“너희 회사 ClaudeChatGPTGeminiClaude는 왜 그렇게 똑똑해?”

Lively가 회사의 맥락을 실시간으로 모아 AI를 뒤에서 가르치고 있거든요.

개인으로 시작하기 기업 도입 문의
지금 쓰는 도구 그대로

아무것도 바꿀 필요 없습니다

새 도구를 배우게 하는 방식은 오래가지 못합니다.
라이블리는 구성원이 이미 쓰는 AI와 업무 도구에 그대로 연결됩니다.

AI 모델 Claude⇄ 교체 가능 Gemini⇄ 교체 가능 ChatGPT⇄ 교체 가능
업무 도구 Slack Notion ClickUp Gmail Drive Git

업무 도구에는 읽기 권한으로만 연결합니다. 라이블리가 내용을 바꾸거나 지우지 않습니다.

01터미널에서

Claude Code 같은 코딩 AI 세션에 회사 맥락이 자동으로 실립니다. 개발자는 쓰던 화면을 떠나지 않습니다.

02브라우저에서

기획·마케팅·운영은 쓰던 챗 화면과 라이블리 웹에서 같은 맥락을 씁니다. 설치나 설정 지식이 필요 없습니다.

03어느 모델이든

부서마다 쓰는 AI가 달라도, 내일 다른 모델로 옮겨도 쌓아 둔 맥락은 잃지 않습니다. 특정 벤더에 묶이지 않습니다.

왜 라이블리인가

병목은 AI가 아니라, AI에게 줄 맥락입니다

모델 성능은 어느 회사나 같습니다. 차이를 만드는 재료는 회사 안에 있습니다. 그 재료가 지금 이렇게 새고 있습니다.

검색은 되는데,
무엇이 최신인지 모릅니다

재작년 문서와 지난주 결정이 같은 검색창에 나란히 뜹니다. AI는 낡은 쪽을 근거로 자신 있게 답합니다.

정리한 문서는
그날부터 낡습니다

문서를 고쳐 두는 일은 누구의 업무 목록에도 없습니다. 그래서 몇 달이면 손이 멈춥니다.

오늘 AI와 낸 결론이
내일 남지 않습니다

구성원 A가 AI와 두 시간 걸려 얻은 답 — 조직에는 기록이 없습니다. 내일 B의 AI는 처음부터 다시 시작합니다.

세 가지 고장의 원인은 하나 — 맡은 주체가 없다는 것입니다.

라이블리는 이 모든 일을 사람이 하지 않습니다. 모으고, 가리고, 갱신하는 일 자체를 AI가 하도록 만들었습니다.

작동 구조

모으고, 다듬고, 필요한 순간 꺼내줍니다

구성원이 할 일은 평소처럼 AI에게 물어보는 것뿐입니다. 그 아래에서 라이블리가 이 순환을 계속 돌립니다.

흩어진 원천

Slack 대화 Notion 회의록 ClickUp 이슈 Gmail 스레드 Drive 문서 Git 커밋

라이블리 — 회사의 맥락

Lively 프로젝트WIKI세션
결정요금제 개편 확정 — 근거·경위 포함항상 주입
지식환불 정책 v3 — 지난주 개정 반영의미 검색
도메인결제 — 코드·정책·담당 연결연관 주입
결정2분기 우선순위 — 회의에서 증류의미 검색

구성원의 AI 세션

workingPO — 데이터 추출gemini · 맥락 4건 주입
working개발자 — 결제 로직claude-code · 도메인 주입
working마케터 — 공지 초안chatgpt · 결정 2건 주입
STEP 1

수집 — 대화에서 사실만 남깁니다

연결된 도구의 흐름을 읽어 잡담은 버리고 사실·결정만 증류합니다.

  • 회사 분류체계에 맞춰 자동 분류
  • 관련 지식·프로젝트끼리 자동 연결
  • 의미 검색을 위한 임베딩까지 처리
STEP 2

주입 — 필요한 만큼만 흘려보냅니다

세션마다 질문과 작업에 맞는 맥락이 골라져 들어갑니다.

  • 핵심 규칙·결정은 항상 주입
  • 질문·코드와 연관된 지식은 자동 소환
  • AI 스스로 키워드·의미 검색으로 조회
STEP 3

관리 — 산출을 되쌓고, 낡은 지식을 갈아 끼웁니다

세션의 산출이 라이블리로 돌아와 쌓이면, 쌓인 것을 계속 손봅니다. 쌓기만 하면 오염되기 때문입니다.

  • 새 결정이 들어오면 옛 지식을 대체 처리
  • 중복은 걸러서 한 벌만 유지
  • 모든 변경은 사람이 검토·되돌리기 가능
제품

라이블리가 다르게 만드는 네 가지

맥락을 모으는 것에서 끝나지 않습니다. 조직 전체가 같은 수준으로 쓰게 만드는 장치들입니다.

일과 지식이 연결된 채로 쌓입니다

회사 맥락을 프로젝트(일)와 지식(사실·결정) 두 축으로 나눠, 분류체계 위에서 서로 잇습니다. PM 툴을 따로 두지 않아도, 이 구조가 라이블리 웹 화면에 그대로 떠 있습니다.

  • ✓프로젝트 ↔ 지식 — 이 일에 필요한 지식, 이 일이 만든 지식이 명시적으로 연결됩니다.
  • ✓선행 ↔ 후속 — 일의 흐름이 끊기지 않고 이어집니다.
  • ✓AI의 작업도 기록 — 어느 세션이 무엇을 했는지 프로젝트에 남습니다.
쌓이는 구조

검색은 그때뿐,
라이블리는 쌓입니다

질문할 때마다 원본을 다시 뒤지는 방식으로는 어제의 AI와 오늘의 AI가 똑같습니다. 라이블리는 오늘 내린 결정과 AI가 마친 작업까지 회사의 지식으로 되돌려 쌓습니다.

✓쓸수록 정확해집니다 — 오늘의 산출이 내일의 주입 재료가 되는 복리 구조입니다. ✓AI의 일까지 자산이 됩니다 — 누가, 어느 세션이, 무엇을 했는지 남습니다. ✓코드가 도메인으로 읽힙니다 — AI가 파일 뭉치가 아니라 우리 제품의 구조를 이해합니다.
직군별

모든 직군이 각자의 방식으로 씁니다

개발팀의 도구로 시작해서 전사로 퍼지는 물건이 아니라, 처음부터 전 직군의 화면에 맞춰져 있습니다.

PM · PO

데이터를 직접 뽑고, 결정의 경위를 바로 찾고, 상태 확인 회의를 줄입니다.

✓개발팀에 요청을 넣고 기다리지 않습니다 — 물어본 사람이 그 자리에서 받습니다.

쓰는 화면 · 웹 챗, Lively 웹파일럿 실사례 · PO가 퍼널 데이터 직접 추출

※ 예시 장면입니다 — 실제 산출은 연결한 도구와 데이터 범위에 따라 다릅니다.

어니스트에이아이여신 도메인 · 제품 조직 · 도입 첫 40일

첫 고객사에서 40일 동안 일어난 일

데모가 아니라 진행 중인 실제 업무에 붙였습니다. 아래 숫자는 실제 호출 로그이고 인용은 구성원 설문 원문입니다.

21배 하루 사용량 일평균 호출 36건 → 757건
도입 2주 차와 7주 차 비교
442건 쌓인 회사 지식 1건을 평균 7.3회 다시 꺼내 씁니다
읽기와 쓰기의 비율 3.6 대 1
10,050건 실사용 호출 작업 세션 544회 · 실사용자 18명
최근 2주 활성 13명
+60 추천 지수 NPS 계속 쓰겠다 6명 중 5명
도입 4주 차 구성원 설문
CASE 01

담당자도 몰랐던 기준 변경을, AI가 먼저 반영

심사 기능 개편 기획 중이었습니다. 타 부서와 논의되어 바뀐 심사 기준이 세션에 자동으로 실렸고 AI가 반영을 먼저 제안했습니다. 담당 PO가 미처 전달받지 못한 맥락까지 기획에 들어갔습니다.

CASE 02

다른 부서의 데이터 확인 요청, 그날 안에 결론

데이터 이상치 확인 요청을 AI가 하루 안에 매듭지었습니다. 원본 6,096건 실측과 코드 확인을 포함한 3중 검증이었습니다. 요청한 부서도 각자의 라이블리 세션에서 결과를 교차 확인했습니다.

개발팀을 거치지 않고 전환율 퍼널 데이터를 직접 뽑았습니다. 요구사항 작성도 이제 여기서 합니다.

PO

처음 보는 도메인이어도 팀원들이 쌓아 둔 지식을 참조하니 좋은 답에 닿기까지의 시행착오가 줄었습니다. 로컬 파일로 관리할 때는 매번 처음부터 설명해야 했습니다.

개발자

이미 코딩 AI에 익숙한데도 효율과 속도는 그 위였고 실제 과업에 임팩트가 있었습니다.

PM · 코딩 AI 숙련자 · 추천 의향 9/10

※ 숫자는 2026년 7월 3일부터 8월 12일까지의 게이트웨이 호출 로그이며 라이블리 내부 계정은 제외했습니다. 인용은 도입 4주 차 구성원 설문 원문입니다. 어니스트에이아이의 사명 공개 동의를 받았습니다.

대안 비교

이미 검토해 보셨을 선택지들과 다른 점

각 방식이 잘하는 것은 분명합니다. 다만 끝난 뒤 조직에 무엇이 남는지가 다릅니다.

선택지 남는 것 남지 않는 것
AI 교육 개인의 숙련 과정이 끝나면 배운 것은 개인에게만 남고, 부서 사이의 단절은 이전과 같습니다.
AX 컨설팅 그 시점의 구축물 프로젝트가 끝나면 운영과 개선은 다시 사내 숙제가 됩니다. 제품처럼 계속 나아지지 않습니다.
협업툴 AI · 검색 그 도구 안의 답변 답은 도구 안에 갇히고, 검색 결과는 조직의 자산으로 쌓이지 않습니다.
직접 구축 최대의 자유도 가장 비싼 인력의 시간이 들어가고, 로드맵에 밀려 절반쯤에서 멈추기 쉽습니다.
Lively 검토를 거쳐 쌓이는 조직 지식 · AI의 작업까지 프로젝트로 기록 · 통째로 설치되는 완제품 · 어떤 모델에도 종속되지 않는 구조 — 기존 도구는 그대로 두고 그 위에 얹습니다.
가장 흔한 반론

"개발팀이 직접 만들고 있어요"라는 팀에게

앞서가는 조직일수록 개발팀이 먼저 움직입니다. 다만 이 길은 구조적인 벽 세 개와 만납니다.

벽 1만든 사람만 쓰게 됩니다

개발자가 스킬을 만들고 MCP로 사내 도구를 연동해도, 터미널과 설정 파일 앞에서 화면이 필요한 대다수는 발이 묶입니다.

벽 2본업 로드맵에 밀려 멈춥니다

전사를 아우르는 시스템 구축에는 데드라인이 없습니다. 스프린트마다 순위가 내려가고, 절반쯤 만들어진 채 멈추기 쉽습니다.

벽 3가장 비싼 시간으로 짓는 전용 시스템

이걸 만들 개발자는 조직에서 가장 비싼 인력입니다. 한 회사만 쓸 시스템에 그 시간을 붓는 것보다, 여러 조직이 비용을 나누는 완제품이 쌉니다.

개발팀의 시간은 귀사의 제품에 쓰는 게 맞습니다. 맥락 인프라는 이미 지어져 있으니 연결만 하면 됩니다.
도입 절차

한 달 써 보고 결정하시면 됩니다

설치도 데이터 이관도 라이블리 엔지니어가 합니다. 고객사가 준비할 것은 두 가지뿐입니다.

W0

상담 · 데모30분

협업 구조와 도구 현황을 진단합니다. 준비물이 없습니다.

W1

설치 · 이관전담 엔지니어

설치하고, 기존 맥락을 옮기고, 조직에 맞는 분류체계를 함께 설계합니다.

W2–4

실사용전 직군

지금 굴러가는 프로젝트에 그대로 붙여, 전 직군이 실제 업무로 검증합니다. 역할별 1:1 온보딩이 함께 갑니다.

✓ 상담부터 실사용까지 약 1개월 — 여기까지 무료입니다
준비 1

쓰던 AI 플랜 그대로

라이블리는 AI 사용권을 팔지 않습니다. 구성원의 Claude·Gemini·ChatGPT 플랜과 API 키를 그대로 씁니다. 이미 쓰고 있다면 추가 준비가 없고, 팀마다 달라도 무방합니다.

준비 2

업무 도구의 읽기 전용 연결

Slack·Notion 같은 업무 도구에 '읽기'로만 닿습니다. 어디까지 연결할지는 도입 전에 보안 담당자와 함께 정하고, 정하지 않은 채널은 건드리지 않습니다.

보안 원칙 ✓ 읽기 전용 연결 ✓ 수집 범위 사전 합의 ✓ 경계 안 저장 · 전체 접근 기록 ✓ 언제든 회수 · 삭제
시작하기

어떻게 시작할지는 고르시면 됩니다

들어오는 문은 셋이지만 안에서 만나는 제품은 하나입니다.

개발팀·주권 중시

오픈소스로 직접

AGPL 코어를 그대로 받아 우리 서버에 올립니다. 라이선스 비용은 없습니다.

  • 데이터가 사내망 밖으로 나가지 않습니다
  • 벤더 없이도 계속 운영할 수 있습니다
  • 설치·운영은 직접 맡습니다
GitHub에서 받기 AGPL-3.0 · 셀프호스트
혼자 먼저 써보기

개인 워크스페이스

내 업무 맥락을 쌓아두면 쓰던 AI가 그 위에서 일합니다. 동료를 초대하는 순간 팀의 저장소가 됩니다.

  • 설치할 것이 없습니다 — 열고 바로 씁니다
  • 쓰던 AI 구독을 그대로 연결합니다
  • 초대제 베타 — 코드가 없으면 대기자로 등록합니다
app.lvly.io에서 시작 초대제 베타 · 무료
조직 전체 도입

기업 도입

설치도 데이터 이관도 저희가 합니다. 30분 상담으로 지금 협업 구조부터 진단합니다.

  • 전담 엔지니어가 설치·이관·분류체계까지
  • 역할별 1:1 온보딩 포함
  • 약 1개월 무료 실사용 후 결정 — 위약 없음
기업 도입 문의 lively@lvly.io · 30분 상담

회사를 아는 AI와
일해보세요

혼자 먼저 써보셔도 되고, 조직에 들이셔도 됩니다.
어느 쪽이든 오늘 시작해서 한 달 뒤에 판단하시면 됩니다.

개인으로 시작하기 기업 도입 문의
직접 설치하실 분은 GitHub에서 — AGPL 오픈소스 코어

조직 도입은 설치와 데이터 이관이 무료입니다. 약 1개월 써 보고 결정하시면 되고 위약 조건은 없습니다.