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AI AgentHuman-in-the-loopProcess AutomationChange Management

강의 기획팀 AX — 업무 프로세스 자동화 및 조직 AI 도입

AI 경험이 없던 팀의 전체 업무 프로세스를 재설계하고 4개 팀 30명에 배포

2025 - 2026

1주→즉시

경쟁사 리서치 자동화

2×

주간 강사 아웃리치 (30→60건)

+67%

강사 응답률 개선 (15→25%)

30명+

4개 팀 배포

Summary

강의 런칭 전 과정(트렌드 리서치→아이데이션→강사 소싱→원페이저 기획→이메일 발송)을 Human-in-the-loop AI 에이전트로 설계하고, 원페이저 통합 대시보드와 슬랙봇까지 자체 구축하여 기획자 8~9명 및 유관 4개 팀 약 30명에 배포. 경쟁사 리서치 1주→즉시, 주간 강사 아웃리치 2배 증가, AI 맞춤형 이메일로 강사 응답률 15%→25% 개선, 시장 분석 기반 신규 카테고리 발굴로 기획 방향 전환 주도.

01.배경 / 문제

교육 업계 1위 데이원컴퍼니에서 기획자 1명이 강의 1개를 런칭하는 데 기획부터 약 한 달이 걸렸습니다. 기획팀→제작팀→영상팀→마케팅팀 핸드오버 구조에, 모든 기록이 구글 시트에 산재되고 슬랙 채널 10개+에서 대화가 분산되어 스레드 추적이 불가능한 상황이었습니다. 가장 큰 병목은 강사 소싱이었습니다. 강의 주제를 정하는 것부터 난항인데, 적합한 강사를 찾아 컨택하고 실제로 회신을 받는 건 더 큰 일이었습니다. 기획자들은 매일 유튜브와 인스타그램을 뒤지며 예비 강사를 찾는 수작업에 시간을 쏟고 있었고, 소싱 히스토리 관리가 안 되어 강사 중복 연락도 빈번했습니다. AI를 접해본 적 없는 팀이었기에, 단순 툴 도입이 아닌 전체 프로세스 재설계가 필요했습니다.

02.A. 강의 기획~발송 6단계 AI 에이전트

엔지니어 리소스 없이, 강의 런칭 프로세스를 직접 경험하며 6단계로 분해하고 각 단계에 Human-in-the-loop AI 에이전트를 단독 설계·구축했습니다: 1. 경쟁사 흥행 강의 리서치 에이전트 (웹 스크래핑 → 구글 시트 자동 정리) 2. 강의 주제 아이데이션 에이전트 3. 강사 소싱 에이전트 (NotebookLM으로 수천 건 소싱 히스토리 챗봇화) 4. 원페이저 기획 에이전트 (자사 매출 데이터 기반 platform-specific 기획) 5. 강사 제안 이메일 작성 에이전트 (톤 선택 가능) 6. 이메일 자동 발송 시스템 (Gmail 연동) AI를 처음 접하는 팀을 위해 GUI 인터페이스 형태로 제공하고, Gemini Gems도 별도 제작하여 간단한 아이데이션용으로 배포했습니다.

03.B. 원페이저 통합 어드민 대시보드

기존에는 원페이저/PB시트가 구글 시트로 관리되어 포맷이 자주 변경되고 구버전/신버전이 혼용되었으며, 매주 전 팀 합동 리뷰 시 정보 파악이 어려운 상황이었습니다. 또한 기획자가 퇴사하면 담당 강의의 히스토리와 콘텍스트가 함께 사라져 인수인계가 불가능한 구조적 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 어드민 대시보드를 자체 구축했습니다: • 팀원별 기획 중인 강의 현황 한눈에 조회 • 원페이저/PB시트 정보 통합 뷰 • 부서별 코멘트 기능 • 칸반 보드로 강의 기획 진행 상태 추적 • 캘린더로 강의 런칭 일정 시각화 • 담당자 변경 시에도 강의별 히스토리가 보존되는 구조

04.C. 슬랙봇 — 콘텍스트 보존 & 미팅 노트 자동화

슬랙 채널 다수에 대화가 분산되어 강의별 히스토리 추적이 불가능하고, 담당자 교체 시 인수인계 콘텍스트가 소실되는 문제가 있었습니다. Claude Code로 슬랙봇을 자체 구축하여: • 강의별 히스토리 자동 정리 • 위클리 미팅 미닛 자동 작성 • 기존 채널 내용을 한눈에 검색·조회 가능하도록 구조화

05.임팩트 / 결과

• 경쟁사 리서치 자동화: 1주 → 즉시 • 주간 강사 아웃리치: 30건 → 60건 (2배 증가) • 생성형 AI 맞춤형 이메일로 강사 응답률: 15% → 25% 개선 (+67%) • 마케팅팀에서 쌓은 자사 매출 데이터 인사이트와 경쟁사 분석을 결합하여, 기존에 놓치고 있던 신규 카테고리(건강/뷰티, 왕홍 커머스, 디지털 부업 등) 다수 발굴·제안 → 일부는 실제 강의 기획으로 진행 중 • 기획자 8~9명 + 유관 부서 약 30명에 시스템 배포 완료 • 에이전트 6종 + 대시보드 + 슬랙봇까지 전체 시스템을 엔지니어 없이 단독 구축

06.의사결정 포인트

이 프로젝트가 단순 자동화가 아닌 이유는 크게 두 가지입니다. 첫째, 크로스팀 인사이트를 에이전트에 녹였습니다. 마케팅팀에서 매출 데이터 인프라를 직접 구축한 경험이 있었기에, 단순히 경쟁사를 따라가는 것이 아니라 '우리 플랫폼에서 실제로 먹히는 강의 패턴'을 파악하고 이를 아이데이션·기획 에이전트에 반영할 수 있었습니다. 둘째, 하나의 통합 에이전트가 아닌 6개 전문 에이전트로 분리한 것은, 각 단계마다 사람이 확인·선택 후 진행하는 Human-in-the-loop 설계가 AI를 처음 접하는 팀의 신뢰와 채택률을 높이는 데 핵심이었기 때문입니다. 자동화와 사람 판단의 경계를 단계별로 명확히 설정하고, GUI 인터페이스와 Gemini Gems를 제공하는 등 도입 저항을 최소화하는 UX 설계에 집중했습니다.
MyLightBot — 강의 기획 AI 에이전트 레포 구조
MyLightBot — 강의 기획 AI 에이전트 레포 구조
강의 기획 에이전트 실행 화면
강의 기획 에이전트 실행 화면
강의 기획 에이전트 결과 화면
강의 기획 에이전트 결과 화면
원페이저/PB시트 통합 어드민 대시보드 (내부 정보 블러 처리)
원페이저/PB시트 통합 어드민 대시보드 (내부 정보 블러 처리)
원페이저 상세 뷰 (내부 정보 블러 처리)
원페이저 상세 뷰 (내부 정보 블러 처리)