GIIP AI FDE

같은 AI.
다른 결과.

차이는 모델이 아니라, 일을 끝내는 경험과 실행 체계에서 나옵니다.

01 · 고객이 실제로 겪는 문제

좋은 AI를 써도
프로덕션은 저절로 완성되지 않습니다.

코드는 나왔지만, 설계 검증·데이터베이스·클라우드·배포·보안·장애 대응은 여전히 사람의 몫입니다.

“AI가 답을 내는 것”과
“서비스가 실제로 계속 도는 것”은 다른 문제입니다.

02 · 핵심 가치

차이는
하네스입니다.

모델이 두뇌라면, 하네스는 일을 처리하는 방식입니다.

무엇을먼저 확인해야 하는가
어떤 순서로원인을 좁혀야 하는가
어디까지AI가 실행해도 되는가
무엇으로완료를 검증해야 하는가

03 · AI의 역할을 넓히다

답변하는 AI에서,
프로덕션을 운영하는 AI로.

범용 AI

  1. 질문
  2. 답변

코딩 에이전트

  1. 지시
  2. 코딩
  3. 테스트

GIIP AI FDE

  1. 관찰·진단
  2. 계획·위험 확인
  3. 실행·검증
  4. 모니터링·개선

04 · 약 30년의 경험을 구조화

사람의 감각에 머물던 경험을
반복 가능한 실행 규칙으로 만들었습니다.

01관찰
02원인 진단
03변경 계획
04위험 확인
05실행
06결과 검증
07지속 관찰
08다음 개선

05 · 사용법

멋진 프롬프트는 필요 없습니다.

“어제부터 데이터베이스가 느려졌어.
원인을 찾고 해결해 줘.”

GIIP AI FDE는 로그·지표·쿼리·애플리케이션·인프라를 함께 확인하고, 원인을 좁혀 변경안을 실행한 뒤 결과까지 검증합니다.

06 · 엔드투엔드 실행

문제는 한 계층에서 시작해도
해결은 여러 계층을 건드립니다.

담당 조직과 도구 사이에서 떠도는 일을, 하나의 연속된 흐름으로 처리합니다.

소스 코드데이터베이스클라우드네트워크배포운영

07 · 프로덕션 안전

AI가 실행해도
통제권은 고객에게 남습니다.

  • 고위험 변경은 사람의 승인 후 실행
  • 모든 작업과 판단 근거를 기록
  • 변경 전후 검증과 되돌리기 경로 확보
  • 어려운 판단은 시니어 FDE가 담당

08 · 말이 아니라 실전 경험

대규모 프로덕션에서
직접 부딪치며 만든 판단 기준입니다.

4천만일간 활성 사용자 규모 운영 경험
60만동시 접속 규모 대응 경험
3억일일 트랜잭션 규모
1.76PB페타바이트급 스토리지 운영
300Gbps대규모 전송 인프라
연 2억 엔인프라 비용 절감 실적

공개된 GIIP 경력·실적 기준

09 · 자체 적용

GIIP는 이 방식을
자기 서비스에 먼저 적용했습니다.

3만 개 이상의 소스 코드를 처음부터 개발하고, 지금도 같은 체계로 수정·운영합니다.

작업GIIP 이슈로 지시·추적
소스깃허브 연결과 변경 이력 관리
인프라애저 환경 설정과 운영
개선결과를 다음 하네스에 반영

10 · 고객이 얻는 변화

“누가 해야 하지?”에서
“검증된 결과를 확인하는 일”로.

기존 방식

  • 원인 분석을 여러 업체에 반복 설명
  • 코드·DB·인프라 책임이 분리
  • 보고서는 남지만 실행이 멈춤
  • 담당자가 바뀌면 지식이 사라짐

GIIP AI FDE

  • 하나의 흐름으로 조사부터 검증까지
  • 작업과 판단 근거가 계속 축적
  • 시스템이 바뀌어도 하네스가 학습
  • 고객은 우선순위와 승인에 집중

11 · 이런 팀에 특히 적합합니다

한 사람을 더 뽑는 것만으로
풀리지 않는 문제를 가진 팀.

AI로 만든 제품을 실제 서비스로 출시해야 하는 팀
개발·DB·클라우드를 함께 볼 사람이 없는 팀
장애와 운영 업무가 핵심 개발을 방해하는 팀
기존 시스템을 버리지 않고 AI를 연결하려는 기업
보안·승인·감사 가능한 AI 실행이 필요한 조직
한 번의 구축보다 지속적인 개선이 필요한 서비스

12 · 제공 방식

회사의 업무 맥락을 기억하는
전담 AI FDE 환경을 제공합니다.

전용 FDE Box에 저장소·클라우드·데이터베이스·운영 도구를 연결하고, 요청과 결과를 한곳에서 이어갑니다.

요청평소 엔지니어에게 말하듯 전달
실행AI FDE가 조사·수정·검증
판단시니어 FDE가 고위험 구간 지원
축적경험이 회사 전용 하네스로 남음

13 · 풀 운영 플랜

사람 한 명의 시간보다
계속 개선되는 실행 체계를 확보하세요.

월 50만 엔세전 · 설치비 없음

작업은 규모·위험·우선순위에 따라 순차 처리합니다. 외부 클라우드·AI API·상용 소프트웨어 비용은 별도입니다.

14 · 시작 방법

지금 가장 답답한 문제
하나부터 보여주세요.

느린 시스템, 반복되는 장애, 출시가 멈춘 AI 앱, 커지는 클라우드 비용. 현재 상황을 함께 보고 FDE가 어디까지 맡을 수 있는지 먼저 제안합니다.

01문제 공유
02환경 확인
03첫 실행 범위 합의
04결과로 판단

GIIP AI FDE

모델은 누구나 씁니다.
경험의 차이를 쓰세요.

약 30년의 프로덕션 경험을, 귀사의 AI FDE로.

상담 요청하기 하네스 자세히 보기

contact@littleworld.net

자료 기준 · 2026년 9월

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