Team JIYU가 걸어온 길:
수식 한 줄에서 AI 코딩까지
"시트를 활용하면 뭔가를 만들 수 있지 않을까"라는 작은 호기심이,
DX를 거쳐 AX로 이어지는 여정을 소개합니다.
Phase 1. 기반 구축
스프레드시트와 연결된 객체로 데이터 관리와 자동화 파이프라인의 기초를 다진 시기
Phase 2. 맞춤형 확장
고차 함수, Apps Script, Drive API로 맞춤형 업무 자동화 시스템을 완성한 시기
Phase 3. 오케스트레이션
AI 코딩과 오케스트레이션으로 DX 영역을 확장하며 고도화하고 AX로 나아가는 현재
일본에서 한 서비스 현장의 운영 구조를 가까이서 지켜본 적이 있습니다. 신규 고객을 끌어들이는 유입 전략, 단골을 만드는 멤버십 구조, 하나의 콘텐츠를 다양한 형태로 확장하는 운영 방식까지, 그 안에는 생각보다 훨씬 정교한 비즈니스 체계가 작동하고 있었습니다.
제가 일했던 곳은 일본의 한 콘셉트 카페였습니다. 한국에서는 해볼 수 없는 경험을 하고 일본어를 최대한 가까이서 많이 듣고 싶다는 마음으로 운영 스태프 역할에 도전했는데, 손님 안내부터 현장 운영까지 직접 맡아보니 전혀 다른 세상이 보였습니다. 정교하게 설계된 그 운영 체계를 보면서, 한국에 돌아가면 이런 짜임새 있는 업무 체계를 직접 만들어보는 일을 해보고 싶다는 생각을 갖게 되었습니다.
한국에 돌아와 한일 양국 사업개발자로 일하던 어느 날, 반복되는 리포트 작업의 비효율이 눈에 들어왔습니다. 그 작은 불편함이, 직접 체계를 만들어볼 첫 번째 기회였습니다.
그리고 2024년 9월, 첫 자동화 파이프라인을 만들었습니다.
Phase 1. 기반 구축 및 공수 최적화
데이터 체계 및 자동화 파이프라인 설계
스프레드시트와 워크스페이스 기능을 중심으로 데이터 아키텍처 설계를 시작했습니다. INDEX-MATCH, INDIRECT-CONCATENATE, IMPORTRANGE 등을 활용하여 파편화된 시트 간의 데이터 무결성을 확보하고, 연결된 객체로 시트와 슬라이드를 이어 데이터를 자동으로 동기화하는 데이터 파이프라인을 제작했습니다. 이 과정으로 100% 수작업으로 진행하던 데이터 관리 및 보고서 작성을 자동화하여, 리포트 작업 공수를 최대 90% 이상 단축하고 사업 확장 및 고도화 기반을 마련했습니다.
Phase 2. AI 확장 및 맞춤형 워크플로우
고급 함수 기반 업무 자동화 시작
모든 데이터 처리 방식을 로우데이터 기준으로 표준화하고, MAP, LAMBDA, UNIQUE, SORT, TOCOL, BYCOL, BYROW 등 다양한 함수를 활용해 데이터를 배열로 관리하고 동적으로 처리하는 로직을 고도화하면서 대용량 시트의 계산 속도를 개선했습니다. 프로세스 및 팀별로 파편화된 데이터 체계와 드라이브 구조를 통합하고, 전체 진행 상황을 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 제작했습니다. 이 과정으로 누구나 실시간으로 업무 진행 상황을 확인하고 바로 관련 파일을 찾을 수 있게 되어, 실무 단계별 메신저 사용이 대폭 줄어들고 데이터 기반 소통이 활성화되었습니다. 이후 시트만으로 해결할 수 없었던 영역을 Google Apps Script와 Gemini를 활용해 함수의 한계를 극복하는 자동화 연구를 시작했습니다.
AI 코딩 기반 자동화 범위 확장
Gemini 2.5 Pro 업데이트 이후 Google Apps Script를 본격적으로 사용하기 시작했습니다. 시트만으로는 불가능했던 다양한 기능을 웹 Gemini와 대화하며 직접 구현했습니다. 슬라이드 이미지 자동 삽입, 시트 데이터 기반 설문지 자동 제작, 언어별 슬라이드 폰트 일괄 변경 등 여러 가지 작은 기능을 하나씩 만들면서, 그동안 함수로 해결하지 못했던 수작업 대부분을 자동화했습니다. 이 과정에서 AI를 활용한 코딩과 실무 자동화에 가능성을 보고 사고의 폭을 넓히게 되었습니다.
Phase 3. 기술 고도화 및 시스템 오케스트레이션
Python 및 Astro를 활용한 아이디어 현실화
웹 Gemini와 대화하며 Google Apps Script 기반 자동화를 넘어 로컬 OCR 기반 데이터 추출 및 표준화 등 Python 기반 자동화를 구현하기 시작했습니다. 이 과정에서 VS Code에 익숙해졌고, 이후 Astro와 Tailwind CSS를 사용해 웹페이지를 제작하고 배포하는 과정을 거치며 AI를 활용한 개발 방식에 큰 관심을 갖게 되었습니다. 이때를 기점으로 다양한 영역에서 AI를 활용하는 방법과 한계, 극복 방법을 적극적으로 고민하기 시작했습니다.
AI 기반 DX 고도화 및 확장성 모색
웹 Gemini를 넘어 Antigravity, Gemini API, Stitch 등 다양한 AI 솔루션을 활용해 아이디어를 구현하는 방법을 찾기 시작했습니다. 현재는 데이터를 더욱 체계적으로 다루면서 전문적인 DX를 구현하고, 다양한 환경에 대응할 수 있도록 SQL과 Google Cloud를 공부하며 대규모 데이터 처리와 엔터프라이즈급 DX 솔루션 설계로 나아가는 기반을 다지고 있습니다.
앞으로의 여정이 궁금하신가요?
Team JIYU는 더 넓은 DX 생태계를 향해 계속해서 달려나가고 있습니다.
더욱 전문적이고 견고해질 내일의 모습을 기대해 주세요.
*Kotonoha는 1인 사업개발자 JIYU의 DX 여정과 관심사를 소개하는 개인 블로그입니다.