관리자였던 것의 단점은, 구체적인 내용을 잘 모른다는 것이었는데..
AI와 대화하면서 개발하고, 최적화하고, 강화하는 작업을 진행하면서...
몇가지 느끼점,
1> 결국 AI를 사용하는 목적은 비용과 속도의 문제였다.
돈이 있었으면 정말 좋은 개발자를 사서 쪼았을 텐데...
클라우드 AI들이 그나마 잘하지만 이것도 서비스의 사용비용에 따라 빈익빈 부익부의 세상..
그래서 처음에는 조금씩 조금씩 개발하다가 속도를 높이기 위해
로컬 LLM을 연계해서 유-무인-무인 복합체계를 사용했는데..
회사에서 겪던 여러가지 갈등을 똑같이 경험하는 내 모습을 발견했다..
로컬 LLM은 이상한거 만들고, 클라우드 LLM은 거짓말하고,
문제가 발견되면 발뺌하고, 다음엔 잘될꺼라는 이야기를 하지만 믿지 않게 되었지..
2> 좋은 장비가 좋은 결과를 만든다
맥북에어에 로컬 llm을 깔아서 유무인-무인 복합체계를 약 2주 정도를 운영하다가
대규모 배치작업이 필요해서 그래픽 카드 설치된 PC를 사용했더니
무려 3-4배 속도로 일처리를 진행했다. 고급 GPU가 짱이었던 것...
로컬 llm의 성능도 업그레이드하고, 더 고급작업에 몇개의 PC직원을 사용할지가
더 효율적인 업무의 기준이 되어 버린 것..
3> SEO 강화
모든 일의 발단은 클라우드 AI가 매번 잘 되고 있고 검색엔진에서 색인 될꺼니
잘 기다리기만 하면 된다는 이야기를 믿고 기다리던 것이었는데..
새 버전의 클라우드 AI가 강하다는 이야기를 듣고 한 번
제로베이스에서 SEO를 다시 측정해봐 한마디에, 92점이라고 주장하던 점수를 50점 이하로 쳐버리고
수정을 해주겠다고 이야기한 것에서 시작되었다.
그래서 대규모 콘텐츠 배치 수정작업을 시작했는데
그럼에도 불구하고 검색엔진이 잘 가져가 줘야 좋아지는거라..
잘 될꺼다라는 낙관적인 생각만 하기는 좀 애매하다는 것.
그래도 덕분에 새로운 서비스에 SEO를 어떻게 할꺼냐 라고 누가 물어본다면
이제 구체적으로 체크리스트도 만들고, 상황도 살펴볼 수 있게 된것은 좋은 점..
4> 돈을 보고 몰려드는 업체들..
서비스를 만들고 콘텐츠를 만들었더니...
업체들이 광고하라고 마구 몰려든다...
그리고 온갖 로봇들이 서버를 점령했다...
참으로 신기한 세상...
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