
우리 부서에서는 AI를 어떻게 쓸 수 있을까요? : 부서별 AI 활용 가이드
부서별로 대화형 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 마케팅, 영업, HR 사례 중심으로 정리했습니다. 실제 프롬프트 예시를 통해 바로 적용할 수 있는 업무 효율화 방안을 제안했습니다.
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부서별로 대화형 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 마케팅, 영업, HR 사례 중심으로 정리했습니다. 실제 프롬프트 예시를 통해 바로 적용할 수 있는 업무 효율화 방안을 제안했습니다.


Strands Agents 1.0의 다중 에이전트 오케스트레이션 기능과 프로덕션용 개선점을 소개했습니다. 단일 에이전트에서 시작해 Swarm, Graphs, A2A로 확장하는 활용 방식을 설명했습니다.


물리 시뮬레이션에서 time step이 정확도와 안정성, 효율성에 큰 영향을 준다고 설명했습니다. 너무 크면 시뮬레이션이 불안정해지고 너무 작으면 계산이 비효율적이라고 정리했습니다.


피그마 플러그인으로 디자인 토큰과 Tailwind 클래스를 자동 추출해 개발 생산성을 높인 사례를 소개했습니다. 디자인 시스템의 일관성과 지속적인 도구 개선의 중요성도 함께 강조했습니다.

오픈소스 PDF 라이브러리 도입과 OpenPDF 선택, 전자서명 저수준 구현 과정을 공유했습니다.문서 검증과 P95 모니터링으로 마이그레이션 안정성도 확인했습니다.

DDD로 Merchant 시스템의 핵심 도메인과 책임 경계를 정리한 구축 사례를 소개했습니다.\n클린 아키텍처, 비동기 모듈 구성, ADR과 팀 분리를 통해 확장성과 협업 구조를 설계했습니다.


Amazon Q Developer로 애플리케이션 복원력을 높이는 방법을 소개했습니다. 단일 AZ 아키텍처를 다중 AZ, 오토스케일링, 캐싱, DR 전략으로 개선하는 사례를 정리했습니다.

본문이 Cloudflare 오류 페이지로 확인되어 글의 핵심 내용을 충분히 파악하기 어려웠습니다.\n내용이 불충분해 요약과 분류를 제한적으로 처리했습니다.

CDC 파이프라인 정합성 검사 Spark 잡의 코드 설계 배경을 소개했습니다. 대규모 데이터 응집 환경에서 검증용 잡을 어떻게 구성할지 다루는 글입니다.

CDC 파이프라인 정합성 검사 Spark 잡의 최적화 방법을 다룬 후속 글입니다. 앞선 코드 설계편에 이어 Spark 잡 성능 개선과 운영 관점을 소개했습니다.

무신사는 쿠폰 시스템의 레거시 병목을 분석해 API와 쿼리 구조를 개선했습니다. 그 결과 DB 성능을 64% 높이고 고트래픽 구간의 CPU 알람을 안정화했습니다.

AWS Elemental Media Services로 라이브 스트리밍에 광고 마커를 삽입하고 SSAI로 광고를 붙이는 흐름을 설명했습니다. 광고 마커 순서, 지속 시간, ADS 성능을 함께 고려해야 한다고 정리했습니다.