경쟁학습, 학습실용 | 1981테크 운영부 AI경연 성료 - 회사 뉴스 - 아마존 뉴스

한 달간의 연구 학습과 경쟁을 통해 AI가 일상 운영에 자연스럽게 녹아들도록 하다

준비 기간: 2026년 8월 1일—8월 31일

운영부 제1회 AI 활용 기술 경진대회가 성공적으로 막을 내렸습니다. 참가팀들은 실제 업무 환경을 바탕으로 주제를 자체 선정했으며, 한 달간 연구하고 다듬는 과정을 거친 뒤 전원 투표로 1~3위를 선정했습니다.

AI를 '들어본 적 있는 것'에서 '실제 쓸 수 있는 것'으로 만들기

크로스보더 이커머스 운영은 체인이 길고 절차가 세분화되어 있다 — 상품 선정, 카피라이팅, 이미지 제작, 영상, 광고, 데이터, 재고 준비 등 모든 단계에서 인력이 소모된다. AI를 개념적인 수준에 머물게 하기보다 실제 업무에 투입해 검증해 보는 것이 이 대회의 출발점이다.

경연은 경기 전 준비에 중점을 둔다. 각 팀은 문제점을 직접 맡아 학습하면서 실습하고 실습하면서 개선한다. 마지막으로 대표자를 파견해 "무엇을 해결했고 어떻게 했는지" 설명하면 전원이 '학습 성과'와 '만족도' 두 가지 차원에서 점수를 매긴다.

시장 상황을 먼저 파악한 뒤 상품 선정을 논하라

어떤 팀은 시장 조사를 AI에 맡겼습니다: 경쟁사 구조, 가격대 및 판매 포인트 분포가 자동으로 집계되며, 원래 3시간 걸리던 작업이 30분으로 단축됩니다. 상품 선정이 더 이상 감에 의존하지 않고, 모든 판단에 근거가 생깁니다.

시장 조사부터 상품 선정까지의 역량 모듈

문안에 통일된 '작성 방식'이 생겼다

제품 정보를 입력한 뒤 AI에 전달하면 플랫폼 알고리즘에 부합하고 규정 준수 요건도 만족하는 핵심 키워드 제목을 생성할 수 있으며, 5가지 상품 설명과 검색 키워드까지 함께 만들어집니다. 작성 완료 후 Skill로 품질 검사도 진행할 수 있습니다. 링크 하나를 입력하면 몇 분 만에 이미지·텍스트 검사 보고서가 나오고, 재작성 제안도 함께 제공됩니다.

Listing 품질 검사 및 카피 생성

광고 조정에 두 번째 눈이 생겼습니다

광고 백엔드 데이터를 AI에 맡기면, 바로 실행 가능한 최적화 제안을 받을 수 있습니다. 어떤 키워드는 입찰가를 올려야 하고, 어떤 키워드는 부정 키워드로 설정해야 하며, 예산을 어디로 이동해야 하는지 모두 근거가 있습니다. 일상적인 모니터링은 '숫자 보기'에서 '결론 보기'로 바뀝니다.

자동으로 데이터를 가져오는 데이터 파이프라인

일부 팀은 "AI가 직접 데이터를 가져오도록 만드는 것"에 힘을 쏟기도 한다. 코드를 작성하거나 도구 이름을 기억할 필요 없이 문제를 명확하게 설명하기만 하면 AI가 적절한 데이터 도구를 자동으로 호출하고 한 번의 대화로 전체 분석 과정을 수행한다.

让AI가 데이터 도구를 자동으로 호출하도록

7대 시나리오 효율 향상 비교

제작 및 영상 제작 생산라인 하나

콘텐츠 측면에서 변경되는 것은 작업 순서입니다. 먼저 AI로 제작 기획을 세워 각 메인 이미지의 판매 포인트, 카피 문구와 배경색을 미리 정의한 뒤 이미지 제작에 착수하면 메인 이미지와 A+ 페이지를 안정적으로 대량 생산할 수 있습니다. 제품 이미지로 바로 짧은 영상 소재도 생성 가능합니다.

AI가 기획한 메인 이미지 방안

자신만의 운영 워크벤치

또한 일부 팀은 AI를 활용해 자체 업무에 맞는 워크벤치를 구축하여 여러 매장의 할 일, 관리 중인 상품 및 원가 구조를 한 페이지에 통합했습니다. 연계 지식 베이스는 시장 조사, 리스팅, 광고, 데이터 분석, 애프터서비스 등 10개 모듈로 나뉘며, 말투 템플릿은 원클릭으로 가져오고 내보낼 수 있습니다.