문제를 다시 정의
답장을 빨리 쓰는 도구보다, 많은 영상에도 일관된 피드백을 제공하는 운영 구조가 필요했습니다.
Case 01 · 업무 운영
영상 이해를,
운영의 품질로.
크리에이터의 영상을 보고 피드백을 보내는 반복 업무. 저는 AI가 영상을 이해하는 능력을 실제 업무에 연결하면서, 결과의 품질을 확인하는 구조까지 설계했습니다.
1,1092주 동안 전달한 피드백1
잘 만드는 것과,
잘 보내는 것은 다릅니다.
핵심은 AI를 붙이는 일이 아니라, 영상 이해와 품질 검토를 하나의 업무 경험으로 연결하는 일이었습니다. 아래 그림은 그 관계만 요약한 개념도입니다.
판단과 검토를 분리
영상에 대한 AI의 해석을 곧바로 결과로 취급하지 않고, 품질을 확인하는 별도의 관점을 두었습니다.
실제 결과로 확인
생성된 문장 수보다 실제 전달 결과와 시범 검증 범위를 구분해 성과를 확인했습니다.
출처와 범위
업무 성과 요약과 발송 검증 기록. 수신자 수와 메시지 수는 같은 2주간 운영 표본을 집계했습니다.
시범 판정 검증 기록. 실제 운영 실적과 별도의 표본이며, 전체 운영의 정확도를 뜻하지 않습니다.
업무 기밀 보호를 위해 상세 구현과 운영 규칙은 공개하지 않습니다.