효율 10배 폭등! Bitget 내부에서 AI를 '24시간 인턴'으로 활용하는 방법 공개
- 핵심 요점: 이 글은 Bitget 디자인 팀이 AI를 '24시간 인턴'으로 활용하여 자연어 상호작용(Vibe Coding)과 도구 분업을 통해 반복 업무를 자동화하고, 팀원들이 혁신과 의사 결정에 집중할 수 있도록 하여 5~10배의 효율성 증가를 달성한 방법을 소개합니다.
- 핵심 요소:
- Vibe Coding 개념: 자연어로 요구 사항을 설명하면 AI가 직접 사용 가능한 도구를 생성하므로, 코드를 작성하거나 복잡한 작업을 수행할 필요가 없습니다.
- AI 도구 분업: Claude는 복잡한 로직을 처리하고, ChatGPT는 초안을 빠르게 생성하며, Stitch는 UI 프로토타입을 제작하고, Google AI Studio는 무료로 공유 가능한 웹페이지를 생성합니다.
- 업무 자동화 프로세스: 팀은 '브랜드 컴플라이언스 자체 점검 도구' 요구 사항을 AI를 통해 단계적으로 전환하여, 타사 디자인 시안의 자체 컴플라이언스 점검을 실현하고 수동 검수를 줄였습니다.
- 이미 구축된 실용 도구: 다국어 광고 배너 생성기, 브랜드 컴플라이언스 자체 점검 도구, 사이트 내 배너 자동 명명 도구 등 5가지 유형을 포함하며, 디자인, 마케팅, PR 등 다양한 시나리오를 포괄합니다.
- AI의 위치와 한계: AI는 반복 작업, 레이아웃, 배치 처리에 능숙하지만, 상사의 진정한 의도를 이해하거나 팀 신뢰를 구축하거나 사람의 감정을 배려할 수 없습니다.
이 글은 Gracy Chen @Bitget에서 제공했습니다.
오늘 우리 디자인팀 리더 Vicky가 전 직원을 대상으로 30분간 내부 공유를 진행했습니다. AI(실리콘 기반 생명체)를 '24시간 인턴'처럼 활용하여 반복적이고 번거로운 작업을 자동화하고, 탄소 기반 생명체가 핵심 가치 창출에 집중할 수 있는 방법에 대한 내용이었습니다. 발표를 듣고 많은 것을 배웠고, 우리 팀이 매우 자랑스러웠습니다. 여기서 여러분과 그 소감을 나누고자 합니다:
바이브 코딩(Vibe Coding)이란?
자연어로 요구사항을 명확히 설명하면, AI가 직접 코딩이나 복잡한 조작 없이 바로 사용 가능한 도구를 만들어 줍니다.
주요 AI 도구들의 역할 분담
- Claude: 복잡한 로직 처리, 더 세밀한 결과물 출력 (토큰 비용이 다소 높음)
- ChatGPT: 빠른 초안 작성, 정보 정리, 질의응답
- Stitch: UI 인터페이스, 프로토타입 디자인
- Google AI Studio: 공유 가능한 웹페이지 직접 생성, 현재 무료
자동화에 가장 적합한 작업을 찾는 3단계
- 가장 시간이 많이 소요되는 작업 단계를 기록하세요.
- '좀비 작업' – 생각 없이 기계적으로 반복하는 일을 찾아내세요.
- 생각해보세요: 영구히 없앨 수 있는 작업 하나를 고른다면 무엇을 선택하시겠습니까?
이러한 작업들이 AI에 맡기기에 가장 적합한 일들입니다.
(ChatGPT/Claude에게 "브랜드 컴플라이언스 자가 진단 도구를 만들고 싶습니다. 외부에서 디자인 초안을 받았을 때, 더 이상 브랜드팀에 검수를 요청하지 않고 스스로 규격에 맞는지 빠르게 확인할 수 있도록요. AI가 명확한 요구사항을 정리해 주고, 팀은 그 요구사항을 Stitch에 넣어 UI를 생성합니다. 그런 다음 Claude/Google AI Studio를 사용해 외부에서 사용 가능한 http 웹사이트를 코딩합니다." 라고 지시합니다.)
그들이 이미 만든 몇 가지 실용적인 도구들
- 다국어 광고 배너 생성기: 5가지 핵심 사이즈 + 자동 변환, 번역만 가져오면 사용 가능
- 브랜드 컴플라이언스 자가 진단 도구(베타): 이미지를 끌어다 놓으면 로고, 폰트 등을 자동으로 확인하여 반복 검수가 필요 없음
- 사이트 내 배너 도구: 백엔드 규정에 따라 자동으로 이름을 지정하여 많은 반복 작업 절감
- 이벤트 지도 도구: 장소를 입력하면 자동으로 위치 생성
- 소셜 미디어 / PR 템플릿 도구: 디자인 직군이 아니어도 이미지 수정, 카피 교체 가능
- PPT 다국어 도구: 업로드 → 번역 내보내기 → 재입력, 한 번의 클릭으로 완료
AI의 올바른 역할: 대체가 아닌 업그레이드
AI가 할 수 없는 것:
- 리더의 진짜 의도를 간파하는 것 (단순히 리더가 말한 내용 이상으로, 실제로 리더들도 때로는 자신이 무엇을 원하는지 모를 때가 있습니다)
- 팀과 함께 커피를 마시며 신뢰를 쌓는 것
- 최종 결과물과 사람들의 감정에 대해 진심으로 관심을 가지는 것
AI가 가장 잘하는 것:
반복, 레이아웃, 복사 & 붙여넣기, 일괄 처리, 기계적 노동
AI를 24시간 인턴으로 생각하세요. 당신은 혁신, 창의성, 의사 결정, 소통 등 오직 '사람'만이 잘할 수 있는 일에 집중하는 것입니다.
발표를 듣고 가장 크게 느낀 점:
AI 자체가 강력한 것이 아니라, AI를 능숙하게 사용하는 사람이 진정으로 자신을 해방시키고 있다는 점입니다.
제가 반복해서 말씀드렸듯이, 미래는 반드시 탄소 기반 생명체와 실리콘 기반 생명체가 함께 일하는 방향으로 갈 것입니다. 이 추세는 되돌릴 수 없습니다. 여러분은 이를 받아들여야 하며, 받아들이지 않으면 반드시 도태될 것입니다. 본질적으로 여러분은 회사에 의해 도태되는 것이 아니라, 시대에 의해 도태되는 것입니다. 따라서 저희는 모든 직원이 AI를 사용하도록 장려하며, 이 과정에서 AI를 사용하지 않는 사람들이 도태되는 것은 한 측면이지만, AI를 사용하는 사람들, 예를 들어 오늘 여러분께 시연해 준 저희 디자인팀의 효율성은 5배, 10배 증가할 것이라고 믿습니다.
비효율적인 작업은 AI에게 맡기고, 명예는 스스로 챙기십시오. 문제 해결에 능한 우리 디자인팀이 정말 자랑스럽습니다!
