롯데그룹 계열 종합 광고대행사 대홍기획은 똑똑한개발자와 함께 임직원이 사내 계정으로 접속해 회사가 만든 AI 서비스를 한곳에서 이용하는 사내 플랫폼 D-AISY를 구축했습니다. 플랫폼에는 계정·권한 관리, 홈 화면, 워크플로우와 AI 에이전트 메뉴, 관리자 통계가 기본 기능으로 들어갔습니다. 도입 전에는 방송·OTT 편성 정보를 모으는 데 2일이 걸렸고, 변경을 놓치지 않으려 매일 1~2시간씩 페이지를 다시 확인했습니다. 광고주 미팅 자료 조사와 정리에도 2일이 들었습니다. 팩트북과 SNS 문구 작성에는 직원들이 외부 AI를 개별적으로 사용해 업무 맥락과 자료가 회사 밖으로 흩어지는 문제가 있었습니다.

D-AISY에는 광고 보고서 자동화, 프로그램 라인업 정리, 팩트북 지원, SNS 문구 생성 등 업무별 AI 솔루션 5종이 포함됐습니다. 1차 공개의 중심인 프로그램 라인업 AI는 신규 프로그램과 편성 변경을 크론잡(정해진 주기 실행 작업)으로 조사하고, 사용자가 올린 편성표에서 정보를 추출해 항목별로 저장합니다. 자체 개발 중이던 유튜브 일일 보고서 자동화도 플랫폼에 연결했습니다. 워크플로우와 에이전트 메뉴를 두어 새 솔루션을 추가할 수 있도록 했으며, 관리자 화면에서 서비스 이용 현황을 통합 관리합니다.

플랫폼은 직원의 AI 업무 이용 기록과 통계를 남겨 회사가 실제 사용 데이터를 보고 후속 기능을 판단하도록 설계됐습니다. 프로그램 편성표 정보는 AI 처리와 자동 검증 뒤 담당자가 확인하는 HITL(사람이 결과를 최종 확인하는 절차)을 거쳐 등록됩니다. 다만 정기 조사와 편성 변경 확인은 검증 기준을 통과하면 자동 반영됩니다. 개발진은 사람의 확인이 필요한 항목과 자동화할 항목을 구분했습니다.

프로그램 라인업 AI는 검색과 크롤링이 핵심이어서 저작권과 법적 검토가 필요한 항목부터 개발했습니다. 초기 모델은 첫 검색에서 정보를 찾지 못하면 검색어를 바꿔 재시도하지 않았습니다. 퍼플렉시티의 툴 콜링과 추론 성능이 기대에 미치지 않아 GPT API로 단일화했고, 기간 필터가 없는 문제는 시스템 프롬프트의 검색 조건을 강화해 보완했습니다. 서버가 직접 페이지를 긁어오지 않고 네이버·다음 공식 API로 URL을 받은 뒤 Gemini의 URL Context 기능에 전달해 본문을 확보했습니다. 사용 가능한 데이터 수집 방식은 고객사의 법무 검토가 가능한 대안을 제시하고 시험 결과를 바탕으로 협의했으며, 이 과정에 가장 많은 시간이 걸렸습니다.

플랫폼 이름이 영문 대소문자 차이로 서로 다른 서비스처럼 처리되는 문제는 넷플릭스, 디즈니플러스, 웨이브 등 주요 OTT 명칭을 한글로 통일해 해결했습니다. 편성·출연진 정보의 근거와 기존 데이터와의 정합성을 자동 확인하고, 주요 언론사 20개 도메인으로 검색 범위를 제한했습니다. AI 작업은 실패 시 최대 3회 재시도하며, 일부 항목의 실패를 따로 기록하고 편성표 저장은 트랜잭션(작업 전체의 일괄 처리)으로 묶어 중간 오류가 나면 전체를 취소하도록 했습니다.

대홍기획은 2차 고도화를 논의 중입니다. 프롬프트와 워크플로우를 공유하고 부서·직무·태그로 검색하는 기능, 관리자 화면에서 부서별 참여도를 확인하는 기능을 검토하고 있습니다. 하반기에는 목업 이미지 제작 AI와 경쟁 프레젠테이션 지원 AI도 준비하고 있습니다. 개발진은 모델이나 화면 구현보다 이용 가능한 데이터 범위, 법무 검토를 통과할 수집 방식, 오류 결과를 확인할 담당자를 정하는 일이 까다로웠다고 설명했습니다.

롯데그룹 계열 종합 광고대행사 대홍기획은 똑똑한개발자와 함께 임직원이 사내 계정으로 접속해 회사가 만든 AI 서비스를 한곳에서 이용하는 사내 플랫폼 D-AISY를 구축했습니다. 플랫폼에는 계정·권한 관리, 홈 화면, 워크플로우와 AI 에이전트 메뉴, 관리자 통계가 기본 기능으로 들어갔습니다. 도입 전에는 방송·OTT 편성 정보를 모으는 데 2일이 걸렸고, 변경을 놓치지 않으려 매일 1~2시간씩 페이지를 다시 확인했습니다. 광고주 미팅 자료 조사와 정리에도 2일이 들었습니다. 팩트북과 SNS 문구 작성에는 직원들이 외부 AI를 개별적으로 사용해 업무 맥락과 자료가 회사 밖으로 흩어지는 문제가 있었습니다.

D-AISY에는 광고 보고서 자동화, 프로그램 라인업 정리, 팩트북 지원, SNS 문구 생성 등 업무별 AI 솔루션 5종이 포함됐습니다. 1차 공개의 중심인 프로그램 라인업 AI는 신규 프로그램과 편성 변경을 크론잡(정해진 주기 실행 작업)으로 조사하고, 사용자가 올린 편성표에서 정보를 추출해 항목별로 저장합니다. 자체 개발 중이던 유튜브 일일 보고서 자동화도 플랫폼에 연결했습니다. 워크플로우와 에이전트 메뉴를 두어 새 솔루션을 추가할 수 있도록 했으며, 관리자 화면에서 서비스 이용 현황을 통합 관리합니다.

플랫폼은 직원의 AI 업무 이용 기록과 통계를 남겨 회사가 실제 사용 데이터를 보고 후속 기능을 판단하도록 설계됐습니다. 프로그램 편성표 정보는 AI 처리와 자동 검증 뒤 담당자가 확인하는 HITL(사람이 결과를 최종 확인하는 절차)을 거쳐 등록됩니다. 다만 정기 조사와 편성 변경 확인은 검증 기준을 통과하면 자동 반영됩니다. 개발진은 사람의 확인이 필요한 항목과 자동화할 항목을 구분했습니다.

프로그램 라인업 AI는 검색과 크롤링이 핵심이어서 저작권과 법적 검토가 필요한 항목부터 개발했습니다. 초기 모델은 첫 검색에서 정보를 찾지 못하면 검색어를 바꿔 재시도하지 않았습니다. 퍼플렉시티의 툴 콜링과 추론 성능이 기대에 미치지 않아 GPT API로 단일화했고, 기간 필터가 없는 문제는 시스템 프롬프트의 검색 조건을 강화해 보완했습니다. 서버가 직접 페이지를 긁어오지 않고 네이버·다음 공식 API로 URL을 받은 뒤 Gemini의 URL Context 기능에 전달해 본문을 확보했습니다. 사용 가능한 데이터 수집 방식은 고객사의 법무 검토가 가능한 대안을 제시하고 시험 결과를 바탕으로 협의했으며, 이 과정에 가장 많은 시간이 걸렸습니다.

플랫폼 이름이 영문 대소문자 차이로 서로 다른 서비스처럼 처리되는 문제는 넷플릭스, 디즈니플러스, 웨이브 등 주요 OTT 명칭을 한글로 통일해 해결했습니다. 편성·출연진 정보의 근거와 기존 데이터와의 정합성을 자동 확인하고, 주요 언론사 20개 도메인으로 검색 범위를 제한했습니다. AI 작업은 실패 시 최대 3회 재시도하며, 일부 항목의 실패를 따로 기록하고 편성표 저장은 트랜잭션(작업 전체의 일괄 처리)으로 묶어 중간 오류가 나면 전체를 취소하도록 했습니다.

대홍기획은 2차 고도화를 논의 중입니다. 프롬프트와 워크플로우를 공유하고 부서·직무·태그로 검색하는 기능, 관리자 화면에서 부서별 참여도를 확인하는 기능을 검토하고 있습니다. 하반기에는 목업 이미지 제작 AI와 경쟁 프레젠테이션 지원 AI도 준비하고 있습니다. 개발진은 모델이나 화면 구현보다 이용 가능한 데이터 범위, 법무 검토를 통과할 수집 방식, 오류 결과를 확인할 담당자를 정하는 일이 까다로웠다고 설명했습니다.