•AI
시니어의 판단 없이, AI가 미디어 운영에서 여전히 틀리는 것들
AI는 이제 미디어 플랜, 성과 요약, 측정 프레임워크, 캠페인 셋업을 인상적인 속도로 만들어냅니다. 문제는 결과물이 명백히 나쁘다는 게 아닙니다. 문제는 가볍게 검토하면 통과할 만큼 충분히 괜찮으면서도, 정작 중요한 비즈니스 맥락을 놓치고 있다는 것입니다.
>풀스택 AI 엔지니어
저는 광고 업계에서 18년을 보냈습니다.
그리고 코딩을 배웠습니다.
이제 VP 본업을 유지하면서 AI 제품을 만들고, 그 여정을 기록합니다. 성공과 실패, 그 사이의 모든 과정을요.
4+
학습 연수
501
블로그 글
2
운영 중인 플랫폼
현재 만들고 있는 것
본업을 유지하면서 혼자 만든 두 개의 운영 중 플랫폼과 프로페셔널 코스입니다. 실제 사용자, 실제 지표, 실제 학습을 기반으로 해요.
English
AI-Native Media Operations
워크플로에서 오퍼레이팅 모델로
7개 모듈약 3시간16개 템플릿
- •미디어 팀을 위한 75-80% AI-first 오퍼레이팅 모델
- •실제 실패 사례, 솔직한 ROI, 윤리 가드레일
- •모듈 1은 무료 — 구매 불필요
DIALOGUE
리서치 기반 팟캐스트, 주도권은 당신에게
심층 리서치자연스러운 대화사용자 제어
- •자연스러운 대화 흐름의 AI 기반 오디오 생성
- •지능형 리서치로 정확한 콘텐츠를 보장합니다
- •여러 팟캐스트 스타일 중 선택할 수 있습니다
STRATUM
실행보다 인사이트
AI 에이전트 9개99.7% 더 빠르게75일 만에 구축
- •한 에이전트에게 말하면 9개 에이전트가 모두 공유합니다
- •11개 전략 프레임워크 (SWOT, 포터의 5가지 힘 등)
- •많이 사용할수록 더 똑똑해집니다
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AI, 학습, 제품 빌드에 대한 생각
•AI
마케팅 팀에게 AI '기억'이 모델 선택보다 중요한 이유
대부분의 팀은 여전히 어떤 모델을 써야 하는지를 묻습니다. 제 경험상, 그건 더 이상 핵심 질문이 아닙니다. AI 시스템이 클라이언트나 브랜드, 카테고리, 그리고 '좋은 것'이 무엇인지를 잊어버린다면, 세상에서 가장 똑똑한 모델도 매번 제로에서 시작합니다.
•AI
3년이 지난 지금: 생성 AI가 SEO에 실제로 가져온 변화
2023년에 저는 생성 AI가 저렴한 콘텐츠로 검색을 넘치게 하고 SEO의 수익률을 떨어뜨릴 거라고 생각했어요. 3년이 지난 지금, 그건 현실이 됐어요. 하지만 더 큰 변화는 콘텐츠 생산 자체가 더 이상 경쟁력이 아니라는 거예요. 구조, 신뢰, 품질 관리, 로컬라이제이션 퀄리티, 그리고 앤서 엔진에서의 가시성이 진짜 중요해졌어요.
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풀타임으로 일하면서 7개 모듈 과정을 혼자 만든 방법
한 사람. 7개 모듈. 3시간 분량의 영상. 15개 템플릿. 18개 레이아웃 타입의 커스텀 슬라이드 파이프라인. 프로페셔널 보이스 클론. 모두 VP로서 풀타임 근무를 유지하면서. 이것이 AI-first 운영 모델을 자기 자신에게 적용하면 어떤 모습인지 보여줍니다.
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AI는 바닥을 올린다. 승리하는 방법은 '깊이'다.
AI가 엔트리 레벨 업무를 대체한다는 이야기는 엔트리 레벨 인재가 실제로 무엇을 하는지 오해하고 있습니다. 활성화 담당 주니어는 단순 작업을 하는 게 아닙니다. DV360 타겟팅을 구성하고, 트래킹 픽셀을 QA하고, 입찰 전략을 관리합니다. 진짜 질문은 이것입니다: AI가 모두의 바닥을 올렸을 때, 우위는 어디서 오는가? 깊이입니다.
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Codex와 GPT-5.4 vs Claude Code와 Opus 4.6 — 이제는 왜 둘 다 쓰는가
거의 1년 동안 매일 Claude Code와 Opus 4.6을 쓰다가, Codex와 GPT-5.4를 1주일 동안 써봤습니다. 결론은 어느 한쪽이 완승하는 그림이 아니라는 거예요. 크로스 모델 리뷰, 서로 다른 강점, 운영 레질리언스까지 생각하면 둘을 함께 쓰는 편이 하나만 쓰는 것보다 낫습니다.
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