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[2부] 분석은 넓게, 리포트는 좁게: AI와 함께 쓴 리포트가 읽히지 않는 이유

🤖 이 글에서 다루는 내용AI와 넓힌 분석을 곧바로 리포트로 옮기면 독자에게 어떤 일이 생기는가분석 결과에서 전달할 결론을 정하고, 그 결론에 필요한 근거를 고르는 과정1,000까지 넓힌 분석을 50으로 줄여 다섯 덩어리로 나누고, 상세 내용은 부록으로 보내는 법전달할 결론과 독자를 정한 뒤 AI와 리포트를 재구성하는 프롬프트와 체크리스트1. 지난 글에서 남은 질문지난 글에서 AI로 쓴 리포트를 AI로 읽게 되는 장면을 이야기했다. 작성자는 AI로 인코딩하고, 독자는 AI로 디코딩한다.그때는 넓힌 것을 버리지 않는 게 문제라고 썼는데, 그럼 무엇을 기준으로 버려야 할까? AI와 분석하다 보면 혼자서는 떠올리지 못했을 관점을 살펴보고, 버려질 가설도 빠르게 확인할 수 있다. 나도 매일 그렇게 일한다. 그..

🤖 이 글에서 다루는 내용AI 도입으로 데이터 접근, 시각화, 원인 탐색은 어떻게 쉬워졌나중의적인 질문에 조용히 틀리는 Lang2SQL과, 같은 지표를 다른 숫자로 보여주는 대시보드AI로 쓴 리포트를 AI로 읽게 되는 이유와, AI에 익숙하지 않은 동료에게 생긴 새로운 장벽사내 AI의 고객은 동료이며, 교육과 흐르는 지식이 도입을 받쳐줘야 하는 이유1. 이 글을 쓰게 된 이유얼마 전 동료가 공유한 분석 리포트를 읽다가 멈칫했다. 지표 이야기로 시작했다가 갑자기 특정 세그먼트로 넘어가고, 어디서 나온 가정인지 모를 문장이 중간중간 끼어 있었다. 그래서 나는 그 리포트를 AI에게 넣고 이렇게 물었다.이거 핵심만 요약해줘 그 순간 조금 이상한 기분이 들었다. 이 리포트는 AI와 대화하며 쓰였을 것이고, 나는..

이 글에서 다루는 내용AI Agent로 이력서와 자기소개서를 쓰는 것은 어디까지 괜찮을까이력서와 자기소개서는 서로 어떻게 다른 문서인가AI 활용이 도구 사용인지 대필인지 나누는 기준은 무엇인가채용에서 중요한 것은 AI 사용 여부가 아니라 설명 가능성이라는 점AI 시대에 면접과 대면 역량이 왜 더 중요해지는가AI가 만든 산출물의 책임은 결국 누구에게 돌아오는가1. 이 글을 쓰게 된 이유최근 직장 동료와 대화하며 이런 주제로 이야기를 하게 되었다. "이력서나 자소서를 AI로 쓰는것은 불이익이 있을까?" 지원자 입장에서는 채용공고를 읽고 기업의 니즈를 파악하고 나의 이력과 맞춰보는 일들이 번거로워 AI에게 맡길 수 있다는 생각이 들었다. 경험을 선택하고 문장을 다시 쓰고 회사와 직무에 맞게 표현을 조정하는..

🤖 이 글에서 다루는 내용데이터 팀에게 묻든, AI에게 묻든 똑같은 질의응답 루프AI도 불명확한 질문에는 추측으로 답한다왜 Anthropic, OpenAI, Google 모두 "명확한 질문"을 강조하는가AX(AI Transformation) 시대에도 변하지 않는 협업의 본질 1. 이 글을 쓰게 된 이유 지난 글에서 데이터 팀과의 협업에서 명확한 질문이 얼마나 중요한지 이야기했다. 그런데 최근 ChatGPT를 사용하면서 흥미로운 패턴을 발견했다. "어.. 이거 내가 요청 받던 형태랑 비슷하네?" 예를 들어 이런 상황이다. 물론 내가 실제로 이렇게 질문하지는 않는다.나: "지난주 거래액 분석해줘" GPT: "몇 가지 확인이 필요합니다: - 지난주는 1월 13-19일이 맞나요? - 거..

🤖 이 글에서 다루는 내용데이터 요청이 길어지는 과정에서 우리가 놓치고 있는 커뮤니케이션의 구조협업을 빠르게 만드는 ‘명확한 질문’의 공통 요소 5가지SQL을 몰라도 협업이 개선되는 이유와, SQL을 쓸 때 가독성이 중요한 이유1. 이 글을 쓰게 된 이유데이터 팀에서 일하면서 느낀 점은, 데이터 요청의 대부분은 기술 문제가 아니라 질문을 정리하는 문제라는 것이었다. "지난주 거래액 데이터 좀 뽑아주실 수 있나요?" 일하다 보면 이런 요청을 자주 받는다. 그리고 이어지는 질의응답:"어떤 거래액 말씀이신가요? 수수료 부과대상인 거래액(Comm.GMV)인가요, 고객 결제 거래액(Net.GMV) 인가요?""음... 수수료 부과대상이요. 아 그리고 지역별로 보고 싶어요.""지역은 광역시/도 단위인가요, 시/군..

1. 들어가기 앞서 산업 생애주기 이론에 따르면 산업은 도입기 → 성장기 → 성숙기 → 쇠퇴기의 순서를 따른다. 배달앱 산업은 이제 빠른 확장과 시장 점유율 경쟁의 시대를 지나, 성숙기를 넘어 안정화와 수익성 관리의 시기로 접어들었다. 이 시기에는 더 이상 "성장률로 승부하는 전략"이 유효하지 않다. 따라서 새로운 정책을 실행하기 전에 손익(PL) 기반의 검토가 필수적이며, 분석가의 역할은 "데이터로 시뮬레이션하여 전략의 타당성을 검증하는 일" 로 확장되고 있다. 2. 왜 시뮬레이션인가 그럼 ML 기반 예측 모델은 안되나요? 물론 머신러닝으로 미래 수익을 예측할 수도 있다. 하지만 실무에서는 두 가지 문제가 있다. 첫 번째는 정확도다. 배달앱 같은 환경에서는 경쟁사의 프로모션, 규제 변화, 계절성 등 외..

합류와 즐거운 회사생활작년 5월 요기요라는 배달 플랫폼을 운영하는 위대한상상에 합류하였습니다. 사장님향의 분석을 진행하는 Merchant Growth 본부에서 영업리드 개발, 신규 요금제와 관련된 기획 참여, 운영에서 발생할 수 있는 오류 탐색, 데이터 마트 구축 등에 참여했습니다. 전 직장이던 컨설팅 업체와는 다르게 분석에 대한 결과가 눈에 보이고 수치화할 수 있어 성장에 기여했다는 생각에 즐거운 회사생활을 보내고 있었습니다.  긍정적인 회사생활과 긍정적이지 못한 회사상황하지만 저의 즐거운 회사생활과는 다르게 시장에서 요기요는 좋은 평가를 받고 있지 못했습니다. 강력한 배달업계의 지배자와 모기업의 강력한 지원을 받는 신규 플레이어는 지속적으로 시장을 뒤흔드는 출혈 정책들을 발표했습니다. 이어 우리도 발..

씹기 어려운 껌 올해 초, 책 10권을 읽겠다는 목표를 세웠다. 그 목표는 1인당 독서량이 약 5권 내외로 확인됐고 그 두 배인 10권을 읽어보자는 취지에서 결정되었다. 나름 라이트노벨과 웹소설, 만화책으로 단련된 덕력(?)을 기반으로 10권은 껌이라는 생각이 들었다. 그러나 그 껌은 생각보다 씹기 어려운 껌이었는데, 막상 독서를 시작하니 쉽지 않았던 것이다. 나의 독서를 어렵게 만든 두 가지 요소는 다음과 같다.1. 시간2. 이해정말 시간이 없어? 그럼 만들어! 출퇴근이 왕복 2시간이 걸리는 나는 시간을 내기가 생각보다 어려웠다. 그리고 독서 외에도 운동, 스터디, 청춘사업 등 핑계 댈 것들이 너무 많았다. 시간 확보를 위해 나는 여러 가지 시도를 해보았는데,그 중 첫 번째는 출퇴근 시간을 이용하는 것..

들어가기 전에 본 포스트는 단순 유저입장에서 작성되었으며 네이버 시리즈에 대한 어떠한 의도(홍보, 비방 등) 도 갖고 있지 않습니다. 재밌게 읽어주시고 비슷한 경험이나 반대되는 경험이 있다면 마음껏 의견 주시면 감사하겠습니다.  신작과 프로모션 네이버 시리즈에서 시리즈 단독 신작을 공개할 때는 첫날 10화를 공개한 후 41일간 매일 1화씩 공개합니다. 최초 공개 후 42일이 지나면 유료화가 되는 것이죠. 유료화 전까지 두 번의 프로모션이 있으며, 유료화 직후에는 한 번의 프로모션이 있습니다.찾아라 인생작유료 전환 임박특정 작품 단독의 매열무 (매일 10시 무료)첫 번째 '찾아라 인생작'은 최초 10화가 공개된 후 신작들을 모아 7일간 프로모션 배너에 걸어두고, 그중 50화를 읽으면 쿠키를 지급하는 형식입..

들어가기 전에 우리는 수많은 앱을 사용하여 하루를 보냅니다. 카카오톡, 유튜브, 네이버 등등.. 개인적으로 저는 네이버 시리즈를 애용하는데요, 웹소설과 전자책을 제공하는 플랫폼입니다. 출퇴근 시간이 길어 웹소설을 읽으며 시간을 보내죠. 작년 한해(2023년)에만 163개 작품, 11,839회차를 읽었는데, 적지 않죠? 더보기네이버 시리즈는 가벼운 소설들을 연재하는 웹소설 플랫폼(물론, 웹툰과 e-book도 있습니다.) 입니다. 연재되는 작품들은 기본적으로 처음 25화가 무료이고, 이후의 회차는 대여권 혹은 '쿠키'를 사용해 읽을 수 있습니다. 쿠키는 네이버 웹툰에서와 마찬가지로 1쿠키에 100원입니다.(앱에서 결제할 경우 20%의 수수료가 부과되어 120원이 결제되니 이점 유의하세요!)  신작은 10화부..