문제: AI는 우리 팀을 모른다

AI 성능이 아무리 올라가도, 매번 처음부터 브리핑해야 한다면 자동화 효과는 반감됩니다. 특정 팀원의 경험, 슬랙 대화에서 나온 한마디, 회의 중 결정된 방향... 팀의 지식은 문서화되지 않은 채 여기저기 흩어져 있습니다. 사람이 바뀌면 맥락도 같이 사라지고, 새 멤버에게 전달하기도 쉽지 않습니다.

💡 "맥락을 정리하지 않으면, AI는 매번 첫 출근하는 신입과 같다."

1~2단계: 흩어진 데이터를 모으고, 핵심만 남기다

브레인의 시작점은 데이터 수집입니다. 광고 채널 API, 슬랙 대화, 스냅샷, 엑셀 파일 등 정제되지 않은 원본 데이터를 매일 자동으로 끌어모읍니다. 그리고 월말이 되면 이 데이터를 아카이브하면서 노이즈를 걷어냅니다.

💡 "쌓기만 하면 창고, 걸러내야 비로소 지식이 된다."

3단계: 축적된 데이터에서 다음 방향을 뽑아내다

아카이브, 레슨스, 최근 6개월 지표를 AI가 분석해서 전략 초안을 내놓습니다. 사람은 이 초안을 검토하고 다듬어서 최종 방향을 확정하는 역할. 여기서 만들어지는 게 '얼라인(Align)' 파일인데, 모든 AI 에이전트가 공통으로 참조하는 방향성 문서입니다. 어떤 에이전트를 돌리든 이 파일을 읽고 시작하니까, 결과물의 방향이 하나로 잡힙니다.

💡 "AI가 초안을 내놓고, 사람이 방향을 잡는다. 이 균형이 브레인의 핵심이다."

4단계: 한 줄 요청으로 랜딩 페이지를 개편하다

브레인의 대표 적용 사례는 랜딩 페이지 개편이었습니다. 'AI 시대의 컨텍스트 허브'라는 전략에 맞춰 설득 구조를 AI에게 요청했더니, 별도 맥락 설명 없이도 브레인에 쌓인 데이터를 기반으로 바로 만족스러운 논리 구조가 나왔다고 합니다. 과거라면 서비스 배경부터 타겟, 현재 목표까지 일일이 넣어줘야 했을 작업. 한 줄 요청으로 끝난 겁니다.

💡 "불편함을 방치하지 않고 시스템으로 바꾸는 것, 그게 AI 시대의 진짜 역량이다."