Feature-first handoff
기능 목록으로 바로 정리
무엇을 만들까?- 1
기능 목록
요청된 기능을 먼저 나열합니다.
- 기록 등록
- 수정
- 검색
- 출력
- 2
기능 단위 설계
화면, 버튼, 기능 단위로 쪼갭니다.
- 화면
- 버튼
- 기능
- UI
- 3
개발
정해진 기능을 구현합니다.
설명과 수정이 반복되는 제품
사용 맥락과 운영 기준이 뒤늦게 드러나, 수정과 커뮤니케이션이 반복되기 쉽습니다.
Why MARS AI
문제를 제품 언어로 바꾸는 팀문제를 제품 언어로 바꾸는 팀
좋은 제품은 기술을 붙인다고 완성되지 않습니다.사용자의 고민을 읽고, 화면과 데이터, AI 흐름, 운영 구조로 옮겨야 실제로 쓰이는 제품이 됩니다.좋은 제품은 기술을 붙인다고 완성되지 않습니다. 사용자의 고민을 읽고, 화면과 데이터, AI 흐름, 운영 구조로 옮겨야 실제로 쓰이는 제품이 됩니다.
Request Interpretation
MARS AI는 기능 구현보다 먼저, 요청이 놓인 맥락을 제품 구조로 번역합니다.
같은 요청도, 해석 방식이 다르면 결과가 달라집니다. 그래서 MARS AI는 무엇을 만들지보다, 왜 필요한지와 어디에서 쓰일지를 먼저 묻습니다.
현장의 요청
Problem translation
문제를 제품 구조로 번역
왜 필요한가? 어디에 쓰이는가?- 1
문제 구조화
요청 뒤의 문제와 맥락을 함께 이해합니다.
- 사용 맥락
- 판단 흐름
- 업무 흐름
- 데이터
- 운영
- AI 적용 지점
- 2
제품 구조 설계
업무 단위로 제품의 화면과 흐름을 설계합니다.
- 화면
- 데이터
- 업무 흐름
- 운영 기준
- AI Workflow
- 3
개발
구조를 기준으로 구현합니다.
업무 흐름에 맞춰 개선하기 쉬운 제품
도입 후에도 운영 기준과 데이터가 이어져, 실제 업무에 맞게 계속 개선하기 쉽습니다.
Two perspectives
같은 문제를, 서로 다른 관점에서 읽습니다.
MARS AI의 강점은 한쪽 관점으로만 문제를 보지 않는 데서 시작됩니다. MARS AI는 사업과 사용 맥락을 아는 CEO, 기술과 시스템을 설계하는 CTO가 같은 문제를 함께 정의하고, 제품으로 구현합니다.
MARSAI
CEO
Hyunyoung Park
관점
현장의 언어로 먼저 봅니다.
고객이 무엇을 불안해하는지, 어떤 판단이 지연되는지, 쓰는 사람의 맥락이 어디서 끊기는지 읽습니다.
- 고객 상담과 의사결정
- 견적·시공 흐름
- 현장 언어와 병목
MARSAI
CTO
Junghyuk Yang
관점
구현 가능한 구조로 다시 봅니다.
입력 데이터, 처리 흐름, 인터페이스, AI workflow, 운영 기준을 제품 안에서 돌아갈 수 있는 형태로 설계합니다.
- 구현 가능성 검토
- 데이터·AI 설계
- 시스템 구조 설계
What We Translate Into
문제에 맞춰, 네 가지 범위로 대응합니다.
웹/앱 제품, AI workflow, 데이터 운영 구조, 디지털 전환 로드맵. MARS AI는 문제의 성격에 맞춰 필요한 실행 범위를 먼저 잡습니다.
맞춤형 웹/앱 개발
막연한 앱 아이디어나 기존 업무 흐름을 사용자 여정, 화면, 데이터, 운영 기준이 있는 웹/앱 구조로 정리합니다.
- 사용자 흐름
- 화면·데이터
- 운영 기준
Service Blueprint
고객고객 + MARS AIMARS AI
1. 문의/요청
2. 발견·정의
3. 구조화·설계
4. 구현·검증
5. 런칭·온보딩
6. 실사용·개선
Evidence
문의 폼첨부자료
미팅 노트문제 정리
솔루션 브리프와이어프레임
Demo URL테스트 계정
런칭 안내사용 가이드
운영 리포트개선 Backlog
Customer Journey
요청 전달불편 공유
목표 공유제약 설명
화면 흐름 검토
테스트피드백
실사용 시작
실사용 피드백
Line of Interaction
Frontstage
문의 확인초기 응답
디스커버리 콜Q&A
제안 설명범위 조율
데모 세션피드백 정리
온보딩사용 안내
운영 소통
Line of Visibility
Backstage
요청 맥락 1차 분류
문제·병목·우선순위 분석
UX·데이터·권한·운영 흐름 설계
개발·연동·QA·수정
배포·인수인계·초기 모니터링
사용 데이터 분석개선안 정리
Line of Internal Interaction
Support Processes
문의 기록자료 저장
요구사항 템플릿레퍼런스 정리
데이터 모델·API기능 설계서
Repository·StagingIssue Log
DeploymentLoggingAnalytics
Usage LogsAnalyticsBacklog
AI 솔루션 개발
반복 업무, 문서 검토, 상담·응답 흐름을 AI가 맡을 판단 지점과 사람이 확인할 기준으로 나눕니다.
- 업무 장면
- AI workflow
- 검증 기준
AI Use Case Canvas
Use Case Frame
- Work Target어떤 반복 업무를 줄일 것인가
분류·검토·작성처럼 시간이 많이 드는 반복 업무를 고릅니다.
- Review Owner누가 결과를 확인할 것인가
AI 결과를 바로 쓰기 전에 검토·수정·승인할 사람을 정합니다.
- Result Landing결과를 어디에 남길 것인가
저장, 알림, 리포트, 다음 단계 중 어디로 이어질지 정합니다.
AI Decision Flow
수정 기록과 예외 사례
Input
무엇을 읽는가
- 문서
- 이미지
- 표
- 기록
- API
Prediction
무엇을 추론·작성하는가
- 분류
- 추출
- 요약
- 생성
- 추천
Judgment
누가 어떻게 확인하는가
- 검토
- 수정
- 승인
- 예외 처리
Action / Outcome
업무에 어떻게 남는가
- 저장
- 알림
- 리포트
- 다음 단계
Guardrails
신뢰도 · 권한 · 실패 처리 · 재처리 기준
데이터 관리 고도화
흩어진 문서, 기록, 작업 이력을 다시 찾고 활용할 수 있도록 분류, 권한, 입력 기준, 활용 화면으로 정리합니다.
- 분류 기준
- 권한·상태
- 활용 화면
상세 보기
디지털 전환 컨설팅
기존 업무와 시스템을 기준으로 무엇부터 앱, AI, 데이터 구조로 바꿀지 실행 순서와 로드맵으로 정리합니다.
- 업무 진단
- 우선순위
- 로드맵
Target Operating Model
Gap Analysis
- 지연
- 중복
- 수기 의존
- 기준 불명확
- 측정 부재
Capability Map
- 업무 흐름
- 결정 권한
- 기준 데이터
- 시스템 연결
- 운영 지표
Initiative Portfolio Roadmap
- NOW
- 운영 기준선
- 핵심 Gap
- 오너 지정
- 측정 기준
- 데이터 출처
- 현행 시스템
- NEXT
- 앱 MVP
- AI 업무 흐름
- 데이터 기반
- 연동 우선순위
- 권한 설계
- 테스트 기준
- LATER
- 자동화 확장
- 시스템 연결
- 권한/리포트
- 단계적 롤아웃
- 모니터링
- 교육 계획
- HANDOFF
- 운영 Runbook
- 거버넌스 주기
- 운영 오너십
- 개선 Backlog
- 교육/이관
- 성과 리뷰
Case
문제에서 시작한 제품들
인테리어 AI 제품, 현장 업무 관리 도구, Unity 기반 안내 앱까지. 복잡한 입력과 업무 맥락을 실제로 쓰이는 제품으로 구현해 왔습니다.
이미지 렌더링 기능
견적 검토
업무 홈
3D 공간 안내
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- Phone
- +82 10-5602-4959
- Office
- 경기도 김포시 고촌읍 수기로 136