DevLog

엔지니어링 블로그를 한 곳에서 탐색하고, 최근 발행 흐름을 빠르게 파악할 수 있는 서비스 입니다.

Quick Links

  • Latest Feed
  • Engineering Directory

Support

  • 소개
  • 개인정보처리방침

Contribute

  • 원하는 블로그 추가 (준비 중)
  • Feedback

© 2026 DevLog Inc. All rights reserved.

본 사이트는 공개 RSS 피드를 통해 콘텐츠를 수집하며, 모든 콘텐츠의 저작권은 원저작자에게 있습니다.

Back to Feed
Read Original

Contents

Continue Reading

  • More from 마이리얼트립
  • Related reads#LLM
#AI

마이리얼트립에서 가장 큰 조직, T&A실의 리더는 어떻게 AI를 활용하는가

마이리얼트립에서 가장 큰 조직, T&A실의 리더는 어떻게 AI를 활용하는가
01

Summary

월요일 아침의 10개 팀 회의록 읽기, 이제 AI가 1분 만에 브리핑해 드립니다

마이리얼트립 최강규 실장이 공개하는 리더십의 시스템화: T&A Control Tower 구축기

리더의 머릿속에만 있던 의사결정 노하우를 AI 파이프라인으로 전환하여 조직 운영의 병목을 해결한 사례입니다. AI를 단순한 도구로 쓰는 것을 넘어, 리더십 자체를 시스템화하여 팀의 확장성과 투명성을 극대화하는 실질적인 방법을 제시합니다.

  • 0110개 팀의 파편화된 데이터 소스를 매일 오전 10시 자동으로 통합하는 5단계 파이프라인
  • 02리더의 1년치 판단 기준을 명문화하여 Claude가 긴급도별로 이슈를 자동 분류 및 태깅
  • 03이슈의 해결 상태를 추적하고 장기 미처리 건에 '이월' 배지를 부여하는 액션 트래커 기능
  • 04GitHub와 Vercel을 연동하여 경영진과 공유 가능한 대시보드 자동 배포 환경 구축
  • 05현황 공유 위주의 비효율적 회의를 실무 의사결정 중심으로 변화시킨 조직 문화의 혁신

+RECOMMENDATION

많은 팀원을 관리하며 정보 과부하를 느끼는 시니어 매니저나, LLM API를 활용해 사내 업무 프로세스를 자동화하고 싶은 엔지니어에게 적극 추천합니다.

The Problem

10개 팀의 회의록, KPI, 슬랙 이슈 등 방대한 정보를 리더 혼자 파악하는 과정에서 과도한 시간이 소요되고, 주요 이슈를 놓치거나 리더 부재 시 정보가 단절되는 구조적 문제가 있었습니다.

The Solution

Python과 Claude API를 활용해 Wiki, BigQuery, Google Sheets 등의 데이터를 통합 수집하고, 리더의 판단 기준을 명문화하여 이슈 분류 및 요약을 수행하는 'T&A Control Tower' 파이프라인을 구축했습니다.

The Result

현황 파악 시간이 40분에서 1분으로 단축되었고 리더 회의 시간도 50% 이상 감소했으며, 이슈 방치 건수가 0건으로 관리됨과 동시에 리더 부재 시에도 누구나 현황을 볼 수 있는 시스템을 확보했습니다.

Trade-off

직접적인 코드 작성 대신 AI 보조와 API 연동 중심의 단순한 구조로 설계되어, 특정 도구의 API 제한에 영향을 받을 수 있으며 고도화된 커스텀 로직의 미세 조정에는 한계가 있을 수 있습니다.

03

Key Concepts

Concept · 01

Claude API

Anthropic에서 개발한 고성능 언어 모델 API로, 복잡한 텍스트 분석과 논리적 추론에 강점을 보입니다.

  • 회의록과 KPI 데이터를 읽고 리더의 관점에서 핵심 이슈를 요약하는 엔진으로 사용됨
  • 사용자가 정의한 3단계 긴급도 기준에 따라 수십 개의 이슈를 자동 분류
Concept · 02

AI Native Management

AI에게 단순 작업을 시키는 것을 넘어, 리더의 의사결정 구조 자체를 AI가 실행 가능하도록 설계하는 관리 방식입니다.

  • 리더의 판단 기준(매출 변동폭, 확정률 등)을 명문화하여 AI가 대신 판단하도록 시스템화
  • 리더 개인의 머릿속에 머물던 정보를 대시보드화하여 조직의 의존성(Bus Factor)을 해소
Concept · 03

Vibe Coding

전통적인 방식의 프로그래밍 대신 AI 코딩 어시스턴트와 대화하며 시스템을 조립하고 구현하는 최신 개발 트렌드입니다.

  • 실장이 직접 모든 코드를 작성하지 않고도 Python, API, CI/CD 툴을 묶어 시스템을 완성
  • 비기술적 직무에서도 AI를 통해 고도화된 기술적 솔루션을 신속하게 구축할 수 있음을 입증
Continue reading · same source

마이리얼트립More from 마이리얼트립

View all posts from 마이리얼트립
  • 블로그 이전 공지

    Domain MigrationSEOTech Branding
    3개월 전
  • Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로

    LLMMulti-Agent SystemData Engineering
    3개월 전
  • 월 7만 5천 건 CS, 마이리얼트립 자회사 ‘AICX’가 풀어낸 자동화

    AI AgentAICCCustomer Experience
    3개월 전
  • 만드는 엔지니어에서, 파는 엔지니어로: 한 PE의 자발적 전직

    Product EngineeringCareer PivotSales Engineering
    4개월 전
  • Product Engineer: 클릭 몇 번으로 여행 상품 5,000개를 만들다

    AI AutomationFew-shot LearningLLM
    4개월 전

Related reads#LLM

Explore #LLM
올리브영·MCP

프롬프트를 쓰는 PM과 AI를 이해시키려는 개발자

#LLM1일 전
라인

LLM Wiki: 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기

#LLM2일 전
무신사

AI Native 조직은 도메인 지식을 어떻게 공유하는가

#LLM5일 전
채널 톡

채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유

#LLM5일 전
여기어때·Grafana

SRE 업무에 AI 녹여내기 — 2편: Alert Adviser로 장애 원인 분석 자동화

#LLM6일 전

Source

마이리얼트립
마이리얼트립
Engineering Blog

Published · April 14, 2026

Topics

LLMClaude APIWorkflow AutomationManagement SystemAI Native