QURAI
QURAI · AI AGENT SPECIALIST

기업의 업무를,
AI Agent의 실행으로.

이해하고, 판단하고, 실행하는 AI

큐라이(QURAI)는 Microsoft 365·Azure·Copilot과 데이터를 연결해 실제 업무를 수행하고 성과를 측정하는 AI Agent를 구축합니다.

업무 진단 요청 진행 방식 보기

약 2분 문의 · 담당자가 시작점을 안내합니다

QURAI / AGENT SYSTEM운영 구조 예시
QURAIAGENTAgent 판단
  1. 01업무 요청업무 맥락
  2. 02출처 근거Microsoft Graph
  3. 03사람의 검토실행 전 승인
  4. 04M365 실행Teams · SharePoint · Outlook

QURAI Agent 실행 조율

  • 권한 기반 접근
  • 출처 근거
  • 실행 기록
기업 기술 기반

Microsoft Graph · Azure OpenAI · Power Platform

목적별 빠른 시작

엔터프라이즈 AI 기술 생태계

Microsoft 365AzureCopilot StudioPower PlatformEntra IDPurview

QURAI / PARTNERSHIPS

글로벌 AI 벤더의 파트너, QURAI

Microsoft, Google Cloud, Claude, OpenAI와의 파트너십을 기반으로 기업의 AI 도입과 업무 전환을 함께합니다.

Microsoft

QURAI PARTNER

Microsoft AI Cloud Partner Program

Microsoft 365 · Azure · Copilot

Google Cloud

QURAI PARTNER

Google Cloud Partner Network

Cloud · Data · AI

Claude

QURAI PARTNER

Claude Partner Network

Enterprise AI · Claude

OpenAI

QURAI PARTNER

OpenAI Partner Network

Frontier AI · Enterprise

각 로고와 상표는 해당 벤더의 자산입니다.

PARTNERSHIP → DELIVERY

기술 생태계를, 현장의 실행 경험으로.

기술과 방법을 넘어, 실제 고객과 함께 진행한 수행 범위를 먼저 확인하세요.

2026 대표 수행 범위

  1. SK케미칼

    AI 교육 및 현업 과제 코칭

  2. LG전자

    Microsoft 365 Copilot Adoption 및 전사 사용자 교육 진행

  3. 삼성증권

    업무망 Microsoft 365 E5 및 Microsoft 365 Copilot 구축(6월–11월, 6개월)

수행 사례 살펴보기익명 AI Agent 구축 사례
업무 신호에서 성과까지

답변하는 AI가 아니라, 일하는 AI를 보여줍니다

먼저 가상 데이터로 업무 요청부터 근거·승인·Microsoft 365 실행까지의 흐름을 살펴보세요. 다음 구간에서 실제 수행 사례로 이어집니다.

QURAI / AI WORKFLOW 예시 화면 · 가상 데이터

영업 브리핑

01 / 업무 요청

주간 영업 브리핑 준비

02 / 근거 연결

검증된 출처 18건

03 / 사람의 확인

검토 대기

04 / Microsoft 365 실행

Teams 브리핑 초안 생성

산출물 미리보기 · 가상 데이터

근거 연결 브리핑 · 출처 18건 매핑

구성 예시를 보셨다면, 실제 구축 완료 범위를 확인해 보세요.

실제 Agent 수행 보기

FROM DESIGN TO DELIVERY

시연을 넘어, 실제 업무로.

설계·구축·운영을 연결하는 AI Agent 전문성. 실제 수행 내역에서 확인한 업무 적용 사례입니다.

제안서 작성

구축 완료

자료를 모으는 시간에서, 제안을 검토하는 시간으로.

고객 정보와 기존 자료를 바탕으로 PowerPoint 초안 생성

결과물 예시
결과물 예시 · 가상 데이터
WORK PROPOSAL01 / 03

업무 자동화 제안

반복 업무를 줄이고, 검토에 집중하도록.

검토 사항

출처와 고객별 요구사항 확인

전문 메일 회신

구축 완료

사내 기술 자료를 근거로 제품·기술 문의 회신 초안 작성

담당자가 내용을 확인한 뒤 발송하는 구조.

결과물 예시
결과물 예시 · 가상 데이터

회의 후속 업무

구축 완료

Teams 회의의 고객 정보·논의·후속 조치를 CRM에 기록

회의 내용과 영업 기록을 하나의 업무 흐름으로.

결과물 예시
결과물 예시 · 가상 데이터

회의 후속 업무

다음 조치담당상태
요구사항 정리담당자 A검토 대기
연동 범위 확인담당자 B확인 필요

회의 기록 → 후속 조치 → CRM

익명 고객사 · 영업 업무 · 2026년 9월 수행 자료 기준 · 고객명과 내부 설계는 공개하지 않습니다.

연결된 두 가지 역량

기술을 구축하고, 변화를 정착시킵니다

기술 구현과 사용자 활용을 한 파트너가 연결해 PoC에서 멈추지 않는 성과를 만듭니다.

01 / BUILD

AI Agent Transformation

가치 높은 업무를 찾고, 통제 가능한 Agent를 설계·검증하여 Microsoft 365와 Azure 환경에 적용합니다.

  • 업무·데이터 진단
  • Agent 설계 및 PoC
  • 보안·품질·운영 체계
02 / ENABLE

Copilot 활용·변화관리

조직에 맞는 교육 범위를 정하고 실제 업무 시나리오를 활성화하여 활용과 정착을 측정합니다.

  • 준비도·이해관계자 분석
  • 역할별 학습 여정
  • 활용 측정과 강화
발견구축활용측정
엔터프라이즈 AI 프로그램

현재 단계에서 시작해, 현장에서 작동하는 역량으로 완성합니다

과제 발굴부터 Agent 구현, 전사 Adoption과 교육 콘텐츠까지 하나의 책임 있는 프로그램으로 연결합니다.

우리 조직의 시작점 찾기
QURAI / CHANGE MANAGEMENT FILM

AI 도입의 다음 장면은
사람의 변화입니다.

Copilot을 도입한 이후, 구성원이 알고·원하고·배우고·해내고·습관화하는 과정까지 설계합니다.

01 / 인식에서 실천까지30초 미리보기 · 전체 영상 2분 33초
이미지를 누르면 30초 영상이 소리와 함께 열립니다.YouTube에서 30초 영상 보기
영상 핵심 내용 텍스트로 보기

이 영상은 Copilot 도입 이후에도 구성원의 실제 활용이 이어지려면 기술 제공뿐 아니라 인식, 참여 의지, 학습, 실천, 습관화까지 변화관리가 필요하다는 메시지를 전합니다. 이 글은 영상의 핵심 내용 설명이며 음성의 축어 자막은 아닙니다.

YouTube에서 전체 필름 보기
YouTube에서 열기
01

과제가 아직 없다면

업무 흐름, 데이터, 이해관계자와 제약을 분석해 AI 적용 후보를 발견합니다.

후보 과제군 · 우선순위 로드맵
02

후보 과제가 있다면

가치·실현 가능성·위험을 평가해 Agent와 Adoption 범위를 구체화합니다.

검증된 범위 · 실행 계획
03

과제가 확정됐다면

구현·검증·현업 코칭을 거쳐 일상 운영에 정착할 수 있도록 이관합니다.

검증된 파일럿 · 운영 이관
01

AI Agent 과제 프로그램

발굴 · 설계 · 구현 · 검증

실제 업무 기회를 발굴하고 설계, 구현 코칭과 검증을 거쳐 통제 가능한 Agent로 전환합니다.

이 프로그램 문의하기
02

Adoption & 현업 코칭

인식 · 실습 · Champion · 측정

전사 인식 확산부터 Everyday AI, Agent 실습, Champion 육성과 성과 측정까지 연결합니다.

이 프로그램 문의하기
03

디지털 러닝 콘텐츠

기획 · 촬영 · 편집 · 배포

역할별 마이크로러닝, 업무 시나리오 영상과 가이드를 LMS·Teams 활용 형태로 제작합니다.

  • 마이크로러닝
  • 업무 시나리오 영상
  • LMS·Teams 패키지
이 프로그램 문의하기
파일럿부터 운영까지 지키는 기준
  • 01담당자·목적
  • 02접근·공유 범위
  • 03품질·보안 검증
  • 04활용·성과 측정
대표 Agent 포트폴리오

범용 챗봇이 아닌 실제 업무에서 시작합니다

10개 Agent 포트폴리오 중 대표 패턴 3개입니다. 자동화에 권한, 근거, 사람의 검토를 함께 설계합니다.

업무 적용 영역

MI 자동화

테넌트 테스트 완료

업무 과제

반복적인 시장정보 수집과 보고서 작성에 전문가 시간이 소모됩니다.

Agent 결과

자료를 수집·구조화하고 근거가 연결된 초안을 만들어 전문가 검토로 넘깁니다.

통제 원칙

출처 추적과 사람의 승인

업무 적용 예시 살펴보기
구성 예시 · 가상 데이터담당자 검토 전
INTELLIGENCE / 01

시장정보 브리핑

흩어진 정보를, 근거가 연결된 초안으로

  1. 01
    주요 변화

    공개 자료에서 확인할 시장 동향을 묶습니다.

  2. 02
    검토할 영향

    우리 업무와 관련된 내용을 분리해 정리합니다.

  3. 03
    다음 확인 사항

    원문과 작성 시점을 확인한 뒤 활용합니다.

업무 입력
근거 연결
검토 가능한 결과
기술 구성Copilot StudioPower AutomateSharePoint

연결되는 Agent 영역

지식·판단·실행·Copilot을 하나의 통제 체계로 연결합니다

지식

사내 문서를 권한에 맞춰 검색하고 출처가 있는 답변을 제공합니다.

데이터·판단

업무 데이터를 구조화해 사람이 검토할 수 있는 판단 맥락을 만듭니다.

워크플로·실행

승인된 업무를 Microsoft 365와 연결 시스템에서 실행합니다.

Copilot 확장

Copilot Studio를 역할별 시나리오와 통제 원칙으로 확장합니다.

Pricing · QA Audit · Code Compliance · Portfolio Review · Patent · LCA · Greenwashing 영역도 포함

하나의 실행 경로

진단부터 성과 측정까지 5단계로 연결합니다

Agent Factory와 변화관리를 하나의 책임 있는 흐름으로 통합했습니다.

  1. 진단

    사용자·업무·데이터·제약을 파악합니다.

    주요 결과물

    업무·데이터 진단 보고서

  2. 우선순위

    가치·실현 가능성·위험을 평가합니다.

    주요 결과물

    후보 업무 평가표·실행 로드맵

  3. 구축

    설계·PoC·품질 검증을 진행합니다.

    주요 결과물

    검증된 PoC·품질 보고서

  4. 활용

    역할별 교육과 실제 시나리오를 활성화합니다.

    주요 결과물

    역할별 교육자료·업무 시나리오

  5. 측정

    사용량·가치·개선점을 추적합니다.

    주요 결과물

    활용 대시보드·개선안

적용 구성 예시

화면보다 먼저, 업무 연결 방식을 확인하세요

AI Agent의 연결·검토 경계부터 Copilot 교육 범위와 고객 학습 공간까지, 적용 구조를 살펴보세요.

아래는 직접 사용하는 공개 도구가 아닌 구성 예시입니다. 버튼은 상담 신청으로 이어지며, 실제 제공 범위는 상담에서 안내합니다.

구성 예시 선택
권한 · 출처 · 승인 · 기록

AI Agent 운영·통제 설계도

Agent가 기업 시스템에 접근하고 실행할 때 지켜야 할 통제 경계를 보여드립니다.

구성 예시 · 가상 데이터

AGENT / CONTROL PLANE

업무 실행의 경계

연결보다 중요한 것은 무엇을 허용하고 남기는가입니다.

운영 구조 예시
QURAIAGENTCONTROL
  1. 01
    접근

    역할에 맞는 시스템 권한

  2. 02
    근거

    허용된 자료와 출처

  3. 03
    승인

    실행 전 담당자 확인

실행 기록누가, 어떤 근거로, 무엇을 실행했는지 추적
미리보기 해설

권한, 출처, 사람의 승인과 실행 기록을 분리한 운영 구조 예시입니다. 실제 연동과 승인 범위는 상담에서 정합니다.

Agent 운영 상담
5개 입력 · 18개 과정

Copilot 교육 범위 확인

대상, 목표, 제약을 반영한 교육 범위 설계 모습을 보여드립니다.

구성 예시 · 가상 데이터

교육 범위 설계

대상 역할
현업 사용자사내 강사
활용 목표
회의·문서 업무에 적용
설계 결과 예시

기본 활용 → 부서별 실습 → 현업 코칭

미리보기 해설

대상과 목표를 기준으로 교육 범위를 함께 설계합니다. 아래 화면은 추천 방식의 예시입니다.

가이드 진단 요청
고객 전용 공간

고객 학습 허브

과정, 진도, FAQ, 도움 요청을 하나의 학습 공간에서 관리합니다.

구성 예시 · 가상 데이터

학습 공간

업무별 Copilot 활용

  1. 01시작하기학습 자료
  2. 02업무 시나리오 실습실습 가이드
  3. 03현업 적용 과제과제 안내
미리보기 해설

콘텐츠·실습·과제를 한 흐름으로 제공하는 구성 예시입니다. 실제 제공 범위는 상담에서 정합니다.

학습 여정 설계
구축 근거

에이전트 플랫폼을 뒷받침하는 엔터프라이즈 경험

인프라 구축부터 AI 교육·현업 과제 코칭까지. QURAI가 참여한 프로젝트를 소개합니다.

누적 엔터프라이즈 프로젝트
60+
2026 신규 수행 사례
27
금융·제조·공공·IT 주요 산업군
4

2026 신규 수행 사례

NEW · 20262026 신규 수행 사례 · 27건목록 26건 + 대표 사례 1건(삼성증권). 아래는 공개 가능한 수행 범위 중 일부입니다.카카오페이증권GWS → M365 이전SK하이닉스Azure Landing Zone 구축무신사Entra ID 기술지원2026 수행 사례 목록 보기 →

SNT다이나믹스

MECM 구축

대표·기존 수행 사례

8건
대표 사례 1 / 8
승인 범위 내 상세 브리핑 요청

고객사 공개 승인이 가능한 경우 상세 범위, 레퍼런스 및 정량 성과를 브리핑에서 제공할 수 있습니다.

현실적인 시작점을 선택하세요

제조

주요 과제
글로벌 지식, 현장 운영 및 승인 워크플로
권장 시작점
Teams + SharePoint 에이전트부터 시작

금융

주요 과제
통제된 보고, 감사 추적 및 보안 운영
권장 시작점
Decision + Security 에이전트부터 시작

공공

주요 과제
권한 기반 지식과 반복 가능한 대민 업무
권장 시작점
Knowledge + Workflow 에이전트부터 시작

엔터프라이즈 IT

주요 과제
서비스 인텔리전스, 장애 맥락 및 대규모 거버넌스
권장 시작점
Security + Teams 에이전트부터 시작
회사소개

엔터프라이즈 기반 위에 AI의 미래를 만듭니다

주식회사 큐라이(QURAI)는 2020년 설립되어 엔터프라이즈 기술 구축 경험과 AI 전환 역량을 하나의 전문 체계로 연결하고 있습니다.

Company SnapshotSEOUL · APAC DELIVERY
설립
2020
엔터프라이즈 프로젝트
60+

엔터프라이즈 기술 기반

  • Microsoft 365
  • Azure
  • Oracle
  • AI Agent

주요 연혁

  1. 2020

    QURAI 설립

  2. 2021–22

    엔터프라이즈 SI·데이터 역량 구축

  3. 2023–24

    60건 이상의 엔터프라이즈 프로젝트로 확장

  4. 2025–26

    QURAI.AI 출범 및 기업 AI Agent·Copilot Adoption 확대

핵심 역량

  • Microsoft 365 · Azure
  • Oracle · 엔터프라이즈 데이터
  • 인프라 · 보안
  • AI Agent 전환
서울, 대한민국사업 문의 · tom@qurai.ai
인재채용

엔터프라이즈 AI의 다음 기준을 함께 만듭니다

기술과 사람을 연결해 고객의 실제 변화를 만들어 갈 QURAI의 동료를 찾습니다.

진행 중 1건 · 지난 공고 7건

접수 상태와 상세 지원 요건은 각 잡코리아 공고에서 확인해 주세요.

채용 정보 확인 기준 · 2026.10.25

진행 중 1개 직무6개 전문 분야잡코리아 접수 확인

현재 채용 중

지난 공고 7건 보기
애플리케이션 개발02

모바일(웹)·Delphi 경력 개발자 정규직 채용

엔터프라이즈 모바일 웹과 Delphi 애플리케이션을 개발하고 안정적으로 운영합니다.

접수 마감 · 공고 확인
잡코리아 공고 보기 · 새 창에서 열림
시작 전 확인

AI 도입 전에 가장 많이 묻는 질문

좋은 시작점은 도구보다 업무·데이터·권한·변화 조건을 함께 확인할 때 정해집니다.

어떤 업무부터 시작하나요?

반복되고 시간이 오래 걸리며 산출물 형태가 비교적 일정한 업무를 먼저 찾고, 가치·실현 가능성·데이터 접근·위험·사람의 검토 지점을 함께 평가합니다.

기존 Microsoft 365를 바꿔야 하나요?

아닙니다. 현재 사용 중인 Microsoft 365, Entra ID, Power Platform, Copilot Studio, Azure와 거버넌스 환경을 확장하는 방식으로 설계합니다.

PoC 전에 무엇을 확인하나요?

업무 절차, 사용자, 원천 데이터, 권한, 기대 산출물, 금지 조건과 성공 기준을 먼저 정한 뒤 구현 방식을 선택합니다.

보안과 AI 오류는 어떻게 통제하나요?

권한, 출처 근거, 사람 승인, 실행 기록과 명확한 금지 조건을 업무 흐름에 포함합니다. 고위험 판단의 최종 책임은 담당자에게 남깁니다.

교육과 변화관리도 포함되나요?

활용 정착이 범위에 포함되면 실제 업무 자료를 이용한 역할별 교육, 오피스아워, 지원 창구, 측정과 내부 확산 담당자 운영까지 연결합니다.

성과는 어떻게 측정하나요?

사용량만 보지 않습니다. 반복 사용, 완성된 업무 산출물, 처리 시간, 품질, 재작업과 조직이 이미 사용하는 업무 성과 지표를 함께 확인합니다.

AI 에이전트 여정 시작

우리 조직의 다음 AI 업무를
함께 진단해 보세요

현재 업무와 목표를 알려주시면 Agent 구축과 Copilot 활용을 연결한 현실적인 시작점을 제안합니다.

첫 상담 전에 이것만 알려주세요

  1. 01현재 업무
  2. 02사용 환경
  3. 03원하는 변화
문의 유형 빠른 선택

어떤 도움이 필요하신가요? *

회사·추가 내용선택 입력 — 필요한 경우에만 작성하세요
비밀번호나 민감한 개인정보는 입력하지 마세요. 입력 언어와 내용에 따라 전체 전송 용량도 제한됩니다.0 / 5,000

Microsoft AI Cloud · Google Cloud · Claude · OpenAI 파트너 네트워크 · 60+ 엔터프라이즈 프로젝트