ABOUT CORENINE AI

AI가 세상의 비효율을 해결할 것이라고
믿는 사람들이 모였습니다. 진심으로요.

서울대, KAIST, 연세대, 고려대에서 컴퓨터공학, 의학, 수의학, 건축공학, 경영학을 공부했습니다. 전공도 진로도 서로 달랐지만, AI에 대한 확신 하나로 모여 회사를 시작했습니다. 저희가 어떤 사람들이고 왜 이 일을 하는지, 과장 없이 말씀드리겠습니다.

서울대학교 KAIST 연세대학교 고려대학교
WHY — 왜 이 일을 하는가

기술이 가장 크게 쓰일 곳은,
화려한 무대가 아니라 현장이라고 생각했습니다

저희는 각자 안정적인 진로가 있던 사람들입니다. 병원에 있었고, 연구실에 있었고, 설계 사무실과 사업 현장에 있었습니다. 그런데 AI가 일하는 방식을 바꾸는 것을 직접 경험한 뒤로는, 이 기술로 무엇을 해야 하는지가 계속 머릿속을 떠나지 않았습니다. 결국 각자의 길을 멈추고 한자리에 모였습니다.

모여서 가장 먼저 한 일은 "AI가 가장 크게 쓰일 곳"을 찾는 것이었습니다. 저희가 내린 결론은 의외로 평범한 장면들이었습니다. 누군가 눈으로 성적서를 대조하고, 거래처 메일을 열어 엑셀에 옮겨 적고, 밤늦게 남아 주간보고를 취합하는 시간 — 기술로 없앨 수 있는데, 아무도 없애러 가지 않는 시간이 한국 회사들 안에 쌓여 있었습니다.

대기업에는 이미 좋은 인력과 시스템이 충분합니다. 그러나 중소기업의 반복 업무는 풀 수 있는 문제인데도 공급자가 없어 그대로 남아 있습니다. 저희는 그 일을 업(業)으로 정했습니다.

세상의 비효율은 실리콘밸리가 아니라
한국 회사의 서류 더미 속에 있다고 믿습니다.
WHO — 어떤 사람들인가

전공이 다 다른 것이 저희의 무기입니다

업무 자동화의 절반은 기술이고, 나머지 절반은 현장을 읽는 눈입니다. 서로 다른 훈련을 받은 사람들이 같은 문제를 보면 놓치는 구석이 줄어듭니다.

컴퓨터공학보여주기용 데모가 아니라, 내일 아침에도 돌아가는 시스템을 설계합니다. 장애·보안·연동까지가 공학의 범위라고 생각합니다.
의학"대충 맞음"이 통하지 않는 세계에서 훈련받았습니다. AI의 답을 검증 없이 믿지 않는 습관이 검수함과 감사 로그 설계에 그대로 들어갑니다.
수의학말로 설명하지 못하는 환자를 관찰로 진단해 왔습니다. 문서와 업무 흐름만 보고 회사의 병목을 찾아내는 일은 같은 근육을 씁니다.
건축공학수백 개 공정의 순서를 다뤄 봤습니다. 업무를 공정으로 분해하고, 병목 하나를 풀어 전체 흐름을 빠르게 만드는 관점을 가져옵니다.
경영학기술이 아니라 손익으로 말합니다. 자동화가 남기는 숫자가 계약서에 쓸 수 있는 수준인지부터 따집니다.
HOW — 어떻게 일하는가

세 가지 원칙은 양보하지 않습니다

1
말 대신 화면으로 보여드립니다

미팅에서 파워포인트를 켜지 않습니다. 귀사의 실제 서류 몇 장으로, 되는지 안 되는지를 그 자리에서 판단해 드립니다.

2
"전부 자동"을 약속하지 않습니다

확실한 것만 자동으로 처리하고, 애매한 것은 사람에게 보내는 시스템을 만듭니다. 그래야 실무에서 오래 살아남는다는 것을 알고 있습니다.

3
작게 검증하고, 숫자로 확인된 것만 넓힙니다

처음부터 큰 계약을 제안하지 않습니다. 파일럿으로 정확도와 절감 시간을 검증한 뒤에, 확대 여부를 함께 결정합니다.

HONESTLY — 솔직한 말씀

저희는 아직 작은 회사입니다

작은 회사와 일하는 것이 불안하실 수 있다는 것을 잘 압니다. 그래서 저희는 한 건 한 건을 실적이 아니라 평판이라고 생각하며 만듭니다. 그 불안은 말로 없앨 수 없고, 첫 파일럿의 결과 숫자로만 없앨 수 있다고 믿습니다.

그래서 한 번에 한 산업씩 깊게 들어갑니다. 그 산업 사람만 쓰는 서류와 용어를 설명할 수 있을 만큼 공부한 뒤에야 자동화를 제안합니다. 어느 산업을 맡아도 같은 깊이로 들어갈 것입니다.

어떤 사람들인지 궁금하시다면,
20분만 내주시면 충분합니다.

파워포인트 없이 실제 화면만 들고 찾아뵙겠습니다. 보시고 판단하셔도 늦지 않습니다.

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