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AI 네이티브 전략
AI 네이티브 엔지니어링 전략
AI 코딩 도구 도입을 개인 생산성 향상이 아니라 엔지니어링 팀 관점에서 생각하도록 돕는 컨설팅입니다.
Claude Code · GitHub Copilot 등 에이전틱 코딩 도구를 다수 조직에 적용하고, 코드 리뷰·테스트·인증·CI/CD까지 연결한 도입 경험을 바탕으로 고객사에 맞는 AI 네이티브 전략을 설계합니다. 도구 시연이 아니라 조직의 전달 방식(delivery)을 바꾸는 단위로 접근합니다.
성과
- AI 네이티브 개발·리뷰·테스트 표준이 담긴 운영 플레이북
- 성과 측정 체계(리뷰 리드타임, PR 회수, 결함 누수율, AI 자동 채점 합격률 등) 정의와 운영
- 모델·도구 선택, 보안·라이선스·데이터 거버넌스 정책
- 엔지니어 역량 진단과 단계적 사내 교육·인증 로드맵
범위
- 엔지니어링 조직·코드베이스·워크플로우 진단(반복 패턴, 병목, 리뷰·테스트 관행 분석)
- AI 네이티브 표준 설계: CLAUDE.md 계층, 팀 commands·Hooks·MCP 거버넌스, 코드 리뷰 기준
- 파일럿 프로그램 설계와 운영(목표 KPI 설정, 활성화, 측정·회고)
- 사내 교육·인증·온보딩 체계 연결과 전사 확장 로드맵
적합한 팀
- AI 도구 사용을 표준화하고 개발 방식 자체를 재설계하려는 엔지니어링 리더
- 리뷰·테스트·릴리스 품질을 유지하면서 AI 도입을 확장해야 하는 플랫폼·R&D 조직
- 보안·라이선스·컴플라이언스 제약 안에서 AI 도구 거버넌스가 필요한 엔터프라이즈
- 만족도 지표 대신 측정 가능한 도입 성과를 요구하는 경영진
자주 묻는 질문
일반적인 AI 컨설팅과 무엇이 다른가요?
도구 선정과 시연에 그치는 컨설팅과 달리, CLAUDE.md·Skills·Hooks·MCP 같은 실제 기능을 조직의 리뷰·테스트·CI/CD 절차에 결합하고, 성과 측정 체계까지 함께 설계합니다.
전략 작업에서는 무엇을 다루나요?
워크플로우 진단, AI 네이티브 표준(코드 리뷰·테스트·릴리스·교육·인증) 설계, 성과 측정 체계 정의, 거버넌스(모델·보안·라이선스·데이터), 전사 확장 로드맵을 함께 다룹니다.
교육 프로그램과는 어떻게 연계되나요?
전략 단계에서 정의한 표준과 KPI가 곧 사내 교육·인증 콘텐츠의 기준이 됩니다. 필요 시 Claude Code · GitHub Copilot 교육과 AI 채점 기반 인증을 함께 운영해 전략과 현장 역량을 한 흐름으로 정렬합니다.
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