줄갭 칼럼

AI바우처 공급기업, AX전환, 제조AI, 건축AI, 물류AI, JudgmentOS

AI 바우처 공급기업 등록 소식 → AI 바우처 제도 설명 → 왜 제조/건축/물류인가 → 프로젝트 단위 판단의 갭 → JudgmentOS가 현장에서 하는 일 → AX 전환 포부

AI를 도입한 회사는 많다. 하지만 현장의 판단이 정렬된 회사는 드물다.

AI 도입의 진짜 장벽은 기술이 아니라 판단 설계의 부재 — AI 바우처로 그 갭을 닫는다

주식회사 줄갭 판단OS

줄갭이 강원 도약창업 지원사업에 10개 기업 중 하나로 선정되며, 예비창업→초기창업→도약창업까지 창업 라이프사이클 전 단계 지원사업을 수혜한 스타트업이 되었다.

AI 협업, B2B 매칭, AI 증강, 시멘틱 검색, 자연어 처리

AI의 해자 → 증강(Amplify)의 재해석 → 코넥터스 탄생 → 재도전창업패키지 선정·우수졸업 → AI바우처 등록 → PMF 실패 → 시멘틱 검색 기술 단련

Amplify는 단순히 양을 늘리는 것이 아니다. 디테일을 더하는 것이다.

AI의 궁극적 해자는 증강이다 - 양을 늘리는 것이 아니라 디테일을 더하는 것

AI 에이전트, 에이전틱 워크플로우, 바이브코딩, AI 자동화, n8n

바이브코딩 발견 → 에이전트 역할 분담 설계 → 한 달간의 밤샘 개발 → 메모리/토큰 한계 → 실패 → 희망과 기회의 발견

코드를 몰라도 시스템을 설계할 수 있다. 설계할 수 있으면, AI가 만들어준다.

설계할 수 있으면 만들 수 있다 - 바이브코딩과 한 달간의 밤샘, 그리고 실패가 가르쳐준 것

AI 프로젝트 실패, 갭 진단, 판단 설계, AI 리스크 관리

도입(성공→망함) → 사례별 갭 분석(광고 G4, 추천 G1, 자동화 G3) → 실패의 본질(갭 방치) → OR 관점 진단 → AI 설계 순서(5단계) → 결론

AI가 판단을 망치는 것이 아니라, 갭이 판단을 망친다.

AI가 판단을 망치는 것이 아니라, 갭이 판단을 망친다

Gap Map, 판단의 갭, 의사결정 프레임워크, Mind the Gap

도입(문제→갭) → Gap Map 공개(G1-G5 구조) → G1(의도↔판단) → G2(판단↔결정) → G3(결정↔행동) → G4(행동↔결과) → G5(결과↔학습) → 핵심 통찰(갭 방치) → 결론

모든 문제는 '갭'에서 시작된다. 그리고 갭은 5가지 유형으로 분류된다.

Gap Map (G1-G5) 완전 공개 - 갭을 분류하면 문제가 보인다

기술 트렌드 분석, AI 시장조사, 경쟁사 분석 자동화

문제 정의 → 시스템 설계(크롤링→분석→리포트) → 사고의 확장 도구 → 실제 리포트 샘플 → 크롤링 소스 리스트

전략은 정보에서 나온다. 정보는 자동화에서 나온다.

기술을 모르면 미래를 설계할 수 없다 - 정보는 자동화에서 나온다

판단설계자, Decision Architect, 갭 설계, Mind the Gap

정체성 재정의 → 판단설계자가 하는 일(5가지) → 갭별 설계 원칙(G1-G5) → OR 역할 재정의 → 판단설계자 vs 기존 역할 → 슬로건 재확인 → PART 2 예고

나는 OR 전문가도, AI 엔지니어도 아니다. 나는 갭을 줄이는 판단설계자다.

Decision Architect = Gap Reducer (포지셔닝 선언)

갭 프레임워크, 물류 AI 전문가, 판단 설계, Mind the Gap

1편 연결(갭 발견) → 물류 현장의 갭(G3) → 마케팅 사업의 갭(G1-G5) → AI 시대의 갭 → 깨달음(갭 배움/경험/설계) → OR 재정의(갭을 보는 도구) → 결론

물류로 갭을 배웠고, 마케팅으로 갭을 겪었으며, AI로 갭을 설계합니다.

OR은 "사고방식"이 아니라 "갭을 보는 도구"

B2B 매칭 알고리즘, 기업 협업 플랫폼, AI 비즈니스 매칭

기존 B2B 매칭 실패 요인 → 핵심 인사이트(협업 포인트) → 알고리즘 설계 → 재도전창업패키지 선정 → 한계와 개선

좋은 파트너를 찾는 것은 운이 아니라 데이터 과학이다.

협업은 데이터 문제다 - 강점이 아니라 협업 포인트를 찾아야 한다

정부지원사업 자동화, 창업 지원금, 사업계획서 AI

아이러니(심사 탈락→자동화 개발) → 시스템 구조 → 윤리적 고찰 → 실제 선정 사례

좋은 아이디어가 지원금을 못 받는 이유는 단 하나, 몰라서다.

정보 비대칭이 기회를 결정한다 - 이건 꼼수가 아니라 정보 평등화

AEO 최적화, AI 검색 최적화, GEO 마케팅, ChatGPT SEO

패러다임 전환(검색→대화→추천) → AI Visibility Score 개념 → 자체 측정 방법론 → 실제 측정 사례 → 미래 예측

당신의 고객은 더 이상 구글에서 검색하지 않는다. ChatGPT에게 추천을 받는다.

SEO는 죽었다. AEO가 왔다.

AI 커리어 전환, 마케터 진로, AI 전문가

2022→2025 회고 → 깨달음의 순간들 → 정체성 선언 → 독자에게 질문 → 논문/다음 프로젝트 예고

나는 마케터였다. 이제는 AI 엔지니어다. 그리고 여전히 마케팅을 사랑한다.

정체성의 선포와 새로운 여정 - 나는 마케터가 아니다

정부과제 AI 도입, GPT 마케팅 실전 사례, AI 전문가 되는 법

2023년 정부과제 심사장 에피소드 → GPT 도입 결정 → 심사 탈락 → 좌절과 결심 → 3년 후 AI 전문가로 성장 → 전문성의 재정의 → 시리즈 예고

2023년, 나는 심사관에게 망신당했다. 그리고 그것이 내가 전문가가 되는 시작이었다.

전문성은 타이틀이 아니라 실전 경험에서 온다