류선 85d773287efc410 류선의 브런치입니다. https://brunch.co.kr/@@ixWb 2026-02-26T06:32:53Z 팀의 AI가 같은 규칙을 따르게 하는 법 https://brunch.co.kr/@@ixWb/3 2026-04-01T13:46:02Z 2026-04-01T13:46:02Z AB180에서 RevOps 팀을 리드하면서, BigQuery로 여러 팀의 성과를 집계하고 있습니다. 뷰가 100개를 넘어가면서 변경 이력 관리가 필요해졌고, 모든 SQL을 Git으로 옮겼습니다. 이 글은 그 과정에서 겪은 시행착오에 대한 기록입니다. "왜 옮겼는가"보다는 "옮기면서 뭐가 안 됐고, 어떻게 고쳤는가"를 다룹니다. 비슷한 고민을 하고 있는 분 Churn 분석 자동화를 만들면서 부딪힌 것들 - AI 모델 선택, 데이터 아키텍처, 그리고 삽질의 기록 https://brunch.co.kr/@@ixWb/1 2026-04-01T13:36:09Z 2026-04-01T13:36:09Z 이 글은 LinkedIn 포스트 "Churn 분석을 하려면 5곳을 확인해야 했습니다"의 확장 아티클입니다. 포스트에서는 "5곳에 흩어진 데이터를 Slack 링크 하나로" 이야기를 했습니다. 결과만 놓고 보면 깔끔한데, 과정은 전혀 깔끔하지 않았습니다. Gemini가 서울 리전을 지원하지 않아서 원래 구조를 포기해야 했고, AI 모델을 하나로 통일하려다 분석은 맡기되, 결정은 맡기지 않았다 - Agent Team을 버리고 Tool-Use 에이전트로 바꾼 이유 — 딜 https://brunch.co.kr/@@ixWb/2 2026-04-01T13:35:27Z 2026-04-01T13:35:27Z 이 글은 LinkedIn 포스트 "AI Agent 셋을 붙였는데, 오히려 판단이 더 어려워졌습니다."의 확장 아티클입다. 회사에서 Deal Desk 채널에 딜 검토 요청이 올라오면, Approver가 승인 여부를 판단합니다. 신규 계약이면 웹 검색부터, 갱신이면 Salesforce·BigQuery·Amplitude까지 5-6개 소스를 오가며 데이터를 모아