About Conut Lab — conutlab AI IT Tech 블로그 소개
conutlab AI IT Tech 블로그 소개입니다. Conut Lab은 “AI를 도구로 쓰는 실무자”를 위한 블로그입니다. 생성형 AI · 프롬프트 엔지니어링 · 노코드 자동화 · LLM 기반 업무 워크플로우를 한국 직장인의 현실 업무 맥락에서 해석하고 정리합니다. 운영자 한 명이 직접 실행하고 검증한 결과만 기록합니다.
이 블로그를 쓰는 사람
운영자 Conut은 고려대학교 경영학사를 마치고 야놀자에 합류해 커리어의 대부분을 이 회사 안에서 보냈습니다. 영업에서 출발해 내부 기획을 거쳐 데이터 분석과 개발로 옮겨가는 전 과정이, 회사가 초기 단계에서 중견 규모로 성장하는 기간과 겹쳤습니다.
처음 맡은 일은 영업이었습니다. 당시 야놀자는 초기 단계였고, 사업의 핵심 자산은 거래처 데이터베이스였습니다.
현장에서 파트너를 직접 만나 협상하면 그 결과가 곧바로 회사 DB로 쌓였습니다. 시장의 신호가 누구보다 먼저 손끝에 닿는 자리였고, 이 시기의 감각이 이후 모든 판단의 기반이 됐습니다.
회사가 빠르게 성장하면서 스타트업 특유의 문제가 드러났습니다. 반복되는 업무에 일관된 프로세스(flow)가 잡혀 있지 않다는 것이었습니다.
답답함을 쌓아두는 대신 스프레드시트로 간단한 업무 자동화 툴을 직접 만들어 보스에게 제안했고, 이것이 전환점이 됐습니다. 그 자리에서 내부 기획 업무를 함께 맡게 됐고, 이후 기획이 자연스럽게 본업이 됐습니다.
프로세스가 어느 정도 자리잡자 이번에는 그동안 후순위로 밀려 있던 질문이 선명해졌습니다. “한 일이 실제로 효과가 있었는가.” plan(계획)과 do(실행)은 그럭저럭 돌아가는데 see(사후 측정)가 비어 있다는 감각이었습니다.
숫자로 정확히 보지 못하면 다음 계획이 서지 않는다고 판단했고, 그때부터 SQL · lodash · Tableau를 치열하게 독학했습니다. raw 쿼리로 DB를 직접 뒤지고, 데이터를 깎아 대시보드로 만드는 일에 가장 긴 시간을 썼습니다.
데이터를 오래 다루다 보니 욕심이 한 단계 더 났습니다. 도구를 쓰는 쪽에서 직접 만드는 쪽으로 가고 싶었습니다.
그 감각을 따라 개발자로 전환했고, 영업·기획·데이터·개발이 분리된 네 개의 방이 아니라 같은 공간의 네 개 창문이라는 사실을 몸으로 체득한 시기였습니다.
지금은 급변하는 AI 시대에 생존을 꿈꾸는 도전자로 서 있습니다. 다각적인 관점으로 AI를 활용해보고자 공부하는 중이고, Conut Lab은 그 여정의 공개 로그이자 결과물입니다.
이 블로그에 올라오는 글은 모두 직접 실행·검증을 거치며, AI에게 도움을 받더라도 최종 판단과 오리지널 인사이트는 직접 덧붙입니다.
Conut Lab 에디토리얼 원칙
- 모든 글은 직접 실행·검증한 결과물만 게시합니다.
- AI로 초안을 작성하더라도 사람의 경험·판단·오리지널 인사이트를 반드시 덧붙입니다 (Google Helpful Content 기준 준수).
- 과장된 생산성 약속 대신 측정 가능한 결과(절약한 시간 · 작업 단계 수)로 이야기합니다.
- 제휴 링크나 협찬이 생기면 해당 본문에서 투명하게 공개합니다.
다루는 주제
- AI 업무 자동화: ChatGPT · Claude · Gemini를 활용한 실무 적용 사례
- 프롬프트 패턴: 보고서 · 기획안 · 회의록 · 분석 업무에 바로 쓰는 프롬프트 모음
- 노코드 자동화: Zapier · Make · n8n · Notion AI로 반복 업무 제거
- LLM 도구 리뷰: 실무 기준 도구 비교
연락
피드백 · 제보 · 제안은 Contact 폼으로 보내 주세요. 개인정보 처리 기준은 개인정보처리방침에서 확인하실 수 있습니다.