서비스에 AI 기능을 추가하면 사용자 질문에 자동으로 답해주는 챗봇이나 상담 기능을 만들 수 있습니다.
고객센터 문의를 줄이거나, 사내 업무 문서를 빠르게 찾거나, 상품과 서비스 정보를 안내하는 데 활용할 수 있습니다.
그래서 AI 기능을 기획할 때 자연스럽게 이런 기대를 하게 됩니다.
“우리 서비스에 AI를 붙이면 사용자가 무엇을 물어봐도 알아서 정확하게 답해주지 않을까?”
하지만 실제 서비스에서 AI 기능을 운영하려면 모델이 얼마나 똑똑한지만 보는 것으로는 부족합니다.
AI가 어떤 자료를 참고하도록 할 것인지, 오래된 자료와 최신 자료를 어떻게 구분할 것인지, 사용자마다 볼 수 있는 정보가 다른 경우 권한을 어떻게 적용할 것인지도 함께 정해야 합니다.
무엇보다 중요한 것은 AI가 답을 모르는 상황에서 어떻게 행동해야 하는가입니다.
근거가 충분하지 않은데도 그럴듯한 답변을 만들어내거나, 오래된 문서를 기준으로 현재 정책을 안내하거나, 사용자가 원래 볼 수 없는 정보를 답변에 포함한다면 편의를 위해 도입한 AI가 오히려 새로운 운영 위험이 될 수 있습니다.
따라서 실제 서비스에 AI 기능을 도입할 때는 답변 기능 자체보다 데이터 범위, 권한, 출처, 답변 제한, 상담원 연결 기준까지 하나의 운영 흐름으로 설계하는 것이 중요합니다.
1. AI 모델이 좋아지면 모든 질문에 정확히 답할 수 있을까요?
생성형 AI를 도입할 때 가장 먼저 비교하는 것은 모델 성능인 경우가 많습니다.
어떤 모델이 한국어를 더 잘 이해하는지, 답변 속도는 빠른지, 비용은 얼마나 드는지, 긴 문서를 얼마나 많이 처리할 수 있는지를 확인합니다.
물론 모델 선택은 중요합니다.
하지만 업무용 AI의 답변 품질은 모델 자체만으로 결정되지 않습니다.
예를 들어 회사의 환불 정책을 묻는 고객에게 AI가 답해야 한다고 생각해보겠습니다.
아무리 좋은 모델을 사용하더라도 최신 환불 정책을 AI가 참고할 수 없다면 정확한 답변을 제공하기 어렵습니다.
반대로 내부 문서에 최신 정책이 명확하게 정리되어 있고 AI가 해당 자료를 안정적으로 검색할 수 있다면 비교적 작은 모델을 사용하더라도 필요한 답변을 제공할 수 있는 경우가 있습니다.
결국 중요한 것은 모델이 얼마나 많이 알고 있는지가 아니라 우리 서비스에서 어떤 정보를 근거로 답하도록 만들 것인가입니다.
2. 서비스 AI는 일반적인 지식보다 우리 데이터를 기준으로 답해야 할 수 있습니다
일반적인 생성형 AI는 다양한 공개 데이터를 기반으로 많은 질문에 답할 수 있습니다.
하지만 실제 서비스에서는 일반적인 답보다 회사의 정책과 데이터가 더 중요할 수 있습니다.
예를 들어 사용자가 “배송은 며칠 걸리나요?”라고 질문했다고 생각해보겠습니다.
일반적인 쇼핑몰 배송 기간을 설명하는 것보다 실제 우리 서비스의 배송 정책을 안내해야 합니다.
“예약 취소 수수료가 있나요?”라는 질문도 마찬가지입니다.
인터넷에서 흔히 사용하는 기준을 안내하는 것이 아니라 현재 서비스의 취소 정책을 근거로 답해야 합니다.
따라서 AI 기능을 개발할 때는 AI가 자유롭게 답하도록 하는 영역과 내부 자료를 근거로 답해야 하는 영역을 구분하는 것이 좋습니다.
3. 참고 자료가 오래되면 AI도 오래된 답변을 할 수 있습니다
AI에게 사내 문서나 서비스 매뉴얼을 연결했다고 해서 항상 최신 답변이 나오는 것은 아닙니다.
검색 대상에 오래된 문서가 함께 들어 있다면 AI가 이전 기준을 참고할 수 있기 때문입니다.
예를 들어 환불 정책이 2025년과 2026년에 각각 존재한다고 생각해보겠습니다.
두 문서가 모두 검색 대상이라면 AI는 과거 정책을 근거로 답할 가능성이 있습니다.
그래서 문서 기반 AI에서는 단순히 파일을 많이 넣는 것보다 어떤 문서가 현재 유효한지 구분하는 구조가 중요합니다.
문서마다 다음과 같은 정보를 관리할 수 있습니다.
- 문서 제목
- 문서 종류
- 작성일
- 시행일
- 최종 수정일
- 버전
- 현재 사용 여부
- 이전 버전 여부
이렇게 하면 일반적인 질문에는 최신 문서를 우선하고 과거 자료는 필요한 경우에만 참고하도록 설계할 수 있습니다.
4. 문서가 많다고 답변 품질이 반드시 좋아지는 것은 아닙니다
AI 기능을 구축할 때 가능한 많은 자료를 넣으면 더 정확해질 것이라고 생각하기 쉽습니다.
하지만 중복되거나 서로 다른 내용을 담고 있는 문서가 많으면 오히려 답변이 불안정해질 수 있습니다.
예를 들어 같은 기능에 대한 매뉴얼이 여러 버전으로 존재하거나 개인이 작성한 업무 메모와 공식 정책 문서가 함께 검색될 수 있습니다.
이런 경우 어떤 문서를 더 신뢰해야 하는지 기준이 필요합니다.
공식 문서를 우선할지, 최신 문서를 우선할지, 특정 부서에서 승인한 자료만 답변 근거로 사용할지를 정할 수 있습니다.
즉 AI 데이터 관리는 단순한 파일 업로드 기능이 아니라 어떤 자료를 공식적인 답변 근거로 인정할 것인지 관리하는 과정이라고 볼 수 있습니다.
5. 근거가 없는 질문에는 답하지 않는 것이 더 나을 수 있습니다
일반적인 챗봇에서는 사용자가 무엇을 질문하더라도 최대한 답변하는 것이 좋아 보일 수 있습니다.
하지만 업무용 서비스에서는 잘못된 답변 하나가 실제 업무 처리로 이어질 수 있습니다.
예를 들어 AI 상담원이 고객에게 실제 정책에 없는 환불 가능 조건을 안내했다고 생각해보겠습니다.
고객은 AI 답변을 믿고 환불을 요구할 수 있고 운영팀은 이후 문제를 처리해야 합니다.
이런 서비스라면 관련 문서를 찾지 못했을 때 AI가 임의로 답을 만들기보다 다음과 같이 안내하는 것이 더 안전할 수 있습니다.
“현재 확인 가능한 자료에서는 해당 내용을 찾지 못했습니다. 정확한 안내를 위해 상담원에게 문의해주세요.”
결국 업무용 AI에서 중요한 기능 중 하나는 답을 생성하는 기능이 아니라 답변을 중단하는 기준입니다.
6. ‘모른다’고 판단하는 기준도 설계해야 합니다
그렇다면 어떤 경우에 AI가 답변하지 않아야 할까요?
서비스 성격에 따라 여러 기준을 사용할 수 있습니다.
- 관련 문서를 찾지 못한 경우
- 검색 결과와 질문의 관련성이 낮은 경우
- 여러 문서의 내용이 서로 충돌하는 경우
- 현재 적용 중인 문서를 확인할 수 없는 경우
- 답변에 필요한 데이터가 부족한 경우
- 사용자에게 필요한 문서 접근 권한이 없는 경우
이런 상황을 모두 같은 방식으로 처리할 필요도 없습니다.
질문이 모호하다면 추가 질문을 할 수 있고, 자료가 없다면 상담원 연결을 안내할 수 있습니다.
서로 다른 정책이 검색됐다면 사용자가 임의로 판단하지 않도록 담당 부서 확인이 필요하다고 알려줄 수도 있습니다.
7. 답변 출처를 보여주면 사용자가 직접 확인할 수 있습니다
AI가 업무 정보를 제공한다면 사용자가 답변의 근거를 확인할 수 있도록 만드는 것이 좋습니다.
예를 들어 AI가 다음과 같이 답했다고 생각해보겠습니다.
“서비스 이용일 24시간 전까지 예약을 취소하면 취소 수수료가 없습니다.”
이 문장만 보여주면 사용자는 AI가 어떤 자료를 근거로 답했는지 알 수 없습니다.
답변 아래에 다음 정보를 함께 제공할 수 있습니다.
- 출처 문서명
- 관련 페이지 또는 문단
- 문서 최종 수정일
- 원문 확인 링크
사용자는 중요한 내용이라면 원문까지 직접 확인할 수 있습니다.
특히 사내 규정이나 계약, 업무 절차처럼 정확성이 중요한 영역에서는 출처 표시가 AI에 대한 신뢰를 높이는 데 도움이 됩니다.
8. 사용자마다 볼 수 있는 정보가 다르다면 AI도 권한을 따라야 합니다
사내 AI나 B2B 서비스를 개발한다면 권한 문제도 반드시 고려해야 합니다.
같은 회사에서 사용하는 문서라고 해도 모든 직원이 모든 정보를 열람할 수 있는 것은 아닙니다.
인사 자료, 정산 정보, 특정 고객 계약서, 프로젝트 내부 자료 등은 접근 대상이 제한될 수 있습니다.
사용자가 AI에 질문했을 때 원래 볼 수 없는 문서가 검색되고 해당 내용이 답변에 포함된다면 기존 시스템의 권한 정책을 우회하는 결과가 될 수 있습니다.
따라서 AI가 문서를 검색하기 전에 현재 로그인한 사용자의 권한을 먼저 확인하는 구조가 중요합니다.
사용자가 직접 열 수 없는 자료라면 AI를 통해서도 내용을 확인할 수 없어야 합니다.
9. 최종 답변에서 가리는 것보다 검색 단계에서 제한하는 것이 좋습니다
권한 처리를 단순하게 생각하면 AI가 모든 문서를 검색한 뒤 최종 답변에서 민감한 내용만 제거하면 된다고 생각할 수 있습니다.
하지만 이미 권한 밖의 문서를 모델에 전달했다면 해당 정보가 답변 작성 과정에 영향을 줄 수 있습니다.
따라서 일반적으로는 사용자의 권한을 확인한 뒤 접근 가능한 문서만 검색 대상으로 만드는 방식이 더 적절합니다.
예를 들어 영업팀 사용자는 전사 공개 자료와 영업팀 자료를 검색하고, 인사팀 사용자는 인사팀 문서를 추가로 검색하도록 구성할 수 있습니다.
프로젝트별 권한이 있다면 참여 중인 프로젝트 자료만 검색 대상으로 제한할 수도 있습니다.
10. 고객 상담 AI라면 사용자별 데이터 접근도 주의해야 합니다
문서뿐 아니라 실제 고객 데이터를 AI가 사용하는 서비스도 있습니다.
예를 들어 사용자가 “내 주문 배송 상태 알려줘”라고 질문하면 AI가 주문 데이터를 조회해 답하도록 만들 수 있습니다.
이때 가장 중요한 것은 현재 로그인한 사용자의 주문만 조회하도록 제한하는 것입니다.
단순히 주문번호를 전달받아 조회하는 구조라면 다른 사용자의 주문번호를 입력했을 때 정보가 노출될 가능성을 확인해야 합니다.
따라서 AI 기능이라고 해서 기존 API의 인증과 권한 검증을 생략하면 안 됩니다.
AI는 사용자 대신 시스템 기능을 호출하는 인터페이스일 뿐이며, 실제 데이터 접근에는 기존 서비스와 동일한 권한 규칙을 적용하는 것이 중요합니다.
11. AI가 직접 업무를 처리한다면 더 엄격한 기준이 필요합니다
AI가 질문에 답하는 것에서 더 나아가 실제 업무를 실행하도록 만드는 서비스도 있습니다.
예를 들어 AI에게 다음과 같은 요청을 할 수 있습니다.
- 예약을 취소해줘.
- 주소를 변경해줘.
- 환불을 접수해줘.
- 담당자에게 문의를 전달해줘.
이런 기능은 단순 답변보다 훨씬 신중하게 설계해야 합니다.
사용자의 요청 의도를 잘못 해석하면 실제 데이터가 변경될 수 있기 때문입니다.
따라서 중요한 작업이라면 실행 전에 내용을 다시 보여주고 사용자의 확인을 받는 방식이 필요할 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같습니다.
“8월 31일 예약을 취소하시겠습니까? 취소 수수료는 20,000원입니다.”
사용자가 최종 확인한 뒤에만 실제 취소 API를 호출하는 방식입니다.
12. 모든 질문을 AI가 해결하도록 만들 필요는 없습니다
AI 상담 기능을 만들 때 목표를 ‘상담원 없이 모든 문의 해결’로 잡는 경우가 있습니다.
하지만 실제 서비스에서는 사람이 처리하는 것이 더 적절한 문의도 있습니다.
복잡한 예외 상황이나 고객 불만, 개별 보상 판단, 중요한 계약 관련 문의 등이 대표적입니다.
이런 질문까지 AI가 무리하게 해결하려 하면 잘못된 답변이 발생할 가능성이 높아집니다.
따라서 AI가 처리할 영역과 사람이 처리할 영역을 나누는 것이 좋습니다.
예를 들어 자주 묻는 정책과 사용 방법은 AI가 안내하고, 예외 상황이나 민감한 업무는 상담원에게 넘길 수 있습니다.
13. 상담원 연결 기준을 먼저 정해야 합니다
AI 상담에서 중요한 기능 중 하나가 상담원 연결입니다.
단순히 사용자가 “상담원 연결해줘”라고 말했을 때만 연결하는 것보다 AI가 해결하기 어려운 상황을 자동으로 판단할 수도 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 경우 상담원 연결을 고려할 수 있습니다.
- 관련 자료를 찾지 못한 경우
- 동일한 질문이 여러 번 반복되는 경우
- 사용자가 AI 답변에 만족하지 못한 경우
- 환불·보상 등 별도 판단이 필요한 경우
- 개인정보 또는 민감한 업무가 포함된 경우
- AI 답변 신뢰도가 충분하지 않은 경우
이런 기준을 정하면 AI가 억지로 모든 문제를 해결하려 하지 않고 필요한 시점에 사람에게 업무를 넘길 수 있습니다.
14. 상담원에게 넘길 때 대화 내용도 함께 전달하면 좋습니다
사용자가 AI와 10분 동안 대화한 뒤 상담원에게 연결됐는데 처음부터 다시 상황을 설명해야 한다면 사용자 경험이 좋지 않을 수 있습니다.
따라서 상담원 연결 시 AI와 나눈 대화와 필요한 정보를 함께 전달하는 방식도 고려할 수 있습니다.
예를 들어 다음 정보가 상담원 화면에 표시될 수 있습니다.
- 사용자의 주요 질문
- AI가 안내한 내용
- 관련 주문 또는 예약 정보
- AI가 해결하지 못한 이유
- 참고한 문서
상담원은 사용자가 다시 처음부터 설명하지 않아도 현재 상황을 파악하고 바로 상담을 이어갈 수 있습니다.
이렇게 보면 AI와 상담원은 서로 대체하는 관계라기보다 하나의 상담 업무 흐름 안에서 역할을 나누는 구조로 설계할 수 있습니다.
15. AI가 잘못 답한 사례를 확인할 수 있어야 합니다
실제 서비스에 AI 기능을 출시하면 예상하지 못한 질문이 계속 들어오게 됩니다.
일부 질문에는 잘 답하고 일부 질문에는 잘못된 답변을 할 수 있습니다.
그런데 최종 답변만 사용자에게 보여주고 운영 기록을 전혀 남기지 않는다면 어떤 문제가 반복되는지 알기 어렵습니다.
운영 목적에 따라 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다.
- 사용자의 질문
- 검색된 자료
- AI가 생성한 답변
- 답변 생성 시각
- 상담원 연결 여부
- 사용자 피드백
이런 데이터를 살펴보면 어떤 유형의 질문에서 답변 품질이 낮은지 파악할 수 있습니다.
16. 잘못된 답변의 원인이 항상 모델인 것은 아닙니다
AI가 잘못 답하면 가장 먼저 모델을 바꿔야 한다고 생각할 수 있습니다.
하지만 실제 원인은 여러 가지일 수 있습니다.
필요한 문서가 등록되지 않았거나 오래된 문서가 검색되었을 수도 있습니다.
문서 내용은 정확하지만 검색 과정에서 관련 없는 부분을 가져왔을 수도 있습니다.
사용자의 질문 자체가 모호해서 잘못 해석했을 수도 있습니다.
따라서 AI 품질을 개선할 때는 다음 과정을 구분해서 살펴보는 것이 좋습니다.
질문 이해 → 자료 검색 → 근거 선택 → 답변 생성 → 사용자 전달
어느 단계에서 문제가 생겼는지 확인해야 적절한 개선 방법을 찾을 수 있습니다.
17. AI 답변 품질은 실제 질문으로 테스트해야 합니다
개발 과정에서는 몇 가지 예시 질문으로 AI를 테스트하게 됩니다.
하지만 실제 사용자는 개발자가 예상한 방식으로만 질문하지 않습니다.
같은 내용을 다양한 표현으로 질문할 수 있고 중요한 정보를 생략한 채 질문할 수도 있습니다.
따라서 출시 전 실제 업무에서 발생하는 질문을 모아 테스트하는 것이 좋습니다.
기존 고객센터 문의 내역이나 사내 자주 묻는 질문을 활용할 수도 있습니다.
예를 들어 50개 또는 100개의 대표 질문을 정한 뒤 원하는 답변이 나오는지, 적절한 출처를 찾는지, 답할 수 없는 질문에는 제대로 거절하는지 확인할 수 있습니다.
AI 기능 역시 일반 소프트웨어와 마찬가지로 실제 업무 시나리오를 기준으로 테스트해야 합니다.
18. 답변 속도와 비용도 함께 고려해야 합니다
AI 답변의 정확도를 높이기 위해 너무 많은 문서를 검색하거나 매우 큰 모델을 항상 사용하면 응답 시간이 길어지고 운영비도 증가할 수 있습니다.
따라서 서비스에서는 정확도뿐 아니라 속도와 비용의 균형도 중요합니다.
단순한 FAQ는 빠르고 비용이 낮은 구조로 처리하고, 복잡한 질문만 더 많은 자료를 검색하거나 다른 모델을 사용하도록 구성할 수도 있습니다.
모든 질문을 같은 방식으로 처리할 필요는 없습니다.
서비스의 질문 유형을 구분하고 필요한 수준의 AI를 적용하면 운영비를 관리하면서도 필요한 품질을 유지할 수 있습니다.
19. 개인정보가 포함된 질문도 고려해야 합니다
실제 AI 상담에서는 사용자가 이름, 전화번호, 주문번호 또는 개인적인 정보를 직접 입력할 수 있습니다.
따라서 질문과 답변 기록을 저장한다면 어떤 정보를 저장하고 누가 볼 수 있는지도 정해야 합니다.
운영 분석을 위해 모든 대화를 무조건 장기간 보관하는 것이 적절한지 검토할 필요가 있습니다.
외부 AI API를 사용하는 경우 어떤 데이터가 외부 서비스로 전달되는지도 확인해야 합니다.
결국 AI 기능의 데이터 정책은 문서 검색뿐 아니라 사용자가 실제로 입력하는 정보까지 포함해서 설계해야 합니다.
20. 관리자가 AI 데이터와 답변 범위를 관리할 수 있어야 합니다
AI 기능을 한 번 개발했다고 해서 계속 같은 상태로 운영할 수 있는 것은 아닙니다.
서비스 정책이 변경되고 새로운 상품이 추가되며 업무 문서도 계속 업데이트됩니다.
그때마다 개발자가 직접 데이터베이스를 수정해야 한다면 운영 효율이 떨어질 수 있습니다.
서비스에 따라 관리자 화면에서 다음 기능을 제공하는 것도 고려할 수 있습니다.
- AI 참고 문서 등록
- 문서 수정·비활성화
- 문서 버전 관리
- 검색 반영 상태 확인
- 답변 실패 질문 확인
- 상담원 연결 질문 확인
이렇게 하면 AI 기능을 단순히 개발자가 관리하는 기능이 아니라 운영팀이 지속적으로 관리할 수 있는 시스템으로 만들 수 있습니다.
21. AI 기능을 기획할 때 확인하면 좋은 항목
AI 챗봇이나 사내 AI 기능을 개발하려고 한다면 모델을 선택하기 전에 다음 항목부터 정리해보는 것이 좋습니다.
- 목적: AI가 어떤 업무를 해결해야 하는가?
- 질문 범위: 어떤 질문까지 답해야 하는가?
- 자료: 어떤 데이터를 근거로 답할 것인가?
- 최신성: 최신 자료와 과거 자료를 어떻게 구분할 것인가?
- 권한: 사용자마다 볼 수 있는 정보가 다른가?
- 출처: 사용자가 답변 근거를 확인할 수 있는가?
- 답변 제한: 근거가 부족하면 답하지 않도록 할 것인가?
- 실행 기능: AI가 조회만 할 것인지 실제 업무까지 처리할 것인가?
- 확인 절차: 중요한 업무 실행 전 사용자 확인이 필요한가?
- 상담원 연결: 어떤 경우 사람이 업무를 이어받아야 하는가?
- 기록: 질문과 답변 이력을 어느 정도 보관할 것인가?
- 운영: 잘못된 답변을 어떻게 발견하고 개선할 것인가?
이런 항목을 먼저 정리하면 단순히 AI API를 연결하는 것을 넘어 실제 서비스에서 사용할 수 있는 AI 기능의 범위를 구체적으로 정하기 쉬워집니다.
22. AI 개발 견적에서 ‘챗봇 연동’ 한 줄만 봐서는 부족합니다
AI 기능 개발 견적서를 보면 ‘GPT 연동’, ‘AI 챗봇’, ‘RAG 구축’ 같은 항목이 한 줄로 표시되는 경우가 있습니다.
하지만 같은 AI 챗봇이라도 구현 범위는 크게 달라질 수 있습니다.
사용자가 질문을 입력하면 AI 모델의 답변을 그대로 출력하는 기능은 비교적 단순할 수 있습니다.
반면 사내 문서를 검색하고 사용자 권한을 확인한 뒤 출처를 표시하며, 답변하기 어려운 질문은 상담원에게 넘기는 서비스는 훨씬 많은 기능이 필요합니다.
여기에 실제 주문 조회, 예약 취소, 문의 등록 같은 업무 기능까지 AI가 실행한다면 기존 시스템의 API와 권한 구조도 함께 연결해야 합니다.
따라서 AI 개발 견적을 검토할 때는 단순히 어떤 모델을 사용하는지보다 AI가 어떤 데이터를 볼 수 있고 어떤 행동까지 수행하며 실패했을 때 어떻게 처리되는지를 확인하는 것이 중요합니다.
23. AI 서비스의 목표는 ‘무조건 답변’이 아니라 ‘신뢰할 수 있는 대응’입니다
AI를 서비스에 추가하면 많은 질문에 빠르게 답할 수 있습니다.
하지만 모든 질문에 답변하도록 만드는 것이 반드시 좋은 AI 서비스인 것은 아닙니다.
잘못된 정보를 자신 있게 답하는 것보다 정확한 근거가 없다고 알려주는 것이 나을 수 있습니다.
사용자가 원래 볼 수 없는 정보라면 답변하지 않아야 하며, 사람이 판단해야 하는 문제라면 적절한 시점에 상담원에게 연결해야 합니다.
결국 실제 업무에 사용하는 AI의 품질은 단순한 답변 생성 능력이 아니라 언제 답하고, 무엇을 근거로 답하고, 언제 사람에게 넘겨야 하는지를 얼마나 잘 통제할 수 있는가에 달려 있습니다.
AI 기능을 서비스에 도입하고 있다면
AI 기능은 API를 연결하고 채팅 화면을 만드는 것만으로 완성되지 않습니다.
실제 서비스에서는 답변에 사용할 데이터의 최신성, 사용자의 접근 권한, 답변 출처, 근거 부족 시 처리 방법까지 함께 설계해야 합니다.
고객 상담에 활용한다면 AI가 해결할 수 있는 범위와 사람이 이어받아야 하는 기준도 필요합니다.
다음과 같은 전체 흐름을 함께 검토해보는 것이 좋습니다.
사용자 질문 → 사용자 권한 확인 → 관련 데이터 검색 → 최신 자료 확인 → 답변 근거 검증 → AI 답변 생성 → 출처 표시 → 근거 부족 시 답변 제한 → 필요한 경우 상담원 연결
AI가 실제 업무를 수행한다면 여기에 실행 권한 확인과 최종 사용자 확인 절차까지 추가할 수 있습니다.
결국 AI 기능에서 중요한 것은 모든 질문에 답하게 만드는 것이 아니라 우리 서비스가 신뢰할 수 있는 범위 안에서 답하도록 만드는 것입니다.
AI 기능의 활용 범위가 고민된다면 OneSoft와 데이터·운영 기준부터 검토해보세요.
개발 문의와 자세한 내용은 OneSoft 홈페이지 에서 확인해보세요.
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