경영의 경험을 코드로 새기고, 이익으로 풀어냅니다. 10xcorp는 대표님 회사에 AI 전략팀을 만들어 드립니다. 매일 아침 회사 상태가 브리핑되고, 기업가치가 매일 갱신되고, 개선 제안이 실행까지 이어집니다.
지식베이스 위키 — 단일 사실 원천, 쌓일수록 복리
사람 — 판단 기준과 가드레일을 정합니다. 에이전트는 그 안에서만 자율.
만나는 곳 — 웹 콕핏 · 이메일 · 슬랙(선택)
기업가치 = 펀더멘탈(매출·이익) × 멀티플(성장성·이익률·점유율) ↑
아래는 AI 전략팀이 실제로 구동되는 화면입니다. 데일리 브리핑이 단계별로 작성되고, 챗 어시스턴트가 시뮬레이션 도구를 직접 호출해 답하고, 손익 레버를 당기면 EBITDA와 기업가치가 그 자리에서 다시 계산되고, 개선 제안이 실행 카드로 추적됩니다. 편집된 광고 영상이 아니라 체험 공간의 실제 화면 녹화입니다.
문제를 결산에서야 알게 되고, 회의에서 정한 것들이 다음 회의까지 흐지부지되고, CRM은 도입했는데 아무도 입력하지 않는 장면. 회사가 나빠서가 아니라, 경영이 아직 사람의 기억과 감에 얹혀 있어서 생기는 일들입니다. AIOS가 들어오면 장면이 이렇게 바뀝니다.
지금 — 월 결산이 나와야 지난달 문제를 알게 됩니다.
도입 후 — 매일 아침 7시 30분, 어제의 신호가 브리핑으로 도착합니다.
지금 — 특별한 이벤트가 있을 때만 밸류에이션을 역산합니다.
도입 후 — 어제 실적이 반영된 기업가치와 목표 갭이 매일 갱신됩니다.
지금 — 결정사항이 회의록에 남지 않고, 다음 회의 때 같은 얘기를 합니다.
도입 후 — 녹음이 전사되고 결정·액션 아이템이 위키에 쌓여 추적됩니다.
지금 — 도입은 했는데 아무도 입력하지 않아 비어 있습니다.
도입 후 — 광고·정산·계약 데이터를 에이전트가 모아 고객 획득 비용(CAC)과 고객 생애 가치(LTV)가 상시 보입니다.
경영 구조는 반복 사용이 가능합니다. OS로 만들 수 있습니다. 감과 개인차에 의존하는 경영에서 벗어날 수 있습니다.
대기업에는 전략팀이 있습니다. 숫자를 읽고, 구조를 그리고, 실행을 추적하는 사람들. 좋은 전략팀은 회사를 바꾸는데, 비싸고 희소해서 모든 회사가 가질 수는 없었습니다. 10xcorp는 그 전략팀을 AI 에이전트로 만들어 대표님 회사에 배치합니다. 사람은 판단하고, 에이전트는 실행합니다. 이 팀이 24시간 돌아가는 체계를 AIOS(AI 운영 시스템)라고 부릅니다. 세 영역이 함께 바뀝니다.
캠페인 의사결정과 채널 최적화, 가격 변수 관리를 에이전트가 처리하고, 사람은 전략과 방향 판단만 맡습니다.
실시간 모니터링과 알람, 반복적인 리포팅이 자동화되고, CFO급 판단이 필요한 의사결정에만 사람이 개입합니다.
반복 가능한 실행 업무를 에이전트가 맡고, 사람은 예외처리와 관계, 창의적 판단처럼 사람만 할 수 있는 고부가 역할에 집중합니다.
업종이 달라도 경영의 골격은 같습니다. 실제 엔게이지먼트에서 반복 검증된 모듈을 네 묶음으로 조립하고, 회사 고유의 규칙과 판단 기준을 그 위에 얹습니다.
매출 · 이익
에이전트가 반복 실행을 맡아 같은 팀으로 더 큰 규모를 감당합니다. 채용을 서두르지 않아도 성장하고, 매출과 이익이 구조적으로 개선됩니다.
성장성 · 이익률 · 시장점유율
사람을 늘리지 않고도 성장하는 반복 가능한 운영 구조가 성장성과 이익률의 전망을 바꿔, 같은 이익에 시장이 더 높은 배수를 쳐줄 근거가 됩니다.
기업가치는 이 둘의 곱입니다. AIOS는 양쪽을 함께 밀어 올립니다 — 그리고 이것은 일회성 개선이 아니라 복리 구조입니다. 흩어져 있던 암묵지가 지식자산으로 쌓이고, 에이전트가 그 위에서 매일 일하며, AI 기술이 진화할수록 같은 자산에서 더 큰 성과가 나옵니다.
AIOS는 단순한 운영 효율화가 아닙니다. 기업가치를 높이는 구조 재설계입니다. 상장이든 비상장이든, 지속경영이든 — 기업가치 자체를 다뤄주는 AI 솔루션은 지금까지 없었습니다.
우리 자신이 첫 증거입니다. Pre-AI 플랫폼을 12년 운영한 대표가 그 경험 전체를 Post-AI 운영체제로 재건축한 산출물이 10xcorp입니다. 창업자 이야기 읽기 →
매출 ₩342억 규모의 커머스 기업을 손익·재무상태표·채널·SKU·고객 코호트·조직·공급망 단위까지 세운 뒤, 그 위에 에이전트를 얹었습니다. 모든 숫자가 서로 tie-out 됩니다.
손익을 항목 단위로 분해하고 피어 멀티플과 연결해, 목표 기업가치까지의 갭을 상시 관리합니다. 어떤 레버를 당길지가 감이 아니라 숫자로 논의됩니다.
관찰·제안·판정·실행·검증의 하루치 루프를 직접 실행해볼 수 있습니다. 가드레일에 걸린 제안이 어떻게 사람에게 넘어오는지까지 그대로 보입니다.
체험 공간의 데모 기업은 합성 데이터로 만든 가상 기업입니다. 클라이언트 정보는 어떤 형태로도 사용하지 않습니다.
오히려 제조·유통·서비스처럼 현장이 있는 회사에서 효과가 큽니다. 이미 있는 문서와 데이터에서 시작하기 때문에 개발 조직이 없어도 됩니다.
아니요. 인입은 API가 아니라 파일에서 시작합니다. 회계 내보내기·정산 엑셀·계약서 PDF를 넣는 것만으로 대부분의 모듈이 돌기 시작합니다.
나가지 않습니다. HR·재무·CRM은 귀사 내부 인프라 위의 로컬 파이프라인에서 처리되고, 시스템과 데이터의 소유권은 귀사에 있습니다.
온라인 반려동물용품 대기업 츄이(Chewy)가 기술 기반 동물병원 플랫폼 모던애니멀(Modern Animal)을 인수하며 진료 클리닉망을 단번에 두 배 넘게 키웠다. 파편화된 미국 동물병원 시장에서 사모펀드의 전통적 롤업과 AI 기반 운영 표준화가 어떻게 만나는지 짚는다.
후계자 없는 오너가 회사를 제3자에게 팔 때 처음으로 세제 혜택이 생긴다. 감면 폭을 숫자로 뜯어보고, 정작 미국 AI 롤업이 즐겨 고르는 업종 상당수가 이 혜택에서 빠진다는 점까지 짚는다.
후계자 없는 오너 130만 명이라는 일본의 승계 절벽은 사업체를 사 모으는 롤업이 아니라 M&A 중개 자체를 AI로 재설계한 상장사를 낳았다. M&A 리서치 인스티튜트(M&A Research Institute)의 성장 구조와 한계를 짚는다.