AI
데이터 쌓기만 하면 뭐하나? ‘어떻게 볼지’를 모르는데 – LG전자의 Agentic AI 기반 인사이트 추출 시스템 개발기
두줄요약
LG전자 한국영업본부의 Agentic AI 기반 인사이트 추출 시스템 개발 사례를 소개했습니다. 데이터 접근성 개선과 분석 자동화를 통해 마케팅 업무 효율을 크게 높인 과정을 설명했습니다.
핵심 내용
- LG전자 한국영업본부의 데이터 드리븐 마케팅 과제와, 데이터는 쌓여도 인사이트 추출이 어려운 현실적 한계 정리
- Text2SQL/Text2Chart를 넘어, Coordinator·Planner·Supervisor·Coder·Reporter로 구성된 Agentic AI 기반 인사이트 추출 시스템 설계
- 복잡도 판단, 분석 계획 수립, 코드 실행, 결과 검증, 리포트 생성으로 이어지는 다중 에이전트 워크플로우 설명
- 실제 활용 사례로 제품별 고객 분석, 캠페인 성과 비교, 온라인 채널 분석, 수익성 모니터링과 업무 효율 향상 사례 제시
적용해볼 점
- 자연어 기반 데이터 분석 도구만으로는 부족할 때, 질문 생성과 분석 흐름 자체를 자동화하는 에이전트 구조 검토
- 단순 조회와 복합 분석을 구분해 처리하는 복잡도 판단 로직 도입 검토
- 분석 결과를 단순 요약이 아닌 실행 가능한 리포트로 연결하는 워크플로우 설계 참고