캐치업 (Catch Up · 사내 지식 AI)

캐치업(Catch Up)은 Slack·Jira·Confluence·GitHub·채널톡에 흩어진 업무 맥락을 연결하는 사내 지식 AI 플랫폼입니다. 사이트 문구가 “AI가 우리 팀의 지식과 방식으로 일하게 만든다”이고, 문제 정의는 “흩어진 사내 지식은 사람과 AI 모두의 성과를 막습니다”입니다.

문제가 구체적입니다

회사에서 어떤 결정이 왜 내려졌는지 찾으려면 Slack 스레드를 뒤지고, 관련 이슈는 Jira에 있고, 문서는 Confluence에, 실제 코드 변경은 GitHub PR에, 고객 문의는 채널톡에 있습니다. 각각은 검색되지만 연결되지 않습니다. 새로 합류한 사람은 이 맥락을 재구성하는 데 몇 주를 씁니다.

“사람과 AI 모두”라는 관점

지식이 흩어져 있으면 사람만 곤란한 게 아닙니다. AI 도구를 도입해도 회사 맥락을 모르면 일반론만 답합니다. 사내 지식을 한 계층으로 모으는 것은 사람의 탐색 시간을 줄이는 동시에 AI가 쓸 수 있는 컨텍스트를 만드는 일이기도 합니다. 이 이중 효용이 지금 이런 제품이 나오는 배경입니다.

가치 제안이 단순합니다

“자료를 찾는 시간이 줄면, 그만큼 일하는 시간으로 돌아옵니다.” 도입 효과를 시간으로 환산해 말합니다. B2B SaaS에서 결재를 받으려면 이런 형태의 논리가 필요합니다.

연동 대상 선택

Slack·Jira·Confluence·GitHub·채널톡은 한국 IT 조직에서 실제로 많이 쓰는 조합입니다. 특히 채널톡이 들어간 것이 한국 특화 지점입니다. 글로벌 제품은 Intercom·Zendesk를 붙이지 한국 고객사가 쓰는 채널톡은 잘 지원하지 않습니다.

한국 B2B 시장의 진입점

B2B SaaS에서 한국 시장의 진입점은 한국 조직이 실제로 쓰는 도구와의 연동입니다. 글로벌 제품이 안 붙이는 국내 SaaS 하나를 지원하는 것만으로 선택 이유가 생깁니다.

같은 결의 한국 B2B·생산성 서비스

• 릴레이트 CRM
• 모두의 AI cowork-plugins
• 노션박스
• 우피 (노션 → 웹사이트)
• 팀핏 (팀플·스터디 협업)

그리고 흩어진 정보를 모아도 원래 기록이 부실하면 답도 부실합니다. 도구가 기록의 질까지 만들어주지는 않습니다.

이런 분께 맞아요

• 사내 정보가 여러 도구에 흩어진 팀
• 온보딩 시간을 줄이고 싶은 조직
• AI에 사내 맥락을 물리려는 개발팀
• 한국형 B2B SaaS를 만들려는 메이커