Questions, answered.

아이파트너즈는 웹사이트·서비스 구축을 맡아 온 웹에이전시의 역량 위에, AI 에이전트를 설계하고 실무에 적용하는 팀을 더한 AI 에이전시입니다. AI를 기획·디자인·개발·운영 과정에 활용하며, 단발성 컨설팅이 아니라 실제 산출물과 운영 환경에 AI가 자리 잡도록 하는 것까지가 일의 범위입니다.

결과물은 같은 웹사이트·앱이지만 만드는 과정이 다릅니다. 리서치와 요구사항 정의에 AI 페르소나 시뮬레이션을, 디자인에 AI-UX 휴리스틱 평가를, 개발에 코딩 에이전트와 자동 검증을 붙여 같은 기간 안에 더 많은 검토를 거칩니다. 오픈 이후에도 AI 모니터링과 데이터 분석 체계가 이어지므로, 구축으로 끝나지 않고 운영까지 한 흐름으로 잇는 것이 저희가 지향하는 방식입니다.

네 가지를 권합니다. 첫째, AI를 자기 실무에 실제로 쓰고 있는가 — 소개 자료가 아니라 그 회사가 만든 산출물과 사이트에서 확인합니다. 둘째, 검증을 어떻게 설계하는가 — 사람이 무엇을 확인하고 어떤 기준을 통과해야 운영에 올리는지 답할 수 있어야 합니다. 셋째, 프롬프트와 업무 흐름을 문서로 남겨 주는가 — 담당자가 바뀌어도 이어져야 자산입니다. 넷째, 기업 데이터를 어떤 인프라에서 다루는가 — 데이터 처리 위치와 접근 권한, 보관 정책 및 적용되는 요구사항을 설명할 수 있어야 합니다.

AI를 활용하면 검토와 수정에 드는 반복 작업을 줄일 수 있습니다. 스케치·화면 캡처·참고 사이트 같은 자료를 멀티모달 AI가 읽어 프로토타입을 먼저 만들고, 문서로 정리하고 검토하고 수정 요청을 주고받던 중간 단계를 화면을 보며 좁히는 과정으로 대신합니다. 몇 배 빨라진다는 식의 수치는 프로젝트마다 다르므로 미리 약속하지 않습니다. 대신 초기 상담에서 어느 단계에 AI를 넣을 때 비용 효율이 가장 큰지 분석해 먼저 제안해 드립니다.

그렇게 되지 않도록 역할을 나눕니다. AI가 맡는 것은 이미지 변형, 레이아웃 가안, 디자인 시스템 컴포넌트 자동화, 코드 교차 검증 같은 반복 작업이고, 브랜드 아이덴티티와 UX 디테일은 디자이너와 기획자가 결정합니다. AI-UX 휴리스틱 평가도 정답을 내는 도구가 아니라 인지 흐름과 사용성 저해 요소를 짚어 주는 진단 도구로 씁니다. 사람이 방향을 결정하고 AI가 반복 작업을 지원해 브랜드의 개성을 유지합니다.

네. 작은 범위에서 시작해 효과를 확인하는 방식을 권합니다. 핵심 기능을 확인할 수 있는 PoC부터 만들어 결과를 보고 범위를 넓히는 것이 원칙입니다. 리뉴얼이라면 기존 레거시 시스템과 데이터 구조를 AI로 정리하고 담당자가 연동 가능성과 위험 요소를 검토합니다. 필요한 API를 설계하고 테스트를 거쳐 적용 범위를 정합니다.

네. GA4 로그를 BigQuery에 적재하고 AI 모델을 결합해 유입 경로별 효율, 이탈 지점, 전환 예측을 뽑아내는 디지털 마케팅 AI 분석 환경을 구축합니다. 광고·콘텐츠·랜딩 페이지 운영에서 되풀이되는 성과 리포트 작성과 자료 취합은 마케팅 AI 에이전트에 맡기고, 담당자는 타기팅 정교화와 개선안 실행에 집중하도록 합니다.

지금 쓰고 계신 마케팅 데이터와 도구 현황을 공유해 주시면, 수집·분석·리포팅·실행 가운데 어느 지점부터 AI를 붙일 때 효과가 가장 큰지 먼저 진단합니다. 보통은 매주 손으로 만들던 성과 리포트 하나를 에이전트로 옮기는 PoC로 시작해, 결과를 확인한 뒤 범위를 넓히는 편이 빠르고 안전합니다.

주간 캠페인 성과 리포트를 예로 들면 이렇습니다. 먼저 리포트의 목표와 형식, 무엇이 나와야 성공인지를 정합니다. 광고 매체와 분석 도구를 연결하고 기존 리포트 양식을 씌워 수집·분석·요약·작성 순서로 지난주 데이터로 초안을 냅니다. 담당자가 핵심 수치를 원본과 대조해 해석 오류가 없는지 확인한 뒤, 매주 자동으로 실행하고 알림을 받습니다. 검증된 프롬프트는 저장해 다음 캠페인에 재사용합니다.

네, 디지털 마케팅 AI의 새로운 영역입니다. NX ASKGRAPH는 ChatGPT · Claude · Gemini · Perplexity · Google AI Overviews · Google AI Mode에 같은 질문을 같은 회차로 던져, 등록한 질문 가운데 답변에 우리가 나온 비율(노출률), 전체 언급·인용에서 우리가 차지한 몫(점유율), 몇 번째에 놓였는지(순위)를 회차별로 기록합니다. 검색 순위와 AI 답변 속 언급은 다른 지표라, 검색에 노출되는지와 함께 AI가 우리 브랜드를 어떻게 소개하는지도 확인해야 합니다.

네. NX SENTINEL이 사이트의 응답 상태와 인증서·보안 설정·콘텐츠·링크를 정기적으로 점검하고, SEO · GEO · 성능과 웹 접근성 진단 결과를 회차별로 기록해 변화를 추적합니다. 설정한 기준에 해당하는 문제는 운영자에게 알려 사이트 상태와 검색 관련 설정의 변화를 확인할 수 있도록 돕습니다.

데이터를 모으고 리포트를 만드는 사람에서, 기준을 정하고 결과를 검증하는 사람으로 옮겨 갑니다. 무엇이 나와야 성공인지를 정하고, 에이전트가 낸 수치를 원본과 대조하고, 그 위에서 타기팅 정교화와 개선안 실행을 결정하는 일이 남습니다. 검증 없는 자동화는 효율이 아니라 위험을 키우므로, 담당자의 확인이 빠지는 구조로는 만들지 않습니다.

시장 데이터와 대상 사용자의 행동 패턴을 AI로 정리하고 분석합니다. 경쟁사 분석과 트렌드 조사에 필요한 자료를 빠르게 검토하고, 기획자가 출처와 해석을 확인해 기획의 근거로 활용합니다.

AI로 다양한 페르소나(가상 사용자)를 시뮬레이션해 예상되는 불편과 요구사항을 탐색합니다. 결과는 UX 전략을 검토하기 위한 가설로 활용하며, 실제 사용자 조사와 데이터를 함께 확인합니다.

AI 에이전트가 UX 원칙과 행동과학 이론을 기준으로 프로토타입이나 기존 화면을 검토합니다. 사용자가 정보를 이해하거나 기능을 이용할 때 겪을 수 있는 불편을 찾아 개선안을 제안하고, 디자이너가 검토해 반영 여부를 결정합니다.

그렇지 않습니다. AI는 이미지 변형, 레이아웃 가안 생성, 디자인 시스템의 컴포넌트 자동화 같은 반복적이고 공수가 큰 작업을 보조합니다. 디자이너는 단순 작업에서 해방되어 브랜드의 독창적인 아이덴티티 확립과 고차원적인 UX 디테일에 더 집중하게 됩니다.

네, 미드저니(Midjourney) 등 고도화된 이미지 생성 AI를 콘셉트 탐색과 에셋 도출에 도입했습니다. 프로젝트 초기 무드보드 제안 단계에서 고객사가 시각적인 방향성을 직관적으로 확인할 수 있도록 도와주며, 독창적인 비주얼 리소스를 빠르게 확보하는 데 기여합니다.

Claude Code와 같은 코딩 에이전트를 개발 과정에 활용합니다. AI가 코드와 테스트 초안을 작성하고, 시스템 구조와 코드 개선안을 제안합니다. 개발자는 동작·구조·보안을 검토한 뒤 반영합니다.

AI를 활용해 코드의 오류 가능성과 시큐어 코딩(Secure Coding) 가이드라인 준수 여부를 검토합니다. 생성된 코드와 테스트는 개발자가 확인하고, 테스트 실행과 빌드 검증을 거쳐 품질과 안정성을 점검합니다.

네. 애니메이션 타이밍이나 반응형 분기처럼 계산이 많은 부분은 AI가 초안을 만들고, 개발자가 성능과 접근성(모션 줄이기 설정 등)을 확인해 다듬습니다.

워크플로우 자동화 플랫폼인 n8n을 중심으로 사내 메신저, 일정 관리 솔루션, 소스 저장소를 긴밀하게 묶은 'i-AX 에이전트' 생태계를 구축했습니다. 일일 진행 상황 추적, 산출물 누락 확인, 리스크 알림을 자동화해 반복적인 관리 업무를 줄입니다.

반복적인 행정·관리 업무를 줄여 담당자가 고객사의 비즈니스 문제를 해결하고 서비스 품질을 높이는 핵심 과업에 더 집중할 수 있습니다.

계약에서 정한 범위에 따라 장애 대응, 유지보수와 콘텐츠 업데이트를 진행합니다. 모니터링 도구가 수집한 로그와 알림을 AI가 분류·요약하고, 운영 담당자가 심각도와 대응 방안을 확인합니다. 반복 대응은 사전에 승인한 절차에 따라 자동화하며, 개선 작업은 고객과 우선순위를 협의합니다.

네, 구글 애널리틱스 4(GA4) 대용량 로그 데이터를 빅쿼리(BigQuery)로 적재한 뒤 AI 머신러닝 모델을 결합합니다. 단순한 페이지뷰(PV) 조회를 넘어, 사용자의 이탈 징후, 가치 있는 행동 패턴, 전환 예측 데이터를 자동으로 추출해 대시보드로 시각화합니다.

예를 들어 고객사 사이트 내 특정 사용자군(Ex. 자동차 구매 프로그램 대상자 등)의 유입 경로별 효율이나 이탈 지점을 AI로 분석하고 담당자가 데이터와 해석을 확인합니다. 이를 바탕으로 즉각적인 UI 개선안이나 마케팅 타기팅 정교화 피드백을 다음 회차에 바로 반영할 수 있습니다.

OneTrust 등 컴플라이언스 관리 솔루션을 활용해 쿠키 동의와 제3자 데이터 제공 관련 요구사항을 점검합니다. 기업 데이터 보호를 위해 사내에서 통제하는 API 인프라를 중심으로 개발하며, 프로젝트별 데이터 처리 범위와 접근 권한을 확인합니다.

프로젝트 시작 전, 인프라 컨설팅 단계를 거쳐 안전한 연동 환경을 구축합니다. 레거시 데이터 구조와 연동 조건을 AI로 정리하고, 담당자가 오류 가능성과 접근 권한을 검토합니다. API 연동과 동기화 테스트를 거쳐 적용 여부를 결정합니다.

매주 되풀이되고, 사람이 하기에는 아깝지만 하지 않을 수도 없는 일부터 시작합니다. 정기 리포트 작성, 여러 곳에 흩어진 자료 취합, 정형화된 확인 작업이 대표적입니다. 업무를 고를 때 무엇이 나와야 성공인지를 한 줄로 함께 정합니다 — 이 기준이 흐릿하면 이후의 구축과 검증이 모두 흔들리기 때문입니다.

오히려 그것이 출발점입니다. 사내에 이미 쌓여 있는 문서와 양식을 에이전트가 읽도록 연결하고, 업무에 필요한 시스템과 도구에 손이 닿도록 붙입니다. 새로운 데이터를 처음부터 만들어야 하는 것이 아니라, 지금 쓰고 계신 자료가 그대로 에이전트의 재료가 됩니다.

검증을 도입과 동시에 설계합니다. 무엇을 사람이 확인할지를 만들기 전에 정해 두는데, 다 만든 뒤에 정하면 검증이 형식적인 절차에 그칠 수 있기 때문입니다. 운영에서는 핵심 수치가 원본과 맞는지, 해석에 오류가 없는지를 사람이 대조한 뒤 최종 산출물로 넘깁니다. 검증 없는 자동화는 효율이 아니라 위험을 키웁니다.

업무를 고르는 첫 단계에서 "무엇이 나와야 성공인가"를 한 줄로 정해 두고, 운영 단계에서 그 기준으로 확인합니다. 검토·수정 요청 횟수와 처리 시간처럼 실제 업무에서 측정할 수 있는 지표를 정합니다. 기준을 먼저 정해 두지 않으면 도입한 뒤에 무엇이 나아졌는지 말할 수 없습니다.

만든 것을 자산으로 남기는 데까지가 도입입니다. 프롬프트와 업무 흐름을 문서로 남겨 두므로 다음 사람이 같은 것을 처음부터 다시 만들지 않습니다. 운영 단계에서는 실제 업무에 올린 뒤 잘 도는지 지켜보고 어긋나면 고칩니다. 한 번의 구축이 다음 업무의 출발선이 되도록 하는 것이 목표입니다.

완벽한 설계보다 돌아가는 초안이 먼저입니다. 되풀이되는 업무 하나를 골라 PoC로 만들어 보고, 결과를 확인한 뒤 범위를 넓히는 편이 빠르고 안전합니다. 어떤 업무가 적합할지 판단이 서지 않으신다면 팀에서 가장 자주 되풀이되는 일 몇 가지를 정리해 문의해 주세요. 함께 후보를 추려 드립니다.

주요 기대 효과는 서비스 출시 준비 기간과 반복적인 운영 업무의 감소입니다. 자동화와 데이터 분석을 활용해 서비스 출시와 운영을 개선하며, 실제 효과는 프로젝트별 목표와 운영 지표를 기준으로 확인합니다.

단순한 프로젝트 구축 대행을 넘어, 궁극적으로는 기업의 특정 도메인에 최적화된 독자적인 'AI SaaS 솔루션'을 구축해 주거나, 스스로 판단하고 일하는 '독자적 AI 에이전트' 생태계를 고객사 비즈니스에 직접 심어주는 파트너로 진화해 나갈 것입니다.

현재 운영 중이신 디지털 제품의 현황과 비즈니스 목표를 공유해 주시면 됩니다. 초기 상담을 통해 어느 단계(기획·디자인·개발·데이터 운영)부터 AI 솔루션을 융합할 때 가장 큰 비용 효율과 시너지가 날지 맞춤형 분석 리포트를 먼저 제안해 드립니다.