목차[ AI-DLC 사례 1: 검색 ] AI-DLC로 3일, 뷰티 자연어 검색을 만드는 여정[ AI-DLC 사례 2: 추천 ] AI로 코딩은 빨라졌는데, 왜 실험은 여전히 어려웠을까? 개요9월 GS SHOP에 고객과 대화하며 상품을 찾아주는 쇼핑Agent 서비스가 오픈할 예정입니다. 기존 검색 서비스에서는 고객이 "샴푸", "손상모 샴푸"처럼 짧은 검색어를 입력했다면, 쇼핑Agent에서는 원하는 조건을 자연어 문장으로 표현할 수 있습니다. "건조한 두피와 손상모발 동시에 관리하는 샴푸"그런데 문장을 받아줄 검색이 아직 없었습니다. GS SHOP 검색의 주축은 단어 검색과 임베딩 검색이고, 문장에 담긴 여러 조건을 나눠서 다루는 단계가 없었기 때문입니다.2026년 7월 7일부터 9일까지, 저희 검색추천파..

목차[ AI-DLC 사례 1: 검색 ] AI-DLC로 3일, 뷰티 자연어 검색을 만드는 여정[ AI-DLC 사례 2: 추천 ] AI로 코딩은 빨라졌는데, 왜 실험은 여전히 어려웠을까? AI로 코딩은 빨라졌는데, 왜 실험은 여전히 어려웠을까?AI-DLC에서 시작한 3일간의 추천 실험 앞선 글에서 검색 과제팀은 3일 만에 자연어 검색을 구현해봤습니다. 그 과정에서 크게 남은 것은, AI와 일할 때 사람이 무엇을 얼마나 또렷하게 정의해야 하는가에 대한 경험이었습니다. 같은 3일, 저희는 5명이 한 팀이 되어 AI-DLC를 통해 추천 문제를 풀기로 했습니다. 사실 AI와 함께 개발하는 일은 이미 꽤 익숙했습니다. 저희 검색추천파트도 평소 Claude, Cursor 같은 Coding Agent를..

배경 우리동네GS 앱은 기존 ‘나만의 냉장고’ ‘GS THE FRESH’ ‘우리동네딜리버리’ 3개의 앱(GS25, GS The Fresh, 퀵커머스, 와인25플러스 4개의 비즈니스)을 하나로 통합하였다. 웹뷰기반의 하이브리드앱인 기존 서비스들을 Flutter를 사용하여 완전히 새롭게 개발하였고, 기존의 비즈니스와 기능을 단순 통합하지 않고, 새로운 비즈니스(픽업등)와 기존 앱의 가장 불안정한 랜더링 및 서비스 성능을 높이는 것이 주요 프로젝트의 목표였다. 새로운 기획&디자인을 만족하고 더 나은 성능의 새로운 앱을 만들기 위해, Front- end / Back-end에 다양한 솔루션을 도입했고, Front-end 는 메뉴 진입 속도 개선등을 위한 솔루션 사용으로 메모리 사용량 이슈(특히 구형 Android..

안녕하세요. 저는 GS SHOP Mobile 개발팀에서 디자인 시스템 구축을 담당하고 있는 이인영입니다. 디자인 시스템에 대해 Product UX 팀의 박이슬 매니저님께서 상세히 작성해 주신 내용들이 있기에 저는 간략하게 디자인 시스템에 대해 설명하고 현재까지 어떤 방식으로 디자인 시스템을 작업하고 있는지, 디자이너와 개발자의 협업과 디자인 토큰이 무엇인지 그리고 디자인 토큰을 정의하여 테마를 적용해 보는 것에 대해 이야기해 보려고 합니다. 작년 9월 말 모바일 개발팀에 합류하게 되면서부터 GS SHOP 디자인 시스템을 구축하기 시작했습니다. 디자인 시스템은 회사 내에서 많은 분들이 관심을 가지고 계시는 분야이기도 하고 전 세계적으로도 계속해서 뜨거운 이슈입니다. Google의 Material Desig..

안녕하세요. Product UX팀의 박이슬입니다. 지난 4월 27일 GSR UXUI디자이너 커뮤니티 d’sco 2회가 성황리에 개최되었습니다. 1회보다 규모가 커져 단단히! 준비를 한 걸로 알고 있는데 참여하고 나니 이런 자리가 그동안 얼마나 필요했고 원했는지 알 수 있는 뜻깊은 시간이었습니다. 2회 때는 가장 관심이 많고 핫한 디자인 시스템에 대해 ‘디자인 시스템 어디까지 해봤니?’를 주제로 현업에서의 이야기를 생생하게 듣는 자리를 가졌습니다. 오늘은 그 내용을 핵심만 요약해서 공유드리도록 하겠습니다. 디자인 시스템 어디까지 해봤니? 리테일 내에서도 관심이 많은 디자인 시스템! 일부 서비스 별로 실제로 적용 중인 거 알고 계셨나요? 현재 진행 중인 디자인 시스템 제작을 어떻게 시작했고 어떤 식으로 만들..

종합 공구 상자와, 내가 필요했던 전동 드릴처음 사내에 RAG를 붙였을 때, 우리의 벡터 DB는 AWS OpenSearch였다 — 처음 도입한 1세대 지식 솔루션이 고른 선택이었다.좋았다. 진심으로. 색인 만들고, 임베딩 넣고, k-NN 한 번 던지면 — 끝이었다. "이거면 되네?" 싶었다.OpenSearch도, 그 뿌리인 Elasticsearch도 이미 검증된 솔루션이다. 누구도 쉽게 "나쁘다"고 말 못 한다. 로그도 보고, 전문 검색도 하고, 분석도 하고, 벡터도 한다. 뭐든 한다.그게 정확히 문제였다.그건 종합 공구 상자였다. 그런데 나는 벽에 구멍 하나 — RAG — 를 뚫어야 했다. 망치도 줄자도 필요 없었다. 나는 RAG 하나를 제대로 파는 전동 드릴이 필요했다.이 글은 그 드릴을 찾아 Qdr..

안녕하세요 클라우드팀 백승엽 매니저입니다. 아시는 분들은 아시겠지만, 홈쇼핑에서 사용하고 있던 IDC의 사용 주기가 만기됨에 따라 해당 IDC의 시스템 이전 방안에 대해 다각도로 검토하였고 현재, 클라우드 환경인 AWS로 IDC 이전을 계획 및 진행중에 있습니다. 이 시기와 더불어 2월에 IDC to AWS DB POC를 진행한 경험과 WEBDB를 aurora postgres로 전환이 진행되고 있는 것을 함께 묶어 DB migration 시 반드시 확인하고 고려해야 할 방법론에 대한 글을 써보고자 합니다. (실은 예전에 써두었는데, 노트북 메인보드 교체하면서 원노트 글이 사라졌다죠.. 하핫... 다시 쓰는 맛이 참 좋네요... ㅜㅜ) 현재 홈쇼핑에서 사용중인 DB는 ORACLE 외에 mysql, auro..

AI로 리서치 프로세스를 재설계한 GS리테일의 AX 사례 안녕하세요 AX본부에서 UX/고객 리서치를 담당하는 배선미 매니저입니다 😊 오늘은 비개발자 리서처가 GEN AI를 활용해 ‘인터뷰 기반 정성 리서치’를 자동화한 과정을 소개해보려고 합니다.Intro: 쉽게 접근할 수 없었던 ‘리서치’, AI로 풀 수 있을까?저희 팀은 고객 경험을 분석하기 위해 다양한 리서치를 진행하는데요,그 중에서도 ‘인터뷰 기반 리서치’는 사실 많은 실무자들이 가장 부담을 느끼는 영역입니다.인터뷰 설계 → 일정 조율 → 진행 → 분석 → 보고서… 전부 다 챙기려면 정말 많은 시간과 전문성이 필요하죠. 그래서 “필요하긴 하지만 당장은 어렵다…” 하고 포기하는 경우를 많이 봐왔어요. 저 역시 리서처로서, 더 많은 실무자가 고객의 ..

GS리테일에서 고객 최우선 관점으로 일하는 방식에 대해  UX리서처로 일하고 있는 배선미 매니저님을 만나 이야기를 나누어보았습니다.  안녕하세요 매니저님, 팀과 자기소개 부탁드립니다.안녕하세요, UX리서처 배선미 매니저입니다. 😊저는 GS리테일의 디지털 서비스 사용자들의 Needs와 Pain Point를 발견하고 개선해 나가는 UX인사이트팀에서 일하고 있어요. 저희 팀은 리서치 프로젝트를 통해 사내 비즈니스 요구 사항과 주요 안건에 대해 개선 방안을 도출하고, 기획자와 디자이너가 빠르게 가설과 프로토타입을 검증할 수 있도록 실무 리서치를 진행하고 있어요.  또한, 리서치 프로세스도 함께 개선해나가고 있습니다.    UX리서치는 어떤 업무인가요?  UX리서치는 말 그대로 ‘사용자 경험’을 연구하는 일인데..

아침에 출근을 하여 여러 업무시스템에 로그인할 때 업무시스템마다 로그인해야 된다면 얼마나 불편할까요. 하나의 아이디 및 패스워드로 여러 업무시스템에 접근하고 싶을 것 입니다. 이때 필요한 것이 SSO, Single Sign On 인데요. 하나의 디바이스에서 단일 계정 로그인으로 이미 자격증명이 약속된 여러 서비스에 접근 할 수 있습니다. *웹 환경에서는 하나의 웹브라우저를 하나의 디바이스로 인지하고 있습니다. 임직원용 SSO를 오픈소스 SSO로 도입하여 운영중인데요. 이번에는 SSO와 관련된 이야기를 적어보려 합니다. 1.왜 도입하려고 했는지 ... 기존에 상용 LDAP과 연결 된 상용SSO를 8개의 내부시스템에 연동되어 임직원 전용으로 사용하고 있었는데 어려움이 있었습니다. LDAP, SSO에 대한 ..

GIGO, 그런데 우리 건 차원이 다르다RAG에는 오래된 격언이 있다. "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)."그런데 사내 지식은 — 쓰레기인지 아닌지조차 애매했다. 작년에 폐기된 규정인데 멀쩡해 보이는 문서, 부서마다 다르게 부르는 용어, 같은 내용이 세 군데에 흩어진 중복, 그리고 절대 새어 나가면 안 되는 개인정보.1탄~4탄에서 검색·권한·대화·채널을 아무리 잘 만들어도, 들어온 지식이 엉망이면 답도 엉망이다. 좋은 검색의 대부분은 검색 알고리즘이 아니라 _수집 단계_에서 결정된다. 그리고 개인정보 한 건이 새어나가면 그건 "틀린 답변"이 아니라 보안 사고다. 사내 지식은 "얼마나 정확한가"와 "얼마나 위험한가"를 동시에 조심해야 하는, 일반 GIGO보다 한..

우리가 만든 앱, 그리고 폐기한 앱솔직히 고백하면 — 우리는 모바일 앱을 만들었다. 포털도 만들었다. 그리고 폐기했다.이유는 단순하고 아팠다.사용자는 우리 앱에 안 들어왔다. 이미 Teams에 살고 있었다.좋은 지식 AI를 만드는 것과, 사용자가 그걸 쓰게 만드는 것은 완전히 다른 일이었다. 멋진 새 집(앱)을 지었는데, 사용자는 이사 올 생각이 없었다. 하루 종일 일하는 곳은 워크스페이스(Teams, Google Chat)였으니까.채널은 글로벌 업체를 못 이긴다 — 그래서 Thin 플랫폼방향을 틀면서 우리가 인정한 게 하나 있다. 채널 그 자체(메신저 UX, 알림, 첨부, 카드 렌더링…)는 글로벌 업체가 수십 년 투자한 영역이고, 우리가 그 수준으로 만들 수 없다. Teams를, Google Chat을..