두 가지 구조적 문제가
반응력을 떨어뜨립니다
조직 내 맥락이
공유되지 않는다
정보가 구성원의 머리, Slack DM, 기록 없는 회의, 개인 채널에 흩어져 있어 구성원은 조직의 맥락을 절반밖에 보지 못합니다.
조직의 학습이
사람에게 묶여 있다
사람이 쉬면 학습도 멈추고 반응력은 근무 시간에 제한됩니다. 조직은 다음 날 같은 실수를 반복합니다.
"기록되지 않은 것은— Hyperpipe 운영 원칙
AI에게 일어나지 않은 일이다."
세 가지 서비스로
AI Native를 실현합니다
도입 순서: ① 선행 → ②+③ 병행.
컨텍스트 엔진의 Memory 없이 AI 워크플로의 Learning은 불가능합니다.
① 컨텍스트 엔진 구축
조직의 맥락을 살아있는 지식베이스로 만드는 Memory 계층을 구축합니다. AI가 조직의 모든 맥락을 보고 판단할 수 있는 토대를 만듭니다.
- 정보 탐색 시간 15분 → 1분 (90%↓)
- 온보딩 리드타임 90일 → 30일 (66%↓)
- AI 채택률 3개월 내 70%↑
- 반복 질문 50%↓
② AI 워크플로 구축
임팩트 있는 업무를 선별하여 5단계의 closed Loop의 Workflow로 구현합니다. sensor → policy → tool → quality gate → learning
- First Loop 도달 4–6주 내
- Agent 정확도 85%↑
- 의사결정 리드타임 3일 → 4시간
- Off-hour 자율 처리 40%↑
③ AX 코칭
AI Native 일하는 방식을 조직에 심습니다. DRI 지정, taste를 eval로 변환, 구성원을 자동화의 edge에 배치하는 문화 시스템을 구축합니다.
- AI 활용 자가진단 분기 +15점
- 의사결정 문서화율 30% → 80%↑
- DRI 지정률 100% 유지
- 비동기 협업 60% → 30%↓
5단계 Closed Loop Workflow
조직의 자동학습을 위해 5단계로 조직 운영 환경에서 동작하는 workflow를 Closed Loop Workflow라 합니다. 목표는 조직의 임팩트 있는 업무를 Closed Loop Workflow로 구현하는 것입니다.
함께한 조직들
AI 솔루션 구축부터 팀 코칭까지, 다양한 산업과 규모의 조직과 함께했습니다.
강 록 (Rock Kang)
"반응력(Reflection) — 고객의 피드백이 빠른 주기로 꾸준하게 프로덕트에 반영되어 가설을 빠르게 검증할 수 있는 퍼포먼스."
핵심 철학이자 20년 커리어의 일관된 목표이며 조직이 마켓에서 이기는 방법-
2025 –
현재 -
2018 –
2025 -
2015 –
2018SK텔레콤 · SK플래닛Technical Lead
· IT 프로세스 혁신(개발 기간/비용 50%↓) · 마케팅 자동화 플랫폼 구축(마케팅 비용 60%↓) -
2014 –
2015카카오게임즈Senior Back-End Engineer & Manager
· 대규모 트래픽 대응 백엔드 설계 및 구현 · MMORPG 검은사막 출시(5,000억 매출) -
2010 –
2014GameZenCo-Founder, CTO
· 모바일 게임 10종 글로벌 출시(연간 120억 매출) -
2006 –
2010SK커뮤니케이션즈Software Engineer
· 싸이월드 글로벌 론칭 · 시스템 효율 개선(비용 60%↓)
· Modular RAG(Agent) 최적화 및 평가 방법 연구
· Transfer Learning 기반 커머스 서비스 개선 및 이상탐지 · 분류모델 연구
(지도교수 : Park, Noseong)
하이퍼파이프의 가치 추구
모든 가치는 정량 측정 기준을 갖습니다. 측정되지 않는 가치는 가치가 아닙니다.
기다리지 않는다. 구성원의 근무 시간·인원·기억력에 학습이 묶이지 않도록 조직운영체제를 개선한다.
· eval 정확도 ≥85%
· 실패 48h 내 분석
· off-hour 처리 ≥40%
조직을 AI에게까지 투명하게. 기록되지 않은 것은 AI에게 일어나지 않은 일이다.
· ADR 100% 사전 작성
·분기 1개 taste → eval 변환
100쪽 분석보다 동작하는 loop 하나가 낫다. 측정되지 않는 활동은 자원의 낭비다.
· 2주 내 prototype
· 2주 내 kill or pivot
클라이언트 자립을 목표로. 구성원을 자동화의 외부가 아닌 가장자리(edge)에 배치한다.
· 클라이언트 80% 자가 운영 통과
· +1개월 체크인 100%
자주 묻는 질문
하이퍼파이프는 어떤 회사인가요?
하이퍼파이프(HyperPipe)는 AI 기반의 반응력(Reflection)을 조직에 심어 시장에서 이기게 하는 AI Native Company Builder입니다. AI/AX 컨설팅과 AI 교육을 전문 기업입니다.
AI Native Company란 무엇인가요?
AI Native Company는 조직의 학습과 운영이 AI 기반의 self-improving loop(자동 개선 회로)로 돌아가는 상태입니다. AI를 단순히 활용하는 조직이 아니라, 조직 OS 자체를 AI로 재설계하여 구성원이 쉬는 시간에도 학습과 개선이 멈추지 않는 조직입니다. 하이퍼파이프는 이를 목표가 아닌 결과로 정의합니다.
어떤 서비스를 제공하나요?
세 가지 서비스를 순서에 맞게 도입합니다.
- 컨텍스트 엔진 구축 (선행·4–6주) — 조직 맥락을 AI가 읽을 수 있는 지식베이스(Memory 계층)로 전환합니다.
- AI 워크플로 구축 (First Loop 4–6주·분기별 확장) — sensor→policy→tool→quality gate→learning 5단계 Closed Loop를 구현합니다.
- AX 코칭 (4–6주·
) — DRI 지정, taste=eval 변환, edge 배치 등 AI Native 일하는 방식을 조직에 내재화합니다.
Closed Loop Workflow(5단계)란 무엇인가요?
Sensor(신호 감지) → Policy(권한·규정) → Tool(실행 도구) → Quality Gate(검증) → Learning(자동 학습)의 5단계가 맞물려 조직이 스스로 개선되는 회로입니다. 실패가 다시 loop로 돌아와 다음 행동을 바꿉니다. 하이퍼파이프는 First Loop를 4–6주 안에 실제 운영 환경에 배포하며, Agent 정확도 85% 이상을 보장합니다.
프로젝트 도입 기간과 비용은 어떻게 되나요?
도입 기간: 컨텍스트 엔진 4–6주 → AI 워크플로 First Loop 4–6주(이후 분기별 확장) + AX 코칭 4–6주 병행. 총 약 3–4개월이면 세 서비스 모두 첫 번째 사이클을 완료할 수 있습니다. 비용은 조직 규모와 범위에 따라 달라지므로 support@hyperpipe.kr 로 문의해 주세요.
어떤 규모·업종의 기업과 협력하나요?
SK텔레콤, LG전자, 카카오게임즈 같은 대기업부터 스타트업까지, 금융·이커머스·교육·게임·제조 등 다양한 업종과 함께했습니다. 규모보다는 "워크플로 loop 1개 + 측정 지표 3개"를 킥오프 전 명시할 수 있는 팀과 협력합니다. AI 도입 의지보다 문제 정의의 명확성이 더 중요합니다.
함께 시작해볼까요?
킥오프 전 "워크플로 loop 1개 + 측정 지표 3개"를
함께 정의하는 것에서 시작합니다.
아래 양식을 작성해 주세요.