Team JIYU가 걸어온 길:
수식 한 줄에서 AI 코딩까지

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.

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.

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.

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.

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.