효율성으로 경쟁하면, 결국 답을 더 빨리 던지는 AI가 이깁니다. 하지만 그렇게 받은 답은 사용자에게 남지 않습니다. 다음에 같은 문제를 만났을 때, 또 AI에게 물어야 합니다. 우리는 그 반대 방향으로 갑니다. 사용자가 자기 문제를 해결하는 동안, 그 분야의 감각과 지식을 자기 것으로 쌓게 합니다. 다음에는 더 잘할 수 있게.
우리는 vision을 향해 가는 동시에, 실제로 출시하고 연재하는 팀입니다. 2026년 6월, 첫 자체 앱을 App Store에 올렸습니다.
흐릿한 사진, 눈 감은 사진을 기기 안에서 정리합니다.
기기에서만 실행되는 On-device AI로 흔들린 사진과 눈 감은 사진을 찾고, 비슷한 컷을 묶어 보여줍니다. 사진은 절대 기기를 떠나지 않습니다.
AI가 대신 삭제하지 않습니다. 무엇을 지울지는 사용자가 정합니다. (원칙 04)
우리가 만드는 모든 친구는 같은 원칙을 따릅니다. 답을 즉시 던지지 않는다. 함께 단계를 밟는다. 끝나면 사용자에게 지식과 판단 기준이 남는다.
결과를 받는 대신, 통계를 자기 무기로 만든다.
결과를 던지지 않습니다. 단계별 학습 흐름을 동반해, 통계 분석 워크플로우를 자기 머릿속에 남깁니다.
목적이 먼저, 기법이 나중.
“지도교수가 '차라리 연구친구로 통계 공부해라'라고 추천하는 통계 도구.”
글을 대신 써주지 않고, 스스로 쓰게 한다.
글을 대신 쓰지 않습니다. 질문을 던져 학습자가 스스로 자기 생각을 문장으로 만들게 합니다.
독후감 · 에세이 · 리포트 · 자기소개서
“교육자가 'AI 쓸 거면 쓰기친구 써라'라고 말할 수 있는 글쓰기 AI.”
내가 만들고 싶은 것을 만들면서, 코딩을 자기 무기로 만든다.
코드를 대신 짜지 않습니다. 학생의 프로젝트를 작은 조각으로 분해해, 한 조각씩 직접 짜게 합니다.
프로젝트 = 동기. 분해 = 학습 단위.
“수업이 끝날 때 '나 혼자 만들 수 있다'라고 말하는 코딩 학습 친구.”
효율성으로 답을 더 빨리 던지는 경쟁은 거대 모델 회사의 영역입니다. 우리는 다른 길을 갑니다. 사용자가 답을 찾는 과정에서 배우는, 교육자가 추천할 수 있는, 학습을 내장한 AI. 우리가 더 집요하게 설계할 수 있는 좁은 길입니다.
AI 스타트업과 화장품 대기업에서 6년간 AI 팀을 이끌었습니다. 그 경험으로, 답을 던지는 AI 대신 학습을 일으키는 AI를 만들기 위해 제품을 직접 설계하고 출시합니다.
CS 기반의 기획·디자인 리드. 정보시스템 감사와 사용성 분석 경험으로, 사용자가 단계마다 인지하고 판단하는 학습 동반 UX를 설계합니다.
대학교 · 학교 · 학원 · 교육 연구실 등 교육 현장에서 도입하기 위한 정보입니다.
대학교, 중·고등학교, 학원, 교육 연구실. 학생 수와 과목에 따라 협의합니다.
도입 문의 → 기관 환경·과목·대상 협의 → 4~6주 파일럿 → 결과 회고 → 본 도입.
학생 데이터는 기관과 별도 협약으로만 보관·활용. 학습 동반에 필요한 최소 범위로 한정하며, 보관 기간·접근 권한·삭제 정책은 기관 요청에 따라 협의합니다.
기간 4~6주. 학생·교사 반응, 학습 흐름 데이터, 만족도를 함께 검토. 종료 시 결과 보고서를 제공합니다.
대학교 · 학교 · 학원 등 교육 기관에서 친구 시리즈를 도입하고 싶으시면 메일 주세요. 함께 만들어볼 수 있는 새로운 친구가 있다면, 그 이야기도 듣습니다.
