트레드링스 서비스 모델 피봇 및 AI 도입

1. 문제 (Problem)

트레드링스는 2015년 창립하여 물류의 혁신이라는 가치를 중심으로 링고, 쉽고, 짐고 서비스를 제공하는 수출입 물류 플랫폼 기업이었습니다. 하지만 다음과 같은 문제점들이 있었습니다:

서비스 모델의 한계: 기존 견적중심 서비스 모델의 수익성 및 사용자 만족도 저하
수동 문서 처리: 선적 문서 정보 추출의 수동적이고 비효율적인 프로세스
개발 프로세스 비효율: Git-flow 전략으로 인한 배포 지연 및 QA 일정 이슈
코드 품질 문제: 테스트 커버리지 부족으로 인한 안정성 문제

2. 해결 (Solution)

이러한 문제들을 해결하기 위해 다음과 같은 접근 방식을 취했습니다:

서비스 모델 피봇 (견적중심 → 선적중심)

2달간 3명의 개발자와 함께 서비스 모델 변경
선적중심의 신규 피처 개발과 함께 6월에 서비스 오픈
영업팀과의 협업을 통한 서비스 활성화

Document AI PoC 개발

ChatGPT & Azure Document AI 활용: 선적 문서 정보 추출 제품 PoC 진행
텍스트 유사도 알고리즘: AI와 결합하여 정확도 향상
50개 내외의 이미지 샘플로 검증하여 원하는 정보를 원하는 텍스트 정확도로 추출 확인
비용 최적화: 선적 이미지당 AI 비용을 $9 정도로 맞춤

ChatGPT 활용 사내 서비스 제공

물도도(물류 도메인 도우미): ChatGPT 빌더를 활용한 물류 전문 도우미
HSCode 도우미: HSCode 분류 및 정보 제공 서비스

개발 프로세스 개선

Git-flow → Github-flow 전환: QA 일정 이슈로 배포되지 못하는 상황 해결
릴리즈 주기 개선: github-flow 전략 도입으로 배포 주기 단축
품질 유지: test coverage를 통한 품질 유지 (백엔드 환경에 한정)

TDD 도입 및 코드 품질 개선

테스트 커버리지 0% → 27% 확보
테스트 설계에 의한(driven) 업무(스토리) 목표 식별
안정적인 코드베이스 증가로 리팩토링 분위기 활성화
OOP와 DDD에 기반한 리팩토링: 파편화된 개념을 응집하도록 개선

조직 성장 및 문화 개선

코드리뷰 문화 활성화
사내 함께 읽기 모임 주도로 지속적인 활성화
사내 IT 커뮤니티 시도

3. 결과 (Results)

비즈니스 성과

서비스 모델 피봇 성공: 견적중심에서 선적중심으로 성공적 전환
Document AI PoC 완료: 90% 이상의 정확도로 선적 문서 정보 추출 성공
비용 효율성: 선적 이미지당 $9의 AI 비용으로 경제적 운영

기술적 성과

테스트 커버리지 27% 달성: 0%에서 27%로 대폭 개선
릴리즈 주기 개선: Git-flow에서 Github-flow 전환으로 배포 효율성 향상
코드 품질 향상: OOP & DDD 기반 리팩토링으로 코드 품질 개선

조직적 성과

비신뢰기반 → 신뢰기반 개발문화: 코드리뷰 활성화를 통한 팀 문화 개선
개발팀 협업 분위기 개선: 코드리뷰 활성화에 따른 팀워크 향상
지속적인 학습 문화: 사내 함께 읽기 모임을 통한 지식 공유 활성화

4. 나의 역할 및 인사이트 (My Role & Insights)

역할:

개발팀 짐고 프로덕트 팀장 (2023.12 ~ 2024.10)
서비스 모델 피봇 프로젝트 리드
Document AI PoC 개발 및 검증
TDD 도입 및 코드 품질 개선 프로젝트 리드
개발팀 문화 개선 및 조직 성장

인사이트: 서비스 모델 피봇은 기술적 도전뿐만 아니라 비즈니스 전략의 변화를 수반하는 복합적인 프로젝트였습니다. 특히 2달이라는 짧은 기간 내에 3명의 개발자와 함께 서비스를 전환해야 했던 상황에서, 명확한 목표 설정과 단계적 접근이 성공의 핵심이었습니다.

AI 도입에서는 단순히 최신 기술을 적용하는 것이 아니라, 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 방향으로 접근했습니다. Document AI PoC를 통해 90% 이상의 정확도를 달성하면서도 비용을 $9/이미지로 최적화할 수 있었던 것은, 기술과 비즈니스 요구사항을 균형있게 고려한 결과였습니다.

개발 조직의 성장 측면에서는 TDD 도입과 코드리뷰 문화 활성화를 통해 단순히 코드 품질을 개선하는 것을 넘어서, 팀원들이 서로를 신뢰하고 협업할 수 있는 문화를 만들어낼 수 있었습니다. 이는 기술적 성과보다 더 큰 가치를 창출했다고 생각합니다.