사업과 업무를 이해하고 구조를 설계한 뒤, AI Coding Agent와 LLM을 적극 활용해 그 구조를 실제로 작동하는 시스템으로 구현했습니다. Kogel에서 시작한 실행 흐름은 반복 운영 루프로 확장됐고, 지금은 다른 브랜드에도 재사용할 수 있는 Generic Marketing Capability로 발전하고 있습니다.
My role: 문제 정의 → 업무 구조 설계 → AI를 활용한 구현 → 실제 운영 검증 → Generic Capability로 일반화
한 브랜드에서 검증한 흐름을 다른 브랜드에도 재사용할 수 있도록 Brand Study · Channel Diagnosis · Reference Discovery · Direction Proposal · Planning · QA 같은 상위 Capability로 일반화하고 있습니다.
Planning Contract, Claim / Semantic / Narrative QA, Evidence Sufficiency 같은 공통 기준으로 브랜드별 실행을 통제합니다.
Kogel은 단순 첫 고객이 아니라 Generic Marketing Junior Capability를 검증하는 Reference Implementation / Acceptance Case 역할로 발전했습니다.
Strategy · Message · Fact Judgment · Creative Quality · Approval
Prepare · Render · QA · Revision · Staging · Publish · Evidence
Kogel을 첫 실제 브랜드로 삼아 콘텐츠 준비부터 실제 게시까지 연결한 뒤, Preview · Revision · Approval · Scheduling · Ad-hoc Request가 하나의 운영 루프 안에서 반복되도록 확장했습니다.
전략, 메시지, 사실 판단, Creative Quality, 최종 승인처럼 사람이 책임져야 할 일은 남기고, 준비·렌더링·QA·수정·게시 준비처럼 반복되는 Execution Work는 시스템으로 넘겼습니다.
Strategy · Priority · Message · Fact Judgment · Creative Judgment · Final Approval
Prepare · Asset Resolution · Render · QA · Revision · Scheduling · Publishing · Evidence
Content Approval과 Publishing Authorization을 분리해 ‘좋은 콘텐츠’와 ‘실제로 게시해도 되는 상태’를 따로 판단합니다.
Run · Revision · Approval · Publish 기록을 남겨 다음 운영과 개선의 근거로 사용합니다.
Kogel 실제 Instagram 계정에서 End-to-End Publishing을 완료한 뒤, Telegram Preview · Revision · Approval · Minimal Scheduler · Ad-hoc Request까지 운영 범위를 확장했습니다. 즉 한 번 게시한 것이 아니라, 반복 운영에 필요한 루프를 하나씩 시스템 안으로 옮겼습니다.
Kogel Instagram · First Actual Publish → Operating Loop Expansion
이 프로젝트에서 가장 중요한 기준 중 하나는 Technical Completion과 Business Validation을 구분하는 것입니다. 실제 게시 한 번과 높은 자동화율만으로 인력 절감이나 사업 효과를 주장하지 않습니다.
콘텐츠 준비부터 실제 Instagram 게시와 Evidence 기록까지 기술 흐름은 검증됐습니다.
반복 운영, Human Intervention, Lead Time, Revision Frequency, Sustainability, Multi-brand Reuse와 실제 Marketing Outcome은 계속 검증합니다.
Joyworks에서는 성장하는 운영을 시스템으로 바꾸고, COSMO에서는 문제 있는 구조를 재설계했습니다. SUI / Kogel에서는 같은 사고방식을 AI와 Automation까지 확장해 반복 업무를 운영 시스템으로 옮겼고, 지금은 그 구조를 다른 브랜드에도 적용할 수 있는 Generic Capability로 발전시키고 있습니다.
반복되는 일을 보고 사람의 노력보다 구조를 먼저 바꿉니다.
암묵적으로 하던 업무를 명시적인 Workflow와 Decision Gate로 바꿉니다.
아이디어를 실제 운영 가능한 Preview · Revision · Approval · Scheduling 흐름으로 만듭니다.
한 브랜드에서 푼 문제를 Generic Capability로 일반화해 다른 사업에도 재사용할 수 있게 만듭니다.
업무 목적과 구조는 제가 설계하고, AI Coding Agent와 LLM을 활용해 빠르게 구현·테스트·수정합니다. 그 결과 과거에는 외부 개발이나 긴 준비가 필요했던 시스템 구축까지 직접 실행하고, 검증된 구조를 다시 Generic Capability로 발전시킬 수 있게 됐습니다.