# Blackbold

> Blackbold(블랙볼드)는 기업의 AI 도입 전략과 직원의 역할, AI Agent 개발 및 기존 시스템 연결을 다루는 컨설팅·개발 회사입니다.

이 파일은 Blackbold의 공개 사이트를 안내합니다. 서비스의 실제 범위는 개별 상담에서 정합니다. 기사에 인용된 외부 연구와 Blackbold의 해석·제안을 구분하고, 개인 수료 내역은 해당 개인의 인증 링크에서 확인할 수 있습니다.

## 회사와 서비스

- [회사 소개](https://blackbold.kr/about): 사람의 역할과 업무 배분, AI와 기존 시스템을 함께 설계합니다. 직원의 역량을 높이고 AI 도입 비용이 실제 업무 성과로 이어지도록 돕는 Blackbold의 컨설팅과 개발입니다.
- [AI 전략 컨설팅](https://blackbold.kr/services/ai-strategy): 시간이 오래 걸리는 업무와 직원의 역할을 함께 살펴봅니다. 먼저 도입할 AI, 필요한 준비와 비용, 효과를 확인할 방법을 정리합니다.
- [AI 에이전트 개발](https://blackbold.kr/services/ai-agent-development): 회사 자료와 프로그램을 연결해 직원이 실제로 쓰는 AI를 개발합니다. 자동 처리할 일과 직원이 확인할 일을 나누고, 실습과 효과 확인까지 함께 진행합니다.
- [AI 운영체계 구축](https://blackbold.kr/services/ai-operations): AI의 오류와 직원의 반복 수정, 늘어난 사용료를 함께 살펴봅니다. 기능을 고치고 담당자의 대응 방법을 정리해 시간과 비용이 실제로 줄었는지 확인합니다.
- [스타트업의 고객지원](https://blackbold.kr/solutions/startup): AI가 답변 초안과 상담 기록을 준비해 반복 작업을 줄입니다. 직원은 고객의 상황을 판단하고 어려운 문의를 해결하는 데 집중할 수 있도록 돕습니다.
- [전문가의 서류 검토](https://blackbold.kr/solutions/professional-services): AI가 서류를 분류하고 빠진 내용과 서로 다른 값을 표시합니다. 전문가는 원문과 판단 근거를 확인하고 고객에게 필요한 설명과 자문에 집중할 수 있도록 돕습니다.
- [기업의 구매와 승인](https://blackbold.kr/solutions/corporate): 견적 비교와 승인된 주문 입력을 연결해 부서 사이의 반복 확인을 줄입니다. 직원은 구매 조건과 예산을 판단하고, 각 부서는 맡은 일을 이어갈 수 있도록 돕습니다.
- [제조와 유통의 발주](https://blackbold.kr/solutions/manufacturing-retail): AI가 판매와 재고, 거래 조건을 모아 발주 검토를 돕습니다. 현장 직원은 행사와 실제 재고를 반영해 수량을 정하고, 주문 결과까지 확인할 수 있게 합니다.

## AI 도입과 AX 실무 가이드

- [AI 활용 가이드 전체](https://blackbold.kr/newsroom): AI 도입, 데이터 연결, 에이전트, 직원 교육, 비용과 성과에 관한 글을 살펴봅니다.
- [AI가 먼저 답하면, 아이는 언제 생각할까요?](https://blackbold.kr/newsroom/ai-education-thinking-agents): 정답을 대신 주는 AI에서 학생의 생각을 돕는 AI로. 학습 연구와 린다우 대담을 바탕으로 K–12 학생용·교사용 AI agents의 설계와 효과 확인 방법을 살펴봅니다.
- [AI와 일하는 우리 팀, 좋은 아이디어는 어떻게 만들고 실행할 안은 어떻게 고를까요?](https://blackbold.kr/newsroom/ai-teamwork-product-planning): AI와 동료는 신제품 기획에 어떤 도움을 줄까요? P&G의 실험을 살펴보고, 제안 준비와 팀의 판단을 나누는 방법을 제안합니다.
- [AI가 일을 빨리 끝낼수록, 회사는 왜 더 바빠질까요?](https://blackbold.kr/newsroom/ai-agents-office-transformation): AI로 초안은 빨리 나오는데 검토는 왜 밀릴까요? 빅테크 리더의 발언과 기업 사례로 직원의 역할과 회사의 변화를 살펴봅니다.
- [AI 개발 프로젝트, 납품 전에 확인할 것들.](https://blackbold.kr/newsroom/ai-project-acceptance): 시연에서 잘되던 AI가 실제 업무에서도 같을까요? Blackbold의 검색 개선 사례로 납품 전 검사와 배포, 인수인계를 살펴봅니다.
- [AI 도입, 어떤 업무부터 시작할까요?](https://blackbold.kr/newsroom/ai-strategy-business-bottleneck): 어떤 업무에 AI를 쓸지 고민이신가요? 오래 걸렸던 업무 한 건을 따라가며 AI로 도울 일과 먼저 정리할 일을 나눠봅니다.
- [AI와 함께, 내 일과 생활에 맞는 활용법을 찾는 7일](https://blackbold.kr/newsroom/ax-for-work-and-life): 제안서와 여행 계획, 일상에 AI를 직접 써보고 편해진 일과 손이 더 간 일을 비교해 나에게 맞는 활용법을 찾습니다.
- [같은 AI, 왜 성과는 다를까요?](https://blackbold.kr/newsroom/why-ai-capability-feels-different): 같은 AI를 써도 평가가 다른 이유를 살펴봅니다. 카파시의 설명과 실제 업무 연구를 바탕으로, 우리 팀에서 효과를 확인할 방법을 제안합니다.
- [손정의는 왜 AI와 대화하며 생각을 다듬을까요?](https://blackbold.kr/newsroom/masayoshi-son-ai-thought-partner): 손정의는 AI의 첫 답에서 왜 대화를 끝내지 않을까요? Blackstone 인터뷰를 바탕으로, 계획의 빈틈을 찾고 회의를 준비하는 데 AI를 활용하는 방법을 설명합니다.
- [AI가 자료 확인부터 주문 등록까지 처리할 수 있을까요?](https://blackbold.kr/newsroom/ai-operating-system-shared-context): AI가 견적서를 비교하고 승인한 주문을 등록하려면 무엇이 필요할까요? 구매 업무를 따라 자료 확인, 담당자 승인, 주문 등록과 중복 방지를 설명합니다.
- [AI 이용료는 내려갔는데 월 청구액은 왜 늘어날까요?](https://blackbold.kr/newsroom/ai-economics-scale-with-value): AI 단가는 낮아졌는데 월 청구액이 늘어난 이유를 살펴봅니다. 새 업무가 늘어난 비용과 긴 자료 처리, 연결 실패 뒤 반복 실행한 비용을 나눠 확인하는 방법입니다.
- [새로운 AI 기술, 우리 업무에 꼭 필요할까요?](https://blackbold.kr/newsroom/technology-trends-investment-priorities): 새 AI 도구로 바꾸기 전에 무엇을 비교해야 할까요? 실제 회사 자료로 품질과 시간, 연결 비용을 시험하고 도입이나 보류를 결정하는 방법을 설명합니다.
- [AI 알림이 너무 많을 때 먼저 확인할 것](https://blackbold.kr/newsroom/operational-ai-alerts-and-accountability): AI 알림이 많아 중요한 문제를 찾기 어렵나요? 같은 원인의 알림을 묶고, 담당자가 무엇을 확인하고 언제 넘길지 정해 실제 대응으로 이어가는 방법입니다.
- [AI로 부서 간 자료 전달과 재확인을 줄이는 방법](https://blackbold.kr/newsroom/coordination-cost-between-teams): 자료를 보냈는데 다른 부서가 같은 내용을 계속 묻나요? 받는 팀에 필요한 정보를 맞추고, AI로 자료 취합과 누락 확인을 돕는 방법을 설명합니다.
- [AI 발주 추천을 바로 사용해도 될까요?](https://blackbold.kr/newsroom/retail-ai-data-to-decisions): AI가 추천한 수량을 그대로 발주해도 될까요? 판매량 외에 재고와 품절, 납기와 최소 주문량을 확인하고 일부 품목부터 비교하는 방법을 설명합니다.
- [직접 개발할까, 구매할까? 운영까지 놓고 비교하세요](https://blackbold.kr/newsroom/build-or-buy-with-coding-agents): AI로 직접 개발할지 기존 제품을 살지 고민되나요? 같은 회사 자료로 기능을 시험하고, 연결과 수정, 유지보수에 드는 비용까지 비교하는 방법을 설명합니다.
- [AI로 작성 시간을 줄여도 팀의 성과가 늘지 않는 이유](https://blackbold.kr/newsroom/state-of-ai-2026-productivity-roi): AI로 초안은 빨리 쓰는데 검토가 밀려 일이 쌓이나요? 팀의 대기 시간을 찾고, 검토할 수 있는 양에 맞춰 업무와 승인 권한을 조정하는 방법을 설명합니다.
- [AI가 잘못 안내하거나 실행했을 때 대응하는 방법](https://blackbold.kr/newsroom/trust-controls-service-ai): AI가 이전 규정으로 안내했거나 잘못된 정보를 바꿨다면 어떻게 해야 할까요? 추가 오류를 막고 영향을 받은 요청을 찾아 수정한 뒤 다시 운영하는 순서를 설명합니다.
- [AI가 만든 문서를 더 쉽게 검토하는 방법](https://blackbold.kr/newsroom/document-ai-human-review): AI가 초안을 빨리 써도 검토 시간이 오래 걸리나요? 숫자의 출처와 확인할 항목, 수정한 부분을 함께 보여줘 문서 검토의 부담을 줄이는 방법입니다.
- [AI 교육을 받아도 실무에서 쓰지 못하는 이유](https://blackbold.kr/newsroom/ai-learning-in-workflow): AI 강의를 들었는데 실무에서 쓰기 어렵다면 교육 내용을 바꿔보세요. 회사에서 허용한 자료로 결과를 만들고 오류를 고치는 실습과 교육 후 지원 방법을 설명합니다.
- [고객 문의 AI가 답변 이후의 업무도 처리하려면](https://blackbold.kr/newsroom/customer-journey-beyond-chatbot): 챗봇 답변은 빨라졌는데 고객이 다시 문의하나요? 배송지 변경을 예로 들어 상담 기록, 담당자 인계와 실제 주문 변경까지 이어지는 방법을 설명합니다.
- [보험금 청구 업무, AI에 맡길 일과 사람이 판단할 일](https://blackbold.kr/newsroom/insurance-ai-value-chain): 보험금 청구에서 서류 정리는 AI가 어디까지 도울 수 있을까요? 접수와 누락 확인부터 담당자의 원문 검토와 지급 판단까지 역할을 나눠 살펴봅니다.
- [AI로 업무를 처리하는 데 실제로 드는 비용](https://blackbold.kr/newsroom/agent-cost-per-completed-task): AI 이용료가 저렴해도 업무 처리 비용은 높을 수 있습니다. 개발비와 운영비, 직원의 검토와 수정 시간을 나눠 보고 업무 한 건에 드는 비용을 계산하는 방법입니다.
- [사내 AI에도 직원별 접근 권한이 필요합니다](https://blackbold.kr/newsroom/agent-data-access-foundation): 사내 AI가 인사 자료나 고객 정보를 누구에게 보여주는지 확인해 보세요. 직원별 열람 권한을 AI 검색 시스템에 적용하고 인사 이동 후에도 점검하는 방법입니다.
- [문서는 많은데 AI는 왜 틀린 답을 할까요?](https://blackbold.kr/newsroom/data-product-for-enterprise-ai): 회사 문서를 많이 넣었는데도 AI가 틀린 답을 하나요? 오래된 가격표나 서로 다른 기준이 섞이는 원인을 찾고, 최신 자료가 답변에 반영되는지 확인하는 방법입니다.
- [AI를 도입했다면 업무 분장도 다시 정하세요](https://blackbold.kr/newsroom/human-ai-role-design): AI 도입 뒤 직원에게 어떤 일을 맡겨야 할까요? 줄어드는 작업과 새로 생기는 검토 업무를 살펴보고, 역할과 교육, 승인 권한을 함께 바꾸는 방법을 설명합니다.
- [AI 에이전트에 맡길 일과 사람이 승인할 일](https://blackbold.kr/newsroom/agentic-ai-workflow-before-chatbot): AI 에이전트가 자료를 찾고 업무를 처리하려면 어디까지 맡겨야 할까요? 휴가 신청을 예로 들어 자동 처리와 직원 승인, 오류 대응을 나누는 방법을 설명합니다.
- [AI 사용량이 늘었다고 성과까지 좋아진 것은 아닙니다](https://blackbold.kr/newsroom/ai-adoption-versus-business-impact): AI를 자주 쓰는데도 일이 줄지 않나요? 작성부터 검토와 수정까지 걸린 시간을 비교해, 실제로 도움이 된 업무와 더 고쳐야 할 업무를 구분하는 방법입니다.

## Optional

- [박종호 프로필](https://blackbold.kr/people/jongho-park): 작성자의 경력과 개인 수료 내역, 실제 인증 링크입니다.
- [프로젝트 상담](https://blackbold.kr/contact): 현재 업무와 원하는 결과를 바탕으로 상담을 신청하는 페이지입니다.
- [RSS](https://blackbold.kr/rss): 공개 기사의 제목과 링크, 발행 정보를 제공하는 RSS XML입니다.
- [공개 검색 도구 사용법](https://blackbold.kr/agents/search-blackbold.md): 지원 브라우저의 WebMCP 검색과 일반 검색 대체 경로를 안내합니다.
- [AI 도구 발견 안내](https://blackbold.kr/.well-known/ard.json): ARD 형식으로 공개 검색 기능과 대표 질문, 사용법 주소를 제공합니다.
- [사이트맵](https://blackbold.kr/sitemap.xml): 검색 도구를 위한 공개 URL 안내입니다.