Automation · AI/ML · EdTech
PM 업무 자동화 시스템 — 8개 cron으로 운영 부담 줄이기
AI를 활용하는 PM이 아니라, AI로 PM 직무를 재설계한 시스템. 5층 워크플로 + 8개 cron + 모델 라우팅으로 감지·작성·정리를 자동화하고, 의사결정만 사람이 담당합니다.
Role
Product Manager · 자동화 시스템 설계자 · 단독 운영
Focus
Automation · AI/ML
Status
Draft
Problem
AI를 활용하는 PM이 아니라, AI로 PM 직무 자체를 재설계한 시스템 — "감지·작성은 LLM이, 의사결정은 사람이"라는 분리 원칙으로 PM 운영 사이클을 자동화했습니다.
Approach
- 01상황별 모델 선택 — 깊은 사고가 필요한 회의 브리핑·일일/주간 요약은 Opus 4.7, 빠른 작성·매칭은 Sonnet 4.6, 단순 분류는 Haiku 4.5로 분리했습니다. Sonnet 4.6은 Opus 대비 약 1/5 비용으로, 품질과 비용의 균형을 잡는 핵심 축이 되었습니다.
- 02사람-AI 협업 인터페이스 — 정책 발화를 자동 카드로 띄우고, 사람이 "맞음" 클릭 → AI가 PRD AC 후보 매칭 → 사람이 최종 반영. 의사결정 권한은 사람이 보유, 작성·매칭 부담만 LLM이 흡수.
- 03정성 영역까지 시스템화 — 보고·정치 같은 정성적 영역을 "정치력 코칭 매뉴얼" 스킬로 명문화. 자동화 시스템이 보고 톤·타이밍·우선순위까지 자문할 수 있게 했습니다.
Results
- 답변 작성 시간 5–10분 → 1–2분 / 정책 누락 거의 0 / 회의 준비 시간 거의 불필요 / 토큰 비용 Opus 단일 대비 약 1/5
Reflection
AI 활용은 프롬프트가 아니라 워크플로 설계다. 어떤 신호를 어디서 받고, 어떤 모델이 어떻게 처리하고, 사람이 어디서 결정하는지의 경계를 정의하는 것이 본질이었습니다.
지속 가능한 시스템은 비용 최적화에서 결정된다. 모델 라우팅·빈 호출 회피·과감한 삭제 없이는 자동화가 곧 부담이 됩니다.
정성적 영역도 시스템화 가능하다. 보고·정치 같은 영역도 명문화된 매뉴얼이 있으면 AI가 컨텍스트로 활용해 자문할 수 있습니다.