Snowflake 콘텐츠 제작자들이 AI로 업무 속도를 높이는 방법

그동안 Snowflake는 고객들이 플랫폼 안에서 AI를 통해 프로세스를 최적화하고 혁신적인 성과를 달성할 수 있도록 꾸준히 지원해 왔습니다. 이제 우리는 그 초점을 내부로 돌려, Snowflake 조직 내 모든 팀들이 생성형 AI를 활용해 일상적인 워크플로우를 간소화하고 반복적인 작업을 자동화하며, 데이터에서 더 깊은 인사이트를 확보할 수 있도록 돕고 있습니다. 

이번 포스팅에서는 Snowflake 내 서로 다른 팀에 속한 두 명의 직원이 단순히 AI에 적응하는 것에 그치지 않고, 이를 업무의 핵심 요소로 통합해 생산성을 높이고 창의성을 촉진하여 궁극적으로 회사의 성공에 기여한 사례를 살펴봅니다.

몇 주가 아니라 단 하루 만에 완성하는 세계 최고 수준의 인터뷰 콘텐츠

Snowflake의 프로그램 콘텐츠 선임 이사이자 Snowflake의 독립 뉴스 플랫폼인 Data Cloud Now의 뉴스 앵커로 활동 중인 Ryan Green은 콘텐츠 제작에 열정을 가지고 있습니다. 전 세계를 누비며 Snowflake 이벤트를 취재할 때나 Snowflake Summit 현장에서 업계 리더들과 인터뷰를 진행하여 Data Cloud Now를 위한 콘텐츠를 제작할 때나 Ryan은 늘 Snowflake 임원진, 고객, 파트너들을 상대로 시청자들이 듣고 싶어하는 깊이 있는 대화를 이끌어내고 있습니다. 하지만 세간의 이목을 끌고 끄는 질문을 만들어내고 프로그램의 전체 구성을 잡는 일은 결코 쉽지 않습니다. 사실, 상당한 시간과 노력이 필요한 작업이죠.

그러나 글쓰기 과정에 Google Gemini를 도입하면서, Ryan의 워크플로우는 예상치 못한 방식으로 변화하기 시작했습니다. 그가 Google Gemini를 활용한 첫 번째 주요 프로젝트 중 하나는 올해 Summit에서 진행한 사고 리더(Thought Leader) 인터뷰의 개요를 잡는 일이었습니다.

“Gemini와 자연어로 대화를 나누면서 제 스토리텔링 철학을 설명했고, 이를 바탕으로 프롬프트를 구축할 수 있었습니다.”라고 Ryan은 말합니다. “그리고 그 다음 단계로, 과거에 진행했던 공개 인터뷰들의 녹취록을 참고 자료로 제공했고, 더 나은 결과를 얻기 위해 Gemini가 검색해야 할 매개변수도 설정했습니다. 그 결과 하루 이틀 안에, Summit 인터뷰에 쓸 질문의 기본 뼈대를 만들 수 있었고, 이를 다듬어서 내부 리뷰에 올릴 수 있는 초안까지 준비할 수 있었습니다.”

이렇게 Gemini로 기본 설정을 마친 후, Ryan은 몇 주 분량의 작업을 단 몇 분 만에 만들어낼 수 있었습니다. 이에 따라, 작업물을 다듬는 데 충분한 시간을 할애할 수 있었고, 편집은 하루 안에 끝이 났습니다. “이제 저는 톤, 전달 방식, 리듬, 전략과 같은 진정한 부가가치를 만들어내는 일에 더 많은 시간을 할애하여, 각 게스트에게 맞춤화된 콘텐츠로 대화를 발전시키는 데 집중할 수 있게 되었습니다.”

Ryan은 올해 Summit에서 40회 이상의 인터뷰를 진행했으며, Gemini는 이러한 인터뷰의 구조를 만드는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 하지만 여기서 중요한 사실은, Gemini가 Ryan을 대신해 콘텐츠를 만들어낸 것이 아니라는 사실입니다. Gemini는 그의 워크플로우를 보완하여 아이디어 구상에서 실제 초안에 이르기까지의 시간을 획기적으로 단축해 준 것입니다.

"Gemini가 저를 대체하는 건 아닙니다. 단지 출발선에 더 빨리 서게 해줄 뿐이죠."라고 그는 말합니다. "그리고 콘텐츠 제작에 대한 저의 접근 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 왜냐하면 초안에 어떤 정보가 들어가는지 제가 직접 통제할 수 있고, 안전하고 보안이 보장된 방식으로 글이 작성된다는 것을 알기 때문입니다." 

Ryan은 Gemini를 활용해 워크플로우의 질을 한 단계 끌어올린 경험을 바탕으로, 마케팅 조직 전반에서 구성원 모두가 생성형 AI를 각자의 워크플로우에 어떻게 적용할 수 있을지 적극적으로 실험해 보기를 권장합니다. 

"생성형 AI는 여러분 각자의 숨겨진 능력을 반드시 끌어낼 줄 것입니다. 어떤 업무에 AI를 적용하면 도움이 될지 살펴보고, 더 빠르게 일하고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 활용해 보세요."

다양한 매체에서 콘텐츠 제작 속도를 높이는 맞춤형 도구 구축

시니어 개발자 애드보킷인 Chanin Nantasenamat 박사는 조직 전반에서 생성형 AI의 힘을 활용해 블로그 작성과 콘텐츠 제작 프로세스를 완전히 탈바꿈시켰습니다. AI를 사용하기 전에는 블로그 게시물, Quickstarts, Jupyter/Snowflake Notebooks와 YouTube 동영상으로 구성되는 하나의 콘텐츠 세트를 제작하는 데 약 2주가 걸렸습니다. 하지만 팀의 생산성을 높여 시간을 절약하고 콘텐츠 제작을 확장하기 위해 이 시간을 10분의 1로 줄이는 것을 목표로 삼았습니다.

이를 위해, Chanin은 오픈소스 웹 프레임워크인 Streamlit을 활용해 여러 도구로 구성된 툴킷을 직접 구축했고, 이를 통해 워크플로우를 아래와 같이 전면적으로 개선했습니다.

• 블로그 생성: Write-Blog 도구를 사용하여 Jupyter/Snowflake Notebook(선택적으로 YouTube URL 포함)을 입력함으로써, 며칠이 아닌 단 몇 분 만에 블로그 게시물로 변환합니다.
  

• Quickstart 생성: Write-Quickstarts 도구는 Notebook이 담긴 GitHub URL과 해당 튜토리얼의 YouTube URL을 (선택적으로) 입력 받아, 영상에서 제공되는 추가적인 맥락을 참고해 Quickstart를 빠르게 생성합니다.
  

• Quickstart/블로그 변환: 기존 콘텐츠의 활용 범위를 확장하기 위해, Write-Convert 앱은 콘텐츠와 코드 스니펫을 유지한 채 Quickstart와 블로그 게시물 간의 상호 변환을 지원합니다.
  

• YouTube 동영상 설명 생성: Chanin은 또한 동영상 URL만을 사용하여 YouTube 동영상의 제목, 설명 및 키워드를 생성하는 Write-Description 앱도 만들었습니다. 이 앱은 영상을 시청한 뒤 요약문을 직접 작성하거나, 매력적이면서도 SEO에 최적화된 제목을 생각해내는 데 드는 시간을 줄여줍니다. 또한 이 앱이 생성하는 키워드는 영상의 SEO를 개선하는 데에도 도움이 됩니다.

Chanin은 블로그 생성을 위해 기존 LLM을 사용할 수도 있었지만, 그렇게 생성된 결과물은 Snowflake의 품질 기준을 충족하지 못했고, Snowflake의 톤과 보이스를 유지하면서 충분히 상세하고 철저한 콘텐츠로 만들기 위해서는 대대적인 수정과 재작업이 필요했습니다. 따라서 Chanin은 기존 모델을 그대로 쓰는 대신, 직접 앱을 만들어 자신이 이미 작성한 글들로 학습을 시켰습니다. 심지어 Snowflake 브랜드 스타일 가이드에 맞게 글을 쓸 수 있도록 스타일을 학습시키는 것도 가능합니다.

“이 도구는 아무것도 없는 상태에서 빠르게 초안을 준비할 수 있도록 도와줍니다. 매번 첫 번째 초안을 만들기 위해 처음부터 다시 시작해야 하는 번거로움을 없애주는 것이죠.”라고 Chanin은 말합니다. 이제는 더 이상 빈 화면을 바라보며 시간을 허비할 필요없이 생성형 AI를 활용하여 빠르게 초안을 만들어낼 수 있습니다.

또한 AI가 생성하는 콘텐츠는 코드 스니펫과 인라인 설명이 튜토리얼의 핵심을 이루는, 철저히 문서화된 Jupyter Notebook을 ‘단일 진실 공급원’으로 삼고 있다는 점도 잊어서는 안 됩니다.  AI는 본질적으로 이러한 콘텐츠를 각기 다른 특성을 지닌 여러 형식으로 재사용하는 데 도움을 주는 역할을 합니다.   

이러한 앱 모음을 활용해 Chanin은 콘텐츠 편집 시간을 포함한 평균 콘텐츠 제작 기간을 며칠, 또는 경우에 따라서는 그보다 더 짧은 기간으로 크게 단축했습니다. 실제로, 이 도구들은 불과 3~4개월 동안 Snowflake Notebook, 블로그 게시물, Quickstart, YouTube 튜토리얼 영상으로 구성된 14개의 콘텐츠 세트, 즉 총 56개의 콘텐츠를 제작하는 데 기여했으며, 이는 기존 방식이었다면 몇 달은 더 걸렸을 작업량입니다.

더 많은 사람들이 자신만의 생성형 AI 앱을 만들 수 있도록 돕기 위해 Chanin은 DeepLearning.AI와 협력하여 ‘Streamlit을 이용한 신속한 GenAI 앱 프로토타이핑’이라는 과정도 개설했습니다.

더 빠르고 스마트한 구축을 위한 역량 강화

회사 전반에서 동료들이 생성형 AI를 활용하여 더 스마트하게 일하고 프로세스를 확장하는 모습을 보면 큰 영감을 얻게 됩니다. 우리는 서로에게서 배워 가며, AI의 새롭고 효과적인 활용 방식을 지속적으로 받아들이면서 성장과 성공을 이어가고 변화의 최전선에 서고자 합니다. 반복적인 작업에 소요되는 시간을 줄이고, 구축, 개발 및 개선에 더 많은 시간을 투자함으로써 Snowflake 혁신을 더 많은 고객에게 더 빠르게 전달할 수 있습니다.

생성형 AI와 Snowflake를 활용해 프로세스를 혁신하고 성과를 달성하는 방법에 대해 더 자세히 알아보시려면 Snowflake의 AI 솔루션을 살펴보세요.