과제가 모호합니다
“AI를 도입하자”는 방향만 있고 어떤 업무와 결과를 바꿀지 정해지지 않습니다.
AI/AX PROJECT EXECUTION NETWORK
AI를 이야기에서
끝내지 않고,
업무의 변화로.
HBKR은 AI/AX 과제를 가진 조직과 검증 가능한 실행자를 연결합니다. 무엇을 바꿀지 정의하는 단계부터 팀 구성, 구현, 현장 검증까지 이어갑니다.
- Problem First
- Manual Team Design
- Evidence Based
NOW 초기 프로젝트는 자동 매칭이 아닌 운영자 주도 방식으로 설계합니다.
RULE AI 도입 자체보다 측정 가능한 업무 변화를 먼저 봅니다.
01
WHY HBKR
FOR BUSINESS / PROJECT OWNERS
AI 도입보다 어려운 것은
AX를 실제로 실행하는 일입니다.
도구는 빠르게 늘지만, 조직의 문제를 실행 가능한 AI/AX 과제로 바꾸고 적합한 역할을 모아 운영까지 연결하는 일은 여전히 어렵습니다.
사람을 검증하기 어렵습니다
이력의 기술 키워드만으로 실제 문제 해결 경험과 책임 범위를 판단하기 어렵습니다.
PoC가 운영으로 가지 못합니다
데이터, 기존 시스템, 보안, 현업 의사결정 조건이 뒤늦게 드러납니다.
필요한 역할이 하나가 아닙니다
AI 모델뿐 아니라 제품, 데이터, 연동, 운영, 도메인 역할이 함께 필요합니다.
HBKR은 AI를 먼저 판매하지 않습니다.
현재 업무와 원하는 결과를 먼저 읽고, AI가 필요한지부터 판단합니다.
02
PROJECT BRIEF
START WITH THE WORK, NOT THE STACK
기술 스택이 아니라
바꾸고 싶은 업무를 가져오세요.
- 01현재 업무와 반복되는 병목
- 02원하는 결과와 성공 기준
- 03보유 Data · System · Asset
- 04예산 · 기간 · 계약 조건
- 05현재 팀 · 의사결정권 · 보안 조건
- 01AI/AX 적용 필요성 판단
- 02문제 정의와 실행 가능한 Scope
- 03필요 역할 · Capability · 책임 범위
- 04산출물 · 검증 방법 · 위험 조건
- 05팀 구성안과 권장 Next Step
고객이 Automation, RAG, Agent 같은 해법을 미리 결정할 필요는 없습니다. AI가 불필요한 문제라면 그 판단도 결과에 포함합니다.
03
AI/AX PROJECT MAP
WHAT WE ORGANIZE AROUND
기술 이름이 아니라
변화의 단위로 봅니다.
아래 영역은 확정된 상품 목록이 아니라 초기 AI/AX 프로젝트를 분류하고 필요한 실행 역할을 찾기 위한 기준입니다.
업무 자동화
반복 업무, 문서 처리, 승인과 전달 흐름을 줄이고 사람이 판단할 지점을 명확히 합니다.
지식 검색 · RAG
흩어진 문서와 사내 지식을 검색 가능한 답변 체계로 바꾸고 근거와 권한을 설계합니다.
AI Agent · AgentOps
도구를 사용하는 Agent와 관찰, 평가, 통제, 비용, 장애 대응까지 운영 구조를 만듭니다.
AI 제품 개발
AI 기능을 데모가 아닌 제품 경험으로 설계하고 기존 서비스와 연결해 사용성을 검증합니다.
Data · System 연동
AI가 실제로 작동하도록 데이터 품질, API, 기존 시스템, 접근 권한과 로그를 연결합니다.
현업 적용 · 검증
사용자 행동과 업무 지표를 관찰하고 교육, 운영 절차, 실패 경계를 함께 조정합니다.
MANUAL FIRST / OPERATING MODEL
처음부터 매칭 알고리즘을 만들지 않습니다.
실제 유료 과제에서 고객의 언어, 예산, 역할 조합, 실패 원인과 계약 판단에 영향을 주는 Evidence를 먼저 학습합니다.
- 01DISCOVER문제 · 현재 업무 · 목표
- 02AX DESIGN적용 판단 · Scope · Risk
- 03TEAM역할 · 책임 · Evidence
- 04BUILD구현 · 연동 · PM · QA
- 05VERIFY결과 · Gap · Next Step
위 구조는 초기 운영 가설입니다. 계약 주체, 책임 범위와 관련 법률·세무 조건은 실제 상업 운영 전에 별도로 확정합니다.
04
EXECUTION NETWORK
FOR AI/AX PRACTITIONERS
직함보다
실행 가능한 역할을 봅니다.
개발자만을 뜻하지 않습니다. 문제 정의부터 제품, 데이터, 운영과 현장 적용까지 AI/AX 결과에 책임질 수 있는 여러 역할을 연결합니다.
AI/AX Strategist
AI Architect
AI Product Builder
AgentOps Engineer
Data · Backend
Frontend · AI UX
Domain Specialist
Adoption · Field Ops
실행자가 보여줄 것
- Capability어떤 문제와 역할을 책임질 수 있는가
- Deliverables어떤 결과와 산출물을 제공하는가
- Evidence무엇을 만들고 어떻게 검증했는가
- Availability언제, 얼마나 참여할 수 있는가
- Rate · Mode비용과 자문·파트·프로젝트 참여 방식
실행자가 확인할 것
- Preferred Project어떤 문제와 도메인을 선호하는가
- Role Scope어디까지 책임지고 결정할 수 있는가
- Conditions팀, 데이터, 시스템, 의사결정 조건은 무엇인가
- Boundary참여하지 않을 문제와 위험은 무엇인가
- Verification계약 전에 추가로 확인할 것은 무엇인가
05
EVIDENCE, NOT RANK
SELF-DECLARED IS A START, NOT A PROOF
점수보다
판단 근거를 남깁니다.
HBKR의 Evidence는 사람을 한 줄로 순위화하기 위한 것이 아닙니다. 어떤 조건에서 어떤 역할을 맡아 무엇을 만들고 검증했는지 보여주기 위한 기록입니다.
CAPABILITY RECORD / EXAMPLE
NOT A SCORE
PythonSELF DECLARED
Agent DesignLAB VERIFIED
RAG DeliveryPROJECT VERIFIED
Field AdoptionFIELD VERIFIED
THE SUPPLY AND EVIDENCE ENGINE
Community는 목적지가 아니라
실행 역량이 자라는 기반입니다.
Learn과 Lab은 메인 상업 상품이 아닙니다. 사람을 발견하고, 실제 문제를 함께 다루며, 검증 가능한 Evidence를 만드는 기반입니다.
HBKR 전체 서비스·저장소 설계 보기- COMMUNITY사람과 관점이 만남
- LEARNAI/AX 활용 역량을 확장
- LAB가설과 실패를 실험
- EVIDENCE역할과 결과를 기록
- WORK유료 프로젝트로 전환
FIRST VERTICAL FIELD LAB
01
CAMPING × AI/AX
캠핑하는 프로그래머
캠핑이라는 실제 환경에서 문제를 발견하고, AI 프로토타입을 사용해 보고, 예상과 현실의 차이를 Evidence로 남기는 HBKR의 첫 번째 Vertical Community입니다.
기존 활동 기록 보기THE DOMAIN REMAINED
멈췄던 도메인 위에,
같은 태도로 다시 시작합니다.
HBKR는 어느 날 새로 만든 이름만은 아닙니다. 과거 개발자들이 만나고, 배우고, 무언가를 직접 만들던 HungryBoxer의 시간이 이 주소에 남아 있습니다.
hbkr.net
HungryBoxer
개발자들이 모여 지식과 경험을 나누고, 함께 배우며 무언가를 만들어보려 했던 개발자 동호회였습니다.
Community × Field
캠핑하는 프로그래머
오래 멈춰 있던 커뮤니티의 감각을 작은 프로젝트 모임으로 다시 시작했습니다. 캠핑 현장의 문제를 AI와 개발로 다루는 첫 번째 실험이 되었습니다.
AI/AX Execution
HBKR
이제 사람의 가능성을 실제 AI/AX 과제와 연결합니다. 함께 배우고 직접 만들던 태도를 Evidence와 유료 프로젝트로 이어갑니다.
HungryBoxer는 과거의 이름으로 보존합니다. 현재의 HBKR를 그 약자로 억지로 다시 정의하지 않지만, 사람이 만나 배우고 만드는 태도는 계속 이어갑니다.
COMMERCIAL BOUNDARY
커뮤니티 참여는 무료 노동이 아닙니다.
기업의 상업적 가치가 명확해지는 순간 Community와 Lab 활동을 멈추고, Scope · Contract · Compensation이 있는 WORK로 전환합니다. Lab 결과의 IP와 Contributor 권리도 별도 합의 없이 자동 이전되지 않습니다.
TWO SIDES, ONE EXECUTION
AI/AX 과제와 실행자가
같은 기준으로 만나는 곳.
지금은 초기 운영 구조와 접수 기준을 만들고 있습니다. 확정되지 않은 프로그램, 인력 규모나 계약 조건을 먼저 약속하지 않습니다.
AI/AX 프로젝트가 필요하다면
무료 사전 적합성 확인 후 가치가 있는 과제를 유료 AI/AX Discovery로 전환합니다.
초기 Offer 구조 보기AI/AX 실행 경험이 있다면
Capability, 제공 산출물, Evidence, 참여 조건과 비선호 경계를 함께 정리합니다.
실행자 참여 채널 준비 중