# DAYBYDAI (데바대이)

> Organizational AX starts with internal knowledge and database connections.

DAYBYDAI is a Seoul-based sole proprietorship that designs and builds internal knowledge systems and database connections for organizations without developers. Its registered Korean name is 데바대이, its registered English name is DAYBYDAI, and its brand is DaybydAI, meaning "Day by Day, AI."

## Core service

DAYBYDAI helps a company make its own information usable by people and AI.

## How far has your AI adoption progressed?

DAYBYDAI describes organizational AI adoption as five practical stages:

1. Individual employees use ChatGPT or another AI tool on their own.
2. The company pays for AI subscriptions.
3. Teams share prompts and outputs.
4. AI reads company documents and tables, then answers with sources. This is the organizational knowledge-system stage that DAYBYDAI builds.
5. Automation is added on top of that knowledge layer, connecting AI to recurring work processes.

Paying subscription fees is stage 2. The next question is whether AI can use verified company knowledge and connect its answers to the actual work process.

## What published research reports

- 95%: In the MIT NANDA report "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025," released in July 2025, 95% of the surveyed organizations had not seen a profit-and-loss impact from generative AI investment. The report identified a learning gap: tools did not learn the organization's work context or fit into its workflows. Source: Fortune, 2025-08-18, https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/
- 42%: In a 2025 S&P Global Market Intelligence survey of roughly 1,000 respondents in North America and Europe, 42% of companies had abandoned most of their AI initiatives, up from 17% the previous year. Source: CIO Dive, https://www.ciodive.com/news/AI-project-fail-data-SPGlobal/742590/
- At least 30%: Gartner predicted in July 2024 that at least 30% of generative AI projects would be abandoned after proof of concept by the end of 2025. The first reason it listed was poor data quality. Source: Gartner, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025

The populations and definitions differ across these studies.

Coverage of the same MIT research reported another gap. Companies had purchased official LLM subscriptions in 40% of organizations, while employees regularly used personal AI tools for work in more than 90% of organizations. Source: Fortune, 2025-08-19, https://fortune.com/2025/08/19/shadow-ai-economy-mit-study-genai-divide-llm-chatbots/

The report links weak results to tools that do not remember feedback or adapt to company context. DAYBYDAI's proposal is separate: the tools already exist, and the missing layer is company knowledge that AI can read. DAYBYDAI treats the knowledge-management system as the first step of AX, then adds workflow automation on top of it.

## Delivery

- Diagnosis: identify where knowledge lives, which files AI can read, how access is currently managed, and which work should be addressed first.
- Design: define the internal wiki and database boundary, access by role, approval steps, document rules, and the information each AI role may read.
- Build: apply the design to one work process first. Connect source locations, convert files to the appropriate depth, link structured data, and test questions, approvals, and access controls.
- Adoption: train the internal owner, hand over operating instructions, and establish update and access-management routines.

The system design follows these principles:

- Source files remain in their existing storage. The wiki holds the relevant knowledge and source locations. Access permissions are designed alongside them.
- Each file is handled at the depth the work requires: the whole file, text only, or selected information only. Information only means metadata such as the title, date, and source location. This applies to documents, images, drawings, recordings, and other formats.
- Structured tabular data belongs in a database. Authorized users can query them in natural language instead of copying changing figures into wiki pages.
- Knowledge moves from an employee's personal workspace to review by the responsible owner, then to the shared company wiki. Department and role permissions apply to the shared layer.
- The approved version and its change history remain traceable.

## Partner consultants

DAYBYDAI works with a number of partner consultants across various fields, including management and IT consultants. Partner names are not published.

DAYBYDAI builds the agreed scope and hands it over so the client's internal owner can operate it. Corporate AI education is available separately and is also used to help teams adopt the system.

## Evidence and current limits

- DAYBYDAI operates its own internal knowledge system as its first case. It connects 68,247 source records and 317 organized knowledge documents, including mail, messages, meeting recordings, documents, and calendars. These are DAYBYDAI's previously published internal counts, not a new measurement.
- As of 2026-10-15, DAYBYDAI has not yet completed an internal knowledge-system deployment for an external client. Its external track record is corporate AI education and coaching, while the internal system above is its implementation evidence.
- Published education figures as of the first half of 2026: work delivered for 15 organizations and 300+ one-person-one-agent adoption coaching cases.
- Founder Huhsame has taught 3,000+ learners in total, including work before DAYBYDAI was registered.

## Company and founder

- Legal form: sole proprietorship, not a corporation.
- Registered in March 2026 in Seongbuk-gu, Seoul, South Korea.
- Representative: Huh Seungyeon (허승연), known professionally as Huhsame (허세임).
- Education and career: B.S. in Computer Engineering at Ewha Womans University; master's coursework in Computer Science completed at Korea University; formerly worked in the AI and imaging-media research groups at KIST.

## Links

- Company website: https://daybyd.ai/
- Company introduction PDF: https://daybyd.ai/daybydai-intro.pdf
- Free AX seminar for CEOs (2026-11-08 Sun 14:00-16:00, offline in Seoul, companies with 3 to 30 people including the CEO): https://daybyd.ai/ax
- Education platform operated by DAYBYDAI: https://huhsame.com/
- Corporate education: https://huhsame.com/enterprise
- YouTube: https://www.youtube.com/@huhsame

## Contact

- Organizational AX consulting: ceo@daybyd.ai
- Contact form: https://daybyd.ai/#contact

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## 한국어 요약

# 조직 AX의 첫 단추, 사내 지식관리와 DB 연결.

데바대이는 개발자가 없는 회사의 사내 지식관리 시스템과 사내 DB 연결을 설계하고 구축합니다. 등록상호는 데바대이, 등록영문은 DAYBYDAI, 브랜드는 DaybydAI입니다. DaybydAI는 "Day by Day, AI"라는 뜻입니다.

## AI 도입, 어디까지 하셨나요?

회사의 AI 도입을 다섯 단계로 볼 수 있습니다.

1. 직원 몇 명이 각자 챗GPT 같은 AI 도구를 씁니다.
2. 회사가 AI 구독료를 지원합니다.
3. 팀이 프롬프트와 결과물을 공유합니다.
4. AI가 회사 문서와 표를 읽고 출처와 함께 답합니다. 데바대이가 만드는 조직 지식관리 시스템 단계입니다.
5. 그 지식 위에 자동화를 올립니다. AI가 반복되는 업무 흐름에 연결됩니다.

구독료를 내주는 것은 2단계입니다. 이제 AI가 확인된 회사 지식을 읽는지 살펴봐야 합니다. 답변이 실제 업무 흐름에 연결되는지도 봐야 합니다.

## AX 관련 조사에서 나온 수치

- 95%: MIT NANDA의 「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」는 2025년 7월에 나왔습니다. 조사 대상 기업 가운데 95%는 생성형 AI 투자에서 손익에 잡히는 효과를 확인하지 못했습니다. 보고서는 도구가 회사 업무 맥락을 배우지 못하고 업무 흐름에 붙지 못한 문제를 짚었습니다. 출처: Fortune, 2025-08-18, https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/
- 42%: S&P Global Market Intelligence가 2025년에 북미와 유럽의 응답자 1,000여 명을 조사했습니다. 진행하던 AI 과제 대부분을 접은 기업 비율은 42%였습니다. 전년에는 17%였습니다. 출처: CIO Dive, https://www.ciodive.com/news/AI-project-fail-data-SPGlobal/742590/
- 최소 30%: Gartner가 2024년 7월에 발표한 예측입니다. 2025년 말까지 생성형 AI 과제 가운데 최소 30%가 PoC(시험 도입) 뒤 중단될 것으로 봤습니다. 첫째 이유로 낮은 데이터 품질을 꼽았습니다. 출처: Gartner, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025

조사마다 대상과 기준이 다릅니다.

## 챗GPT 구독료만 내주면 끝일까요?

같은 MIT 연구를 다룬 보도에 따르면 회사가 공식 LLM 구독을 산 비율은 40%였습니다. 직원이 개인 AI 도구를 업무에 쓰는 회사는 90%가 넘었습니다. 출처: Fortune, 2025-08-19, https://fortune.com/2025/08/19/shadow-ai-economy-mit-study-genai-divide-llm-chatbots/

이 보고서는 도구가 사용자의 피드백을 기억하지 못하고 회사 맥락에 맞춰지지 않는 문제를 짚었습니다.
데바대이는 이렇게 제안합니다. 도구는 이미 있습니다. 빠진 것은 AI가 읽을 회사 지식입니다.

## 그러면 제대로 하는 AX는 무엇일까요?

데바대이는 지식관리 시스템을 AX의 첫 단추로 봅니다. 먼저 회사 자료를 AI가 출처와 함께 읽을 수 있게 만듭니다. 그 위에 업무 자동화를 연결합니다.

## 하는 일

- 진단: 회사 지식이 어디에 있는지 확인합니다. AI가 읽을 수 있는 파일인지, 권한은 어떻게 나뉘는지, 어떤 업무부터 바꿀지도 정합니다.
- 설계: 사내 위키와 DB의 경계를 정합니다. 역할별 권한, 승인 절차, 문서 규칙, AI가 읽을 범위도 회사에 맞춰 설계합니다.
- 구축: 업무 하나부터 작게 적용합니다. 원본 경로와 지식을 연결하고, 파일을 필요한 깊이로 글자로 바꾸고, DB를 연결합니다. 실제 질문과 승인 절차, 권한도 시험합니다.
- 정착: 사내 담당자가 직접 운영할 수 있도록 사용법과 운영 기준을 넘깁니다. 자료 갱신과 권한 변경 절차도 함께 정합니다.

## 설계 원칙

- 원본 파일은 기존 저장소에 그대로 둡니다. 위키에는 필요한 지식과 원본 경로를 남깁니다. 접근 권한도 함께 설계합니다.
- 파일마다 읽는 깊이를 정합니다. 업무에 따라 전체를 읽거나 글자만 옮깁니다. 제목·날짜·위치 같은 파일 정보만 남길 수도 있습니다. 문서, 사진, 도면, 녹음에 같은 원칙을 적용합니다.
- 행과 열로 쌓이는 표 데이터는 DB에 둡니다. 권한이 있는 사람이 말로 질문해 조회할 수 있게 연결합니다.
- 지식은 직원의 개인 작업 공간에서 시작합니다. 담당자가 확인한 뒤 공용 위키로 옮깁니다. 공용 위키에는 부서와 역할에 맞는 권한을 둡니다.
- 현재 기준본과 변경 이력을 남깁니다. 중요한 내용이 바뀌면 바꾼 이유도 함께 기록합니다.

데바대이는 합의한 범위를 구축합니다. 고객사 담당자가 계속 운영할 수 있도록 인계합니다. 기업 AI 교육은 별도로 진행할 수 있으며, 시스템 정착을 위한 담당자 교육에도 활용합니다.

## 근거와 현재 범위

- 데바대이는 자체 사내 지식관리 시스템을 1호 사례로 운영합니다. 메일, 메신저, 회의 녹음, 문서, 일정을 포함한 원본 기록 68,247건과 정리된 지식 문서 317건을 연결했습니다. 기존에 공개한 자체 집계이며 이번에 새로 측정한 숫자가 아닙니다.
- 2026년 10월 15일 기준으로 외부 고객사에 사내 지식관리 시스템을 구축 완료한 실적은 아직 없습니다. 외부 수행 실적은 기업 AI 교육과 코칭입니다. 구축 근거는 데바대이 자체 운영 사례입니다.
- 2026년 상반기 기준 공개 실적은 15개 조직 수행과 1인 1에이전트 정착 코칭 300건 이상입니다.
- 대표 허세임의 누적 수강생은 3,000명 이상입니다. 데바대이 창업 전 강의도 포함합니다.

## 회사와 대표

- 데바대이는 2026년 3월 서울 성북구에서 사업자등록을 한 개인사업자입니다. 법인이 아닙니다.
- 대표는 허승연이며 활동명은 허세임입니다. 영문명은 Huh Seungyeon, 활동명은 Huhsame입니다.
- 허세임 대표는 이화여자대학교 컴퓨터공학 학사이며 고려대학교 컴퓨터학 석사 과정을 수료했습니다. 한국과학기술연구원 인공지능연구단과 영상미디어연구단에서 근무했습니다.

## 링크와 문의

- 회사 홈페이지: https://daybyd.ai/
- 회사소개서: https://daybyd.ai/daybydai-intro.pdf
- 11월 8일(일) 오후 2시~4시 기업 AX 도입 무료 특강(서울, 대표님 포함 3~30명 회사): https://daybyd.ai/ax
- 데바대이 운영 교육 플랫폼: https://huhsame.com/
- 기업 교육: https://huhsame.com/enterprise
- 유튜브: https://www.youtube.com/@huhsame
- 조직 AX 컨설팅 문의: ceo@daybyd.ai
- 문의 폼: https://daybyd.ai/#contact