이 운영사는 여러 비교·리뷰 플랫폼을 운영합니다. AI·데이터 플랫폼팀은 Dify Enterprise를 Google Kubernetes Engine 위에 배포하고 Azure AD / Okta SSO와 연동한 뒤 전사에 배포했습니다.
가장 설득력 있는 것은 현장 팀의 실제 성과입니다. 한 플랫폼에서는 한 엔지니어가 자동 콘텐츠 생성을 통해 Dify가 콘텐츠 제작 비용을 크게 낮췄다고 밝혔습니다.
다른 플랫폼에서는 마케팅팀이 약 3시간 만에 자동 상품 정보 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 현재 마케팅팀이 직접 운영하며 엔지니어의 지속적인 개입이 필요 없습니다.
30%
임직원이 약 1개월 만에 등록(Dify)
70
개 앱을 Dify에서 구축
5
개 활성 워크스페이스
80%
사용자가 매주 Dify를 이용
출처: 선도적인 디지털 콘텐츠·가격 비교 플랫폼 운영사의 Dify 도입 사례, 2025년
인터넷·미디어 사업은 요구가 까다로운 교차점에 서 있습니다. 콘텐츠는 대량으로 만들어야 하고, 사용자는 빠르면서도 좋은 것을 동시에 원하며, 경쟁은 새 기능을 얼마나 빨리 내놓느냐로 갈립니다. 한편으로는 과거 기사·사용자 행동·상품 카탈로그·자체 톤앤매너 같은 풍부한 독자 데이터를 쥐고 있지만, 이는 실제로 활용될 때 비로소 해자가 됩니다. 그래서 'AI를 할 것인가'는 이미 질문이 아닙니다. 파일럿은 누구나 돌려봤습니다. 어려운 건 데모 그다음입니다. 대부분의 프로토타입은 나머지 조직으로 퍼지지 못하고, 퍼진 소수마저 결국 유지보수 부담이 됩니다.
여기서 물꼬를 트는 것은 더 똑똑한 모델이 아니라, 소유권을 업무에 가장 가까운 사람에게 넘기는 일입니다. Dify에서는 플랫폼팀이 통합·거버넌스된 환경 하나를 운영하고, 현업팀이 그 위에서 직접 만듭니다. AI는 사진이나 거래 데이터 같은 원천 자료로 바로 게시할 수 있는 기사·제목·메타데이터를 생성하고, 과거에 성과를 낸 콘텐츠에서 학습합니다. 또한 오케스트레이션 계층으로서 외부 소스를 수집하고 데이터를 정규화하며 카탈로그를 실시간으로 갱신합니다. 그리고 페이지 점검·회의록·문서 작성 같은 일상의 작은 효율이 쌓여 실제로 되찾는 업무 시간이 됩니다.
