01 / 2025↗
88%조직 AI 도입
2025년, 최소 한 개 업무 기능에서 AI를 사용한 응답 조직
SOURCE · Stanford HAIAI BUSINESS LAB · SEOUL
AI를 가능성이 아닌
수익 시스템으로.
AI로 분석하고, 자동화하고, 수익화한다.
기술과 시장 사이의 간극을 연결해 실제로 작동하는 비즈니스를 만듭니다.
05CORE SYSTEMS
ONECONNECTED FLOW
REALBUSINESS OUTPUT
01 — 08
01
WHY AML
좋은 AI 도구는 넘쳐납니다.
하지만 수익으로 연결되는 시스템은 드뭅니다.
우리는 기술을 나열하지 않습니다.
작동하는 흐름을 설계합니다.
FRAGMENTED도구만 늘어나는
도구만 늘어나는
AI 실험
- 목적 없는 툴 구독
- 반복되는 수작업
- 분리된 고객 경험
- 불명확한 수익 모델
→AML SYSTEM
CONNECTED수익으로 이어지는
수익으로 이어지는
비즈니스 시스템
- 시장 기반 기회 탐색
- 검증된 도구 조합
- 확장 가능한 자동화
- 측정 가능한 수익 구조
02
MARKET INTELLIGENCE
EVIDENCE · NOT HYPE
도입은 대세가 됐지만,
성과를 만드는 시스템은
아직 희소합니다.
2026.08 기준
글로벌 보고서와 한국 시장 데이터를 교차해
AI 도입과 실행 사이의 간극을 읽었습니다.
02 / 2025↗
70%생성형 AI 활용
2025년, 최소 한 개 업무 기능에서 생성형 AI를 활용한 응답 조직
SOURCE · Stanford HAI03 / 2023–2024↗
6.35–30.3%한국 기업 AI 도입
조사 모집단과 AI 정의에 따라 달라지는 한국 기업 도입 추정 범위
SOURCE · OECD · Korea Labor Institute04 / 2025↗
86%비즈니스 변화 전망
2030년까지 AI가 사업을 변화시킬 것으로 보는 글로벌 고용주
SOURCE · World Economic ForumKOREA OPPORTUNITY GAP관심은 빠르게 증가하지만
관심은 빠르게 증가하지만
현장의 실행 기반은 아직 얇습니다.
한국 기업 AI 도입률은 조사 대상과 정의에 따라 6.35–30.3%입니다. AI 도입 기업 중 직원 교육을 제공한 비율도 42%에 그쳤습니다.
※ 서로 다른 조사 모집단과 AI 정의를 반영한 범위이며, 단일 시장 침투율이 아닙니다.01ADOPTED도구와 파일럿
→02OPERATIONALIZED워크플로 · 데이터 · 교육
→03MONETIZED측정 · 상품 · 매출
AML VALUE PATH — 개념적 실행 프레임워크
MEASURED PRODUCTIVITY효과는 ‘AI 사용 여부’보다
효과는 ‘AI 사용 여부’보다
어떤 업무에 어떻게 적용했는가에서 갈립니다.
Stanford AI Index가 인용한 연구 결과입니다. 측정 가능한 업무에서 효과가 가장 뚜렷했으며 실제 결과는 구현 방식에 따라 달라집니다.
도입보다 워크플로 설계
도구를 추가하기 전에 업무의 시작·판단·완료 기준을 연결해야 합니다.
AUTOMATION ↗자동화보다 측정 기준
도입 전 시간·비용·오류율을 기록해야 AI가 만든 가치를 증명할 수 있습니다.
RESEARCH ↗기술보다 운영 역량
담당자, 데이터 권한과 검토 원칙이 있어야 작은 파일럿이 시스템으로 확장됩니다.
BUSINESS ↗DATA SOURCE LEDGER
01Stanford HAI2026 AI Index Report — Economy · 2026↗02OECD · Korea Labor InstituteArtificial Intelligence and the Labour Market in Korea · 2025↗03World Economic ForumFuture of Jobs Report 2025 · 2025↗04McKinsey & CompanyThe state of AI: How organizations are rewiring to capture value · 2025↗수치는 각 보고서의 조사 범위와 시점에 따라 해석해야 합니다.
CHECKED CASES · CLEAR SOURCES실제로 확인한 수익 구조를
실제로 확인한 수익 구조를
쉽게 보여드립니다.
누가 무엇을 팔았는지, 돈을 벌었다는 근거가 있는지, 내가 따라 할 수 있는지를 나누어 설명합니다.
확인한 사례 보기 ↗02
WHAT WE DO
FIVE CONNECTED SYSTEMS
아이디어에서 매출까지,
하나의 연결된 시스템.
AI MONEY LABS의 다섯 가지 핵심 영역은
독립된 서비스가 아닌 하나의 성장 흐름으로 작동합니다.
RESEARCH
리서치
시장과 기술을 함께 읽고, 수익 가능성이 있는 AI 비즈니스 기회를 선별합니다.
Opportunity Mapping↗TOOLS
도구
목적에 맞는 AI 도구를 검증하고, 바로 실행할 수 있는 실전 스택으로 구성합니다.
AI Stack Design↗AUTOMATION
자동화
반복 업무와 고객 여정을 연결해 더 적은 시간으로 일하는 운영 시스템을 만듭니다.
Workflow System↗BUSINESS
비즈니스
좋은 기술을 고객이 이해하고 구매할 수 있는 서비스와 비즈니스 모델로 설계합니다.
Business Architecture↗MONETIZATION
수익화
검증된 가치를 상품·구독·컨설팅 등 지속 가능한 매출 구조로 전환합니다.
Revenue Engine↗01RESEARCH→
발견
시장·고객·기술을 분석해 기회를 찾습니다.
02BUILD→
구축
핵심 가치를 빠르게 프로토타입으로 만듭니다.
03AUTOMATE→
자동화
반복 가능한 업무 흐름과 운영 체계를 연결합니다.
04MONETIZE→
수익화
고객이 구매할 명확한 상품과 가격을 설계합니다.
05SCALE
확장
데이터를 바탕으로 채널과 수익 모델을 확장합니다.
04
AI READINESS CHECK
5 QUESTIONS · 2 MINUTES
우리 조직은 지금
어느 단계에 있을까요?
목표, 워크플로, 데이터, 측정과 실행 역량을 기준으로 다음 행동을 확인하세요.
※ 방향성을 위한 자가 진단이며 전문 감사, 투자 판단 또는 재무 예측이 아닙니다.QUESTION 0100%
04
INSIGHT TO ACTION
PRACTICAL INTELLIGENCE
읽고 끝나는 정보가 아닌,
실행으로 이어지는 콘텐츠.
연구 결과를 실무자가 바로 적용할 수 있는
리포트, 도구, 템플릿과 플레이북으로 전환합니다.
05
BUILT FOR BUILDERS
WHO WE WORK WITH
AI로 다음 성장을
만드는 사람들.
조직의 크기보다 실행 의지와 명확한 목표를 봅니다.
START YOUR REVENUE SYSTEM
AI 아이디어를
실제 수익으로 바꿀 시간입니다.
역할별 실행 가이드로 가장 현실적인 첫 번째 수익화 경로를 찾고, 준비가 되면 진단으로 연결하세요.
무료 수익모델 진단 ↗06
FAQ
자주 묻는
질문들.
더 궁금한 점이 있다면 언제든 문의해 주세요.
AI 기술과 도구를 소개하는 데서 끝나지 않고, 시장 조사부터 서비스 구축, 업무 자동화, 수익 모델 설계까지 실제 비즈니스 결과로 이어지는 전 과정을 연구하고 실행합니다.
네. 기술보다 해결하려는 문제와 고객 가치가 먼저입니다. 현재 역량과 상황에 맞춰 노코드·로우코드 도구부터 맞춤형 개발까지 적합한 방식을 설계합니다.
AI 기반 서비스, 디지털 제품, 교육과 컨설팅, 콘텐츠 멤버십, 업무 자동화 패키지 등 고객과 전문성에 맞는 현실적인 모델을 다룹니다.
간단한 상담을 통해 현재 상황, 목표, 보유 자원을 확인한 뒤 가장 작은 검증 단위와 실행 순서를 제안합니다.