“너희 회사 ClaudeChatGPTGeminiClaude는 왜 그렇게 똑똑해?”
Lively가 회사의 맥락을 실시간으로 모아 AI를 뒤에서 가르치고 있거든요.
조직에서 가장 뛰어난 AI 활용 역량이
개인의 노하우로만 남아 있습니다
라이블리는 그 노하우를 조직의 표준 업무 환경으로 전환합니다.
회사의 업무 맥락을 자동으로 모아 구성원의 AI에게 주입하고,
가장 잘 쓰는 사람의 세팅을 전 구성원의 기본값으로 만듭니다.
같은 좌석에 앉아, 다른 깊이로 씁니다
다들 쓰고는 있는데, 어디까지 맡기는지가 사람마다 다릅니다. 같은 요금을 내고 얻는 가치는 이 깊이가 정합니다.
윗줄과 아랫줄의 차이는
재능이 아니라 세팅입니다.
그 세팅이 지금은 만든 사람의 화면에만 있습니다. 라이블리는 이걸 조직 전체의 기본값으로 만들어서, 모두가 윗줄에서 시작하게 합니다.
이런 조직이라면, 라이블리가 맞습니다
같은 AI를 쓰는데, 활용 깊이가 크게 갈리는 조직
누구는 업무의 절반을 맡기고, 누구는 검색 대신 물어보는 정도입니다. 그 폭이 팀 전체의 속도를 정하고 있는 기업.
AI는 쓰는데, 조직 차원의 효과가 아쉬운 팀
제미나이·챗GPT·클로드를 이미 쓰지만, 성과가 몇 사람의 개인기에 묶여 있고 그 사람이 빠지면 원래대로 돌아가는 조직.
업무 맥락이 여러 도구에 흩어져 있는 조직
결정은 Slack에, 스펙은 Notion에, 태스크는 ClickUp에 흩어져 있고, 전체 그림을 한곳에서 보는 사람이 없는 조직.
핵심 인력이 나가면, 그 사람의 방식까지 사라지는 조직
잘하는 사람을 보내 팀을 바꿔 놨는데, 그 사람의 퇴사·이직과 함께 방식이 통째로 빠져나가는 것이 걱정인 리더.
✓하나라도 해당된다면, 30분 상담에서 귀사 기준으로 확인해 보세요. 진행 중인 실제 업무에서 검증하실 수 있습니다.
AI를 가장 잘 쓰는 사람의 세팅이, 전 구성원의 기본값이 됩니다
한 사람의 세팅이, 조직의 표준이 됩니다. AI에 능숙한 구성원이 만든 커스텀 스킬·훅·MCP 연동은 Lively에 올려 전 구성원이 바로 쓰도록 승격됩니다. 바닥은 올라가고, 모두의 개선이 쌓여 천장도 계속 높아집니다.
AI에 능숙한 구성원이 만들어 둔 도구를, 다른 직군의 AI에도 자동 장착
✓ 회사 맥락 주입됨 · 세션 시작
➜ 이번 달 캠페인 성과, 지난달과 비교해 정리해 줘
그✓ campaign-report 실행 · 그로스 매니저의 스킬 자동 장착
데✓ 매출 데이터 조회 · 데이터 담당의 연동 자동 장착
IT✓ internal-search 검색 · IT팀의 MCP 자동 장착
전환당 비용이 지난달보다 올랐습니다. 원인 후보를 뽑을까요?
➜ 응, 뽑아 줘
AI에 능숙한 구성원이 한 번 만들어 두면, 어느 팀의 누가 세션을 열든 그 도구가 자동으로 장착됩니다.
라이블리 위에서 · AI가 아는 회사 맥락
경영지원 · 영업
Gemini · ChatGPT 웹
기획 · 마케팅
Claude 앱/웹
개발 직군
Claude Code + Skills
출발점이 어디든, 라이블리가 나머지를 채웁니다
가장 잘하는 사람이 나가도, 그 사람의 일하는 방식은 남습니다
잘하는 사람이 일하면 그 방식이 쓰는 순간 저장소에 등록되고, 팀 전원에게 분배됩니다.
그래서 그 사람이 나가도 팀의 수준이 따라 내려가지 않습니다.
한 사람의 방식이 팀 전체의 기본값이 되는 경로
그래서, 그 한 명이 나가도
핵심 인력의 이탈은 막을 수 없습니다. 그 사람의 일하는 방식이 함께 나가는 것은 막을 수 있습니다.
청구서만 보이던 자리에, 계기판이 생깁니다
지금 리더가 확인할 수 있는 건 매달 나가는 구독료뿐입니다. 라이블리는 그 자리에 계기판을 답니다. 개인을 들여다보는 게 아니라, 조직에 세팅이 잘 깔리고 있는지를 보여줍니다.
업무 맥락이 자동으로 쌓이고, 모두에게 자동으로 배포됩니다
메신저·이메일, 문서·이슈, 코드와 결정, AI 작업 결과물까지 하나의 저장소에 자동으로 모이고, 정리되어, 필요한 순간 AI에게 주입됩니다.
구성원이 할 일은 하나입니다. 라이블리를 열고, 쓰던 AI에게 물어보면 끝입니다.
흩어진 원천
업무 맥락 저장소
모든 구성원의 AI 세션
1자동 수집 · 저장
2필요한 맥락만 주입
3자동 축적 · 관리
AI 기업 어니스트AI 도입 4주, 구성원들의 말
어니스트AI 제품 조직에 4주 도입한 결과입니다. 한 줄로 요약하면 — 혼자 쓰던 AI보다, 회사를 아는 AI가 강했습니다.
설치만 하면 GPT한테 물어보듯 쉽게 쓸 수 있고, 허들과 학습비용은 낮은데 효과는 크다는 점에서 진짜 미친 제품인 것 같아요. 팀 전체의 AI 활용 능력을 상향평준화할 수 있다는 점이 너무 좋습니다.
↳"매우매우매우 다른 팀에 적극 권하겠다"며 남긴 설문 응답 원문입니다.
과거의 히스토리를 '지식'으로 가공해서 활용한다는 개념 자체가 너무 좋았습니다. 예전 지식을 인용해 답변하는 것이 매우 유용했습니다.
↳지난 결정과 사건들이 검색되는 회사 자산이 됐다는 응답입니다.
전환율 데이터를 AI 세션으로 간편하게 추출했습니다. 개발팀을 통해 쿼리를 작성할 필요 없이, 자연어로 지시할 수 있어 편했습니다.
↳기획자가 개발팀을 기다리지 않고 데이터를 직접 뽑은 사례입니다.
비개발자도 회사에서 허용하는 방식으로 코드와 데이터에 접근할 수 있게 열어주기 때문에, 업무 효율 증대에 지대한 도움이 됩니다.
↳통제된 범위 안에서 열어준다는 점을 함께 짚은 응답입니다.
기존에 혼자 쓰던 AI 이상의 업무 효율과 속도를 달성했고, 실제 과업에서 임팩트가 났기에 추천할 수 있습니다.
↳AI를 가장 잘 쓰던 구성원이 추천 의향 9점과 함께 남긴 이유입니다.
"우리 회사의 맥락과 데이터를 활용해, 전 구성원이 AI를 효율적으로 활용하게 해주는 솔루션"설문에서 PO가 남긴 라이블리 한 줄 정의입니다
실제 업무에서
확인해 보세요
메일 한 통이면 시작됩니다. 30분 데모 뒤 결정하시면 설치와 데이터 통합은 저희 전담 엔지니어가 수행합니다. 판단은 무료 실사용이 끝난 다음에 하시면 됩니다.
lively@lvly.io개인이 먼저 써보시려면 개인용 워크스페이스로 시작하세요.
자주 묻는 질문
"우리는 개발팀이 직접 만들고 있어요. 그런데도 필요한가요?"
훌륭한 시작입니다. 앞서가는 조직일수록 개발팀이 먼저 움직입니다. 다만 그 길은 구조적으로 세 가지 한계에 부딪힙니다.
만드는 사람과 쓰는 사람이 다릅니다. 개발자가 올린 스킬·MCP 연동은 터미널과 설정 파일을 다루는 사람만 씁니다. 화면이 필요한 대다수 구성원은 결국 밖에 남습니다.
가장 바쁜 사람들의 '다음에'가 됩니다. 전사 맥락 시스템 구축은 하드 데드라인이 있는 로드맵 과업에 밀려, 절반쯤 만들어진 채 멈추는 경우가 대부분입니다.
한 회사용 시스템은 비쌉니다. 조직에서 가장 비싼 인력의 시간을 한 회사에서만 쓸 시스템에 붓는 것보다, 여러 조직이 개발·유지보수 비용을 나누는 공용 제품을 이용하는 쪽이 효율적입니다.
개발팀의 시간은 귀사의 본업에 쓰여야 합니다. 맥락 인프라는 이미 만들어져 있습니다. 연결해서 쓰면 됩니다.
"AI 교육·컨설팅·협업툴 AI와는 뭐가 다른가요?"
AI 교육은 개인의 숙련도를 올리지만, 교육이 끝나면 각자의 습관으로 돌아갑니다. 라이블리는 사람을 가르치는 대신 업무 환경을 바꿉니다. 세션을 열면 이미 세팅이 장착돼 있어서 되돌아갈 옛 습관이 없습니다.
AX 컨설팅이 남기는 것은 그 시점의 맞춤 구축물입니다. 라이블리는 계속 업데이트되는 제품이고, 운영 부담도 조직이 아니라 라이블리 몫입니다.
Notion AI·Slack AI 같은 협업툴 AI는 각 도구 안에서는 훌륭하지만 맥락이 그 도구 안에 갇힙니다. 라이블리는 흩어진 맥락을 하나의 저장소로 모아, 어떤 AI를 쓰든 그대로 주입합니다.
그리고 모델에 묶이지 않습니다. 팀마다 다른 AI를 써도 같은 맥락이 주입되고, 나중에 갈아타도 조직의 지식은 그대로 남습니다.
"데이터를 사내에 두는 셀프호스트도 되나요?"
됩니다. 두 방식을 모두 지원합니다.
매니지드가 일반 조직의 기본값입니다. 라이블리 클라우드의 귀사 전용 워크스페이스에서 설치·운영·백업·업데이트를 전부 저희가 맡고, 귀사 구성원만 접근할 수 있습니다.
셀프호스트는 보안·규제 조직에 권합니다. 회사 기억의 원본이 귀사 사내망 경계 안에만 존재합니다. 운영은 직접 운영(코어는 AGPL 오픈소스), 원격 운영, 폐쇄망(로컬 모델 연동 시 외부 트래픽 0) 중에서 고르시면 됩니다.
어느 쪽이든 저장소가 특정 벤더에 묶이지 않아 AI 도구를 바꿔도 지식은 그대로 이식됩니다.