시안 뽑는 건 10초,
합의하는 건 3시간.

AI를 쓰면 초안은 순식간에 쌓입니다. 문제는 그다음입니다. 각자 만든 결과물을 들고 회의에 들어오면 맥락은 흩어지고 결정은 늦어집니다. ALLO는 시안, 레퍼런스, 피드백을 한 캔버스에 모아 팀이 같은 화면에서 보고, 고르고, 합의하게 합니다.

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많은 기업이 AI를 도입했지만, 실제 재무 성과로 연결한 곳은 아직 일부에 그칩니다. (McKinsey, State of AI, 2025)

Anchor & Co. · Spring '26 Campaign
A
AAnchor & Co.
Workspace
Anchor & Co.
Tidepool
Northwind
Spring '26 Campaign
Concept canvas
Brief & references
Mockup rounds
Decisions
Timeline
Anchor & Co. /Spring '26 /Concept canvas
MJSKRPEL
BBrief.pdf
Mood references · 12
FHero_v3.figv3
Spring drops
04 / 15
Decisions · 8
S
Sara approved hero v3
2h ago
M
Mira requested copy revision
5h ago
R
Ryo uploaded brand kit v2
yest. ago
Concept variants
A
B
C
Timeline · launches Apr 15
BriefConceptReviewFinalLaunch
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2
Mira
Sara
40만 명 이상의 크리에이터와 팀이 ALLO를 사용합니다
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AI로 빨라진 만큼, 결정은 더 어려워졌습니다.

초안은 몇 초 만에 나옵니다. 하지만 그중 무엇을 실제로 내보낼지 정하는 일은 여전히 팀의 몫입니다. 문제는 속도가 아니라, 흩어진 결과물을 함께 보고 판단할 공간이 없다는 점입니다.

많은 파일럿은 아직 사업 성과로 이어지지 않았습니다
AI 파일럿을 시작했지만 손익에 의미 있는 변화를 만들지 못한 기업이 여전히 많습니다.
MIT Project NANDA, "The GenAI Divide," 2025
도입은 빠르고, 성과는 고르지 않습니다
대부분의 기업이 AI를 쓰기 시작했지만, 실제 비즈니스 지표를 움직였다고 말하는 곳은 아직 절반에 못 미칩니다.
McKinsey, "The State of AI," 2025
AI 결과물에도 여전히 맥락이 필요합니다
팀은 AI 결과물을 그대로 쓰기보다 확인하고, 고치고, 맥락을 붙이는 데 실제 시간을 씁니다.
Glean Work AI Institute, 2026; BetterUp and Stanford, HBR, 2025
개인은 빨라졌고, 팀은 더 엇갈립니다
대부분의 일은 팀으로 진행되지만 AI 투자는 개인 생산성에 집중되어 있습니다. 각자 빨라질수록 팀의 기준은 더 쉽게 흩어집니다.
ALLO product thesis
비슷한 답이 너무 많아졌습니다
모두가 같은 모델로 비슷한 프롬프트를 쓰면 결과물의 평균은 올라가도, 팀만의 뚜렷한 선택은 오히려 흐려집니다.
Doshi & Hauser, Science Advances, 2024
그럴듯하지만 다시 해야 하는 결과물
완성된 것처럼 보이지만 실제로는 다시 손봐야 하는 AI 결과물이 늘어나고 있습니다. 보기엔 빠르지만, 팀의 검토 시간은 줄지 않습니다.
BetterUp and Stanford, Harvard Business Review, 2025

패턴은 분명합니다. 이제 만드는 것보다 고르는 것이 더 어렵습니다. 팀이 모든 선택지를 함께 보고, 왜 이 방향으로 가는지 합의할 수 있어야 합니다. 그래서 결과물을 한곳에 모아 봐야 합니다.

초안은 빨라졌지만, 결정은 여전히 어렵습니다.

01

AI로 시안과 문서는 빠르게 만들 수 있습니다. 하지만 여러 사람이 각자 만든 결과물을 모으고 비교하는 일은 그대로 남아 있습니다.

02

이제 중요한 질문은 더 많이 만들 수 있느냐가 아닙니다. 어떤 안을 선택할지, 그리고 왜 그 안이 맞는지 팀이 함께 설명할 수 있느냐입니다.

03

혼자 쓸 때는 채팅창도 충분합니다. 하지만 팀, 클라이언트, 의사결정자가 함께 봐야 하는 순간에는 같은 화면이 필요합니다.

AI는 초안을 빠르게 만듭니다. 문제는 팀의 결정입니다.

문제는 모델 성능보다 작업 방식입니다. AI 결과물은 각자의 화면에 흩어지고, 회의에서는 서로가 만든 것을 다시 설명하게 됩니다. 팀이 여러 선택지를 함께 보고 비교해야 하는 순간에는 별도의 작업 공간이 필요합니다.

결과물이 각자 흩어집니다.

각자 프롬프트를 입력하고 각자의 결과물을 들고 옵니다. 한곳에 모아 보지 않으면 회의는 판단보다 설명에 더 많은 시간을 쓰게 됩니다.

비교하기 어렵습니다.

채팅창은 최신 답변을 계속 아래로 밀어냅니다. 여러 시안을 나란히 놓고 흐름, 차이, 빠진 부분을 보는 데에는 맞지 않습니다.

결정이 남지 않습니다.

어떤 방향을 선택했는지, 왜 그렇게 정했는지 작업물 옆에 남아 있지 않으면 같은 논의가 다음 회의에서 다시 반복됩니다.

팀의 기준이 빠지기 쉽습니다.

AI 결과물은 빠르게 늘어나지만, 팀의 맥락과 기준이 들어가지 않으면 비슷비슷한 선택지만 남습니다. 결국 중요한 것은 더 많이 만드는 일이 아니라 제대로 고르는 일입니다.

초안은 빠르게 만들 수 있습니다. 하지만 무엇을 선택할지는 함께 봐야 정할 수 있습니다.

초안, 레퍼런스, 피드백을 한 화면에.

ALLO는 AI 도구에서 나온 결과물, 기존 파일, 레퍼런스, 피드백을 하나의 캔버스에 모읍니다. 팀과 클라이언트가 같은 화면을 보며 비교하고, 필요한 위치에 의견을 남기고, 다음 방향을 정할 수 있습니다.

이미 쓰는 툴은 그대로 두셔도 됩니다. ALLO는 그 툴들 사이에 흩어진 작업물을 한곳에 모아 프로젝트의 기준점으로 만드는 공간입니다.

링크 찾다 끝나는 회의는 그만.

기존 협업 툴의 카드는 제목과 첨부 파일 몇 개로 끝나는 경우가 많습니다. 진짜 작업물은 Figma, 드라이브, 메신저 어딘가에 흩어져 있습니다. ALLO에서는 카드를 여는 순간 브리프, 레퍼런스, 파일, 댓글, AI 결과물이 한 캔버스에 펼쳐집니다.

시각 작업은 나란히 놓고 봐야 판단할 수 있습니다.

이미지, 영상, 목업, 레퍼런스는 한 줄씩 읽는 문서만으로 판단하기 어렵습니다. 버전을 옆에 놓고 비교하고, 관련 피드백을 가까이에 둘 때 팀이 더 빨리 이해합니다.

사람은 정보를 머릿속으로만 처리하지 않습니다. 자료를 밖에 꺼내 놓고, 위치를 바꾸고, 서로의 관계를 보면서 판단합니다.
David Kirsh, "The Intelligent Use of Space," 1995

문서와 채팅은 앞에서 뒤로 흐릅니다. 캔버스는 여러 자료를 한 화면에 놓고 볼 수 있습니다. 시각적인 선택지가 많은 프로젝트에서 큰 그림을 놓치지 않게 해주는 형식입니다.

작업 공간이 곧 공유 자료가 됩니다.

01

작업자는 레퍼런스, AI 결과물, 초안, 파일을 한곳에 모아 전체 흐름을 보며 다듬습니다. 방향은 화면 밖으로 사라지지 않습니다.

02

클라이언트는 공유된 캔버스를 엽니다. 회의실에서 설명하듯 정리된 작업을 보고, 권한이 허용된 범위에서 필요한 위치에 댓글을 남길 수 있습니다.

03

결정권자는 위에서 아래로 흐름을 읽습니다. 어떤 작업을 보고 어떤 결정을 내렸는지 바로 옆에 남아 있어 별도의 보고서를 다시 만들 필요가 줄어듭니다.

툴 사이에 흩어진 결정을 한곳으로.

ALLO가 모든 툴을 대체하려는 것은 아닙니다. 다만 프로젝트의 기준점이 하나 생기면, 여러 툴 사이에서 잃어버리던 맥락이 한 캔버스에 모입니다.

  • 01작업물과 따로 떨어져 있는 Pinterest 무드보드.
  • 02킥오프 이후 다시 열리지 않는 기획안.
  • 03최종, 최최종, 진짜최종으로 이어지는 파일 폴더.
  • 04임원 보고를 위해 매주 다시 만드는 현황 덱.
  • 05작업을 나열하지만 실제 작업물은 보여주지 못하는 태스크 트래커.

Figma, Photoshop, Premiere, Slack, 이메일, Zoom은 그대로 함께 쓰세요.

Frame.io나 Bynder 같은 대규모 에셋 라이브러리, Lattice 같은 HR 평가 도구를 대체하지는 않습니다. 그런 도구가 필요하다면 ALLO가 맞지 않을 수 있습니다.

모든 문제를 해결하진 않습니다. 결정이 길어지는 문제에 집중합니다.

정리되지 않은 데이터, 서로 연결되지 않는 시스템, 측정 자체가 어려운 운영 문제까지 캔버스 하나로 해결할 수는 없습니다. ALLO가 해결하려는 문제는 더 구체적입니다.

AI가 만든 수많은 선택지, 흩어진 레퍼런스, 각자의 피드백을 팀이 함께 보고 하나의 결정으로 좁히는 일. 그 순간에는 채팅창이나 문서 더미보다 캔버스가 훨씬 잘 맞습니다.

결정의 속도가 달라졌습니다.

Trello, Miro, PowerPoint가 하던 일을 한 번에 끝냈습니다. 업무가 훨씬 단순해졌어요.
Sven Retoré
Sven Retoré
Sven Retoré, Visuality
팟캐스트, PDF, 트윗, 그림, 제품, 그리고 그 위에 남긴 제 메모까지. 모든 걸 한곳에 모아둘 수 있습니다.
Patrick K. Currie
Patrick K. Currie
Jajeh Financial 파트너
흩어져 있던 도구들을 한 화면에서 다루게 해주는 시각적 작업 공간.
Malkio
Malkio
Malkio, GNGE.co
한 화면이 제 모든 질문에 한눈에 답해 줍니다.
LI
Lawrence Inks
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