AI를 데모가 아니라 제품에 붙입니다
AI 기능 개발
챗봇, 문서 요약, 자동 분류 같은 AI 기능을 기존 서비스에 붙입니다
잘 도는 데모와 매일 쓰는 기능 사이의 거리가, 실제로 붙여본 사람과 아닌 사람을 가릅니다.
AI를 붙이고 싶은데 어디서부터인지 모를 때
챗봇을 붙이고 싶다, 문서를 요약하고 싶다, 문의를 자동으로 나누고 싶다. 방향은 있는데 어떤 모델을 쓸지, 우리 데이터를 어떻게 연결할지, 비용이 얼마나 나올지, 틀린 답이 나오면 어떻게 막을지가 막막합니다. 데모는 반나절이면 되지만, 사용자가 매일 믿고 쓰는 기능은 그다음이 전부입니다.
무엇을 하나요
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쓸 곳부터 정리
AI가 실제로 값을 내는 지점을 먼저 고릅니다. 붙이면 좋아 보이는 것 말고, 사람 손을 실제로 덜어주는 한두 곳부터 시작합니다.
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우리 데이터와 연결
제품 문서, 상품 정보, 지난 문의처럼 답의 근거가 되는 데이터를 검색해서 모델에 넣어줍니다. 근거 없이 지어내는 답을 줄이는 부분입니다.
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비용·지연·오답 설계
어떤 모델을 어디에 쓸지, 캐시로 요금을 어떻게 줄일지, 느릴 때 어떻게 보일지, 틀리면 어떻게 사람에게 넘길지를 같이 정합니다.
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제품에 연결·배포
기존 화면과 서버에 실제 기능으로 연결하고, 키 관리와 사용량 한도까지 걸어 그대로 배포합니다.
무엇을 어떻게 붙였는지 정리
어떤 모델을 어디에 썼는지, 예상 요금과 지연은 얼마인지, 틀린 답은 어떻게 막는지 문서로 남깁니다. 나중에 직접 손보거나 다른 개발자에게 넘길 때 그대로 쓸 수 있습니다.
이렇게 시작합니다
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쓰고 싶은 곳 공유
어디에 AI를 붙이고 싶은지, 어떤 데이터가 있는지 알려주세요. 아직 막연해도 같이 정리해 드립니다.
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범위와 견적
24시간 안에 어디까지 가능한지, 비용은 얼마인지, 무엇을 조심해야 하는지 정리해 드립니다.
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개발·연결·인수
합의된 범위로 만들어 제품에 연결하고, 무엇을 어떻게 붙였는지 문서와 함께 넘깁니다.
이런 곳에 맞습니다
- 문의가 반복돼 챗봇이나 자동 응답이 필요한 서비스
- 문서·리뷰·데이터가 쌓였는데 요약이나 검색이 없는 팀
- AI를 붙이고 싶지만 비용과 오답이 걱정돼 미뤄온 곳
자주 묻는 질문
- 어떤 AI 모델을 쓰나요?
- 정해두지 않습니다. 정확도, 비용, 속도를 놓고 이 기능에 맞는 것을 고릅니다. 상용 모델, 오픈 모델 모두 후보입니다.
- 우리 데이터가 밖으로 나가나요?
- 무엇을 어디로 보내는지 먼저 정하고 시작합니다. 민감한 데이터는 외부로 보내지 않는 방식도 있으니 범위를 잡을 때 같이 정합니다.
- AI가 틀린 답을 하면요?
- 틀릴 수 있다는 전제로 설계합니다. 근거를 함께 보여주거나, 확신이 낮으면 사람에게 넘기거나, 답할 수 없다고 말하게 하는 장치를 넣습니다.