작은 AI 기능 하나로 AX를 시작하는 방법

AX를 시작한다고 하면 큰 시스템부터 떠올리기 쉽습니다.

여러 업무를 한 번에 연결하고, AI가 대부분의 일을 자동으로 처리하는 모습을 생각합니다. 하지만 처음부터 범위를 크게 잡으면 무엇이 좋아졌고 어디에서 문제가 생겼는지 확인하기 어렵습니다.

권한과 데이터, 승인 방식도 한꺼번에 바뀝니다. 문제가 생겼을 때 어느 단계로 돌아가야 하는지도 복잡해집니다.

AX는 거대한 구축으로만 시작할 필요가 없습니다. 사람이 결과를 확인하고 언제든 멈출 수 있는 작은 기능 하나에서 시작할 수 있습니다.

전체 업무가 아니라 한 단계를 고릅니다

먼저 자주 반복되는 업무 하나를 펼쳐봅니다.

블로그 제작을 예로 들면 다음과 같은 단계가 있습니다.

이 모든 과정을 처음부터 자동화할 필요는 없습니다.

SLUR는 먼저 포스팅 주제 후보를 제안하는 단계처럼 범위가 작은 기능부터 살펴봅니다. AI가 후보를 제안하더라도 어떤 주제로 글을 쓸지는 사람이 결정할 수 있습니다.

결과가 기대와 달라도 글이 바로 발행되거나 고객 업무에 영향을 주지 않습니다. 수정하거나 사용하지 않으면 그만입니다.

첫 번째 AI 기능은 단순히 만들기 쉬운 기능이 아니라 결과를 판단하기 쉬운 기능이어야 합니다.

다음 기준으로 확인할 수 있습니다.

예를 들어 기존 글 목록과 예정된 주제를 바탕으로 다음 포스팅 후보를 제안하는 일은 결과를 바로 비교할 수 있습니다.

반면 고객에게 보낼 답변을 AI가 확인 없이 자동 전송하는 일은 첫 실험으로 적합하지 않습니다. 잘못된 내용이 외부로 전달된 뒤에는 되돌리기 어렵기 때문입니다.

AI가 할 수 있다고 해서 처음부터 실행 권한까지 줄 필요는 없습니다.

처음에는 AI가 결과를 제안하고 사람이 선택하는 방식이 안전합니다.

이렇게 하면 AI가 맡는 부분과 사람이 책임지는 부분이 분명해집니다.

작은 실험의 목적은 사람을 바로 빼는 것이 아닙니다. 어떤 단계에서 AI가 도움이 되고, 어디에서 사람의 판단이 필요한지 확인하는 것입니다.

AI 기능을 만들기 전에 무엇을 확인할지도 정해야 합니다.

주제 제안 기능이라면 다음 질문을 사용할 수 있습니다.

AI가 결과를 빠르게 만들었다는 사실만으로는 성공이라고 보기 어렵습니다.

제안은 빨랐지만 대부분 사용할 수 없다면 유지할 이유가 없습니다. 일부 조건에서만 도움이 된다면 입력 방식이나 범위를 바꿔 다시 확인할 수 있습니다.

결과는 성공과 실패 두 가지로만 나누지 않아도 됩니다.

이 판단을 남기는 것이 다음 실험의 기준이 됩니다.

작은 기능이 안정적으로 작동하면 그다음 단계를 연결할 수 있습니다.

주제 제안이 도움이 됐다면 선택된 주제로 초안을 만드는 단계까지 이어볼 수 있습니다. 이때도 발행까지 한 번에 연결하지 않고 초안을 비공개로 저장하는 경계를 둡니다.

초안 작성이 안정되면 문체 검토, 이미지 구성, 채널별 문장 변환처럼 다음 후보를 살펴볼 수 있습니다.

중요한 것은 기능을 많이 붙이는 속도가 아닙니다.

각 단계에서 다음 내용을 확인해야 합니다.

작은 기능들이 기준 없이 연결되면 복잡한 자동화가 됩니다. 반대로 역할과 승인 경계를 정해 연결하면 실제 업무 방식이 달라지기 시작합니다.

작은 AI 기능 하나를 추가했다고 바로 AX가 되는 것은 아닙니다.

그 기능이 반복 업무 안에서 어떤 역할을 맡고, 사람의 판단과 어떻게 연결되며, 계속 운영할 수 있는지가 중요합니다.

SLUR도 모든 업무를 한 번에 자동화하지 않으려고 합니다. 먼저 범위가 작고 결과를 확인할 수 있는 일부터 적용하고 있습니다.

AI가 맡을 부분과 사람이 결정할 부분을 나눕니다. 효과가 있으면 다음 단계로 확장하고, 맞지 않으면 수정하거나 멈춥니다.

AX의 첫 단계는 거대한 시스템을 만드는 일이 아닐 수 있습니다.

지금 반복하고 있는 일에서, AI가 안전하게 맡을 수 있는 한 단계를 찾는 것부터 시작할 수 있습니다.