SEOKMO GU · AI PRODUCT & OPERATIONSAI·제품·데이터·운영을 연결해,
AI·제품·데이터·운영을 연결해,
팀이 실행할 구조를 만듭니다.
분산 시스템 연구, 물류·커머스 운영, 데이터 제품, 생성형 AI 제품을 거쳤습니다. 문제를 정하고 필요한 근거와 운영 조건을 확인한 뒤, 시제품과 자동화로 검증합니다.
찾는 목적에 맞는 정보부터
짧게 확인할 수 있습니다.
Selected work
문제와 확인된 변화를 함께 봅니다
현재의 AI 제품 역할, 직접 운영한 사업, 데이터 제품 설계를 대표하는 사례만 골랐습니다.
- CASE 01AI PRODUCT & AX
AI 제품과 전사 AX 과제 선정
서로 다른 AI 요구를 사용자 문제, 데이터, 품질, 비용과 운영 책임이라는 같은 기준으로 비교해야 했습니다.
AI 요청을 사용자 문제·데이터·품질·비용 항목으로 검토하는 기준을 정리하고, 일부 과제는 시제품으로 확인했습니다.
역할과 공개 근거 보기 → - CASE 02COMMERCE OPERATIONS
4채널 커머스 운영과 자동화
채널마다 다른 상품·재고·주문·정산 기준을 하나의 운영 흐름으로 연결해야 했습니다.
창업자로 직접 운영하며 SKU 원장, 재고 수집, 주문·송장 자동화와 검수·패킹 기록 방식을 만들었습니다.
역할과 공개 근거 보기 → - CASE 03DATA PRODUCT
도시데이터를 공간 경제 제품으로 전환
형식이 다른 도시 공공데이터를 타일 가치와 구매·개발·거래 규칙으로 바꿔야 했습니다.
데이터 수집·가공, 가격·보상 정책과 사용자 경험을 함께 검토할 수 있는 모델과 분석 산출물을 만들었습니다.
역할과 공개 근거 보기 →
Activity & evidence
공개 가능한 기록으로 확인합니다
내부 정보와 확인되지 않은 수치는 제외하고, 역할과 산출물의 경계를 공개 기록에 남겼습니다.
Agent Lab
실험은 설명에서 멈추지 않습니다
AI 에이전트와 자동화 아이디어를 실제로 실행해 보고, 재사용할 수 있는 도구와 기록으로 정리합니다.