매번 업무의 배경을 처음부터 설명해야 한다면, AI 클론에게 맡길 수 있는 일은 쉽게 늘어나지 않습니다. 티로 팀은 각자의 경험과 판단 기준을 아는 클론들이 함께 회사 일을 하도록 실험하며, 맥락이 계속 쌓이고 갱신되는 ‘컨텍스트 레이어’를 구축했습니다. 회의와 슬랙의 맥락을 실시간으로 공급하고, 사람이 무엇을 왜 고쳤는지 되짚어 기억과 행동 지침을 갱신하는 ‘Dreaming’ 루프를 어떻게 구현했는지 실제 사례와 시행착오를 공유합니다.
| 주요 발표 내용
- AI 클론과 컨텍스트 레이어: 개인의 경험과 판단 기준을 학습해 업무 맥락을 이해하는 AI 클론 구축
- 조직의 맥락을 연결하는 방법: 회의와 슬랙 기록을 활용해 AI에 업무 맥락을 실시간으로 공급하는 구조
- Dreaming 루프 구현: 사람이 수정한 결과와 판단을 되짚어 AI의 기억과 행동 지침을 지속적으로 갱신하는 방법
- 실제 적용 사례와 시행착오: 티로 팀의 AI 클론 구축 과정과 업무 자동화 경험 공유
| 이런 분들께 추천합니다
- AI 에이전트를 활용해 반복적인 업무를 자동화하고 싶은 분
- 사내 지식과 업무 맥락을 AI에 효과적으로 연결하고 싶은 분
- 회의록, 슬랙 등 조직의 데이터를 AI 업무에 활용하고 싶은 분
- AI 클론과 멀티 에이전트 기반의 업무 환경을 구축하려는 분
- AI Native 조직으로의 전환과 생산성 혁신을 고민하는 리더 및 실무자
세션 소개
2026년 11월 4일
| 시간 | 주제 | 다시보기 |
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| 14:00~15:00 | Project Macrohard: AI 클론을 만들어 주 100시간 노동에서 해방됐습니다임은성 | 더플레이토(티로) Co-founder & CEO (대표)대담에서는 3개국에서 40만 고객을 서빙하고 있는 티로 팀이, 개발, 고객지원, 사업 운영의 실제 업무를 AI 에이전트에 어디까지 맡기고 있는지 보여드리려 합니다. 이를 통해 대표와 팀원의 일하는 방식과 시간이 어떻게 달라졌는지, 적용 과정의 시행착오도 구체적인 사례로 나누려 합니다. |
연사 소개
| 프로필 | 소개 |
|---|---|
 | 임은성 | 더플레이토(티로) Co-founder & CEO (대표) - 학력·경력: 서울대학교 수리과학부, 디어코퍼레이션 CEO Staff, 매스프레소(콴다) 소프트웨어 엔지니어, 프릭스헬스케어 CTO
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