AI 에이전트로 벤치마크 데이터 수집 자동화하기

요약

AI 모델 출시 시 데이터 분석가들이 수행하는 벤치마크 점수 비교, 토큰당 가격 산정, 라이선스 확인 등 반복적인 데이터 정리 작업을 자동화하는 사례가 소개되었습니다. 기존에는 7개 리더보드 점수와 4개 버전 대비 성능 비교를 포함한 78개 모델의 데이터 시트를 수동으로 관리했으나, 데이터 레이아웃 변경 시 스크립트가 깨지는 문제가 빈번했습니다. 이를 해결하기 위해 Slack 내 AI 직원인 'viktor_com'을 도입하여 리더보드 데이터 수집부터 가격 책정, 성능 비교 차트 초안 생성까지의 과정을 자동화했습니다. 'viktor_com'은 벤더 발표 자료에서만 확인할 수 있는 검증되지 않은 수치를 선제적으로 탐지하는 역할도 수행합니다. 최종적으로 데이터 시트 변경 사항에 대해 사용자의 승인을 거친 후 내용을 확정하는 워크플로우를 구축하여 작업 효율을 극대화했습니다.

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