 광고, 모바일 광고 플랫폼, AI 기반 오디언스 전략까지, 측정이 곧 수익이 되는 현장을 20년 넘게 거쳤습니다. 대표 주명일의 이 경험 위에서 M2COSMOS는 모델 성능이 아니라 사업 성과를 기준으로 AI를 설계합니다.
Insights for operators
기술 뉴스보다, 이 변화가 사업에 무엇을 의미하는지
AI의 성능만이 아니라 비용 구조, 데이터 자산, 업무 방식, 산업별 재설계를 분석합니다.
BuildEditorial Preview
AI 에이전트는 도구가 아니라 운영 모델입니다
에이전트를 실제 업무에 연결하려면 역할, 권한, 평가, 사람 승인 구조가 먼저 필요합니다.
EconomicsEditorial Preview
기업의 비정형 데이터를 AI 자산으로 바꾸는 법
문서가 많다고 AI가 준비되는 것은 아닙니다. 권한, 최신성, 의미 구조부터 설계해야 합니다.
EconomicsEditorial Preview
추론 비용이 AI 비즈니스의 마진을 결정합니다
모델 비용, 처리량, 품질 기준을 제품과 운영 의사결정으로 연결하는 방법을 살펴봅니다.
08Find your first AI-native workflow
AI가 가장 먼저 작동해야 할 지점을 함께 찾겠습니다.
현재 가장 많은 시간이 들거나, 데이터가 흩어져 있거나, 기회가 자주 누락되는 업무를 알려주세요. 목표와 기준선을 확인하고 실행 가능한 첫 workflow를 제안합니다.