왜 AI 앱 프로젝트는 초기에 실패하는가 (좋은 아이디어라도)\n\nAI 앱은 처음에는 쉬워 보입니다: API를 연결하고, 몇 개의 프롬프트를 쓰면 데모가 인상적이죠. 그런데 실제 사용자가 엉망인 입력, 불명확한 목표, 엣지 케이스를 들고 오면—앱은 일관성이 없거나 느리거나 자신 있게 틀리게 됩니다.\n\nAI에서의 “초보자 실수”는 역량의 문제가 아닙니다. 확률적이고 맥락에 민감하며 때로 그럴듯한 답을 지어내는 새로운 구성요소로 빌드하기 때문입니다. 많은 초기 실패는 팀이 그 구성요소를 일반 라이브러리 호출처럼 다루기 때문에 발생합니다—결정적이고, 완전히 제어 가능하며, 이미 비즈니스와 정렬된 것으로 간주하는 식으로요.\n\n### 이 가이드를 어떻게 사용할 것인가\n\n이 가이드는 위험을 빠르게 줄이도록 구성되어 있습니다. 먼저 영향이 가장 큰 문제(문제 선택, 베이스라인, 평가, 신뢰를 위한 UX)를 고치고, 그다음 최적화(비용, 지연, 모니터링)로 넘어가세요. 시간이 제한적이라면 침묵하는 실패를 막는 항목들을 우선하세요.\n\n### 빠른 사고 모델\n\nAI 앱을 하나의 체인으로 생각하세요:\n\n- 입력: 사용자 메시지, 파일, DB 레코드, 검색된 문서\n- 모델: 프롬프트, 툴/함수, 제약, 컨텍스트 윈도우\n- 출력: 모델의 응답, 인용, 수행된 액션\n- 사용자 영향: 의사결정, 절약(또는 낭비)된 시간, 얻은(또는 잃은) 신뢰\n\n프로젝트가 초기에 실패할 때 문제가 “모델이 나쁘다”인 경우는 드뭅니다. 보통 체인 중 한 고리가 정의되지 않았거나 테스트되지 않았거나 실제 사용과 정렬되지 않았기 때문입니다. 다음 섹션들은 가장 흔한 약한 고리들과 전체를 다시 만들지 않고 적용할 수 있는 실용적 수정책을 보여줍니다.\n\n한 가지 실용적 팁: 빠르게 움직일 때는 안전하게 반복하고 즉시 롤백할 수 있는 환경을 사용하세요. Koder.ai 같은 플랫폼(채팅으로 웹, 백엔드, 모바일 앱을 빌드하는 바이브 코딩 플랫폼)은 흐름을 빠르게 프로토타이핑하고 변경을 작게 유지하며 스냅샷/롤백에 의존할 수 있어 실험이 품질을 저하시킬 때 도움이 됩니다.\n\n## 실수 #1: AI로 잘못된 문제를 풀려 함\n\n흔한 실패 모드는 “AI를 추가하자”로 시작하고 그다음에 사용할 곳을 찾는 것입니다. 결과는 데모에서는 인상적이지만 실제 사용에서는 관련 없거나(또는 짜증나는) 기능이 됩니다.\n\n### 수행할 일을(job-to-be-done) 먼저 쓰세요\n\n모델을 선택하거나 프롬프트를 설계하기 전에 사용자가 어떤 일을 하려 하는지, 어떤 상황에서, 오늘 무엇이 어렵게 만드는지를 평범한 언어로 적으세요.\n\n그다음 측정 가능한 성공 기준을 정의하세요. 예: “답장 초안 작성 시간을 12분에서 4분으로 단축”, “첫 응답 오류를 2% 이하로 감소”, “양식 완료율을 10% 증가”. 측정할 수 없다면 AI가 도움이 되었는지 알 수 없습니다.\n\n### 좁은 v1 유스케이스 하나를 선택하고 무엇을 뺄지 결정하세요\n\n초보자들은 종종 만능 어시스턴트를 만들려 합니다. v1에서는 AI가 명확한 가치를 더할 수 있는 단일 워크플로 단계 하나를 선택하세요.\n\n좋은 v1은 보통:\n\n- 기존 프로세스에 맞물린다(하루아침에 교체하지 않음)\n- 입력과 예상 출력이 명확하다\n- 되돌릴 수 없는 행동 전에 사람이 검토할 수 있다\n\n같이 중요한 것은 v1에 들어가지 않을 것(추가 툴, 다중 데이터 소스, 엣지 케이스 자동화)을 명시하는 것입니다. 이로써 범위가 현실적이고 학습이 빨라집니다.\n\n### 반드시 정확해야 하는 것과 “도움이 되는 것”을 구분하세요\n\n모든 출력이 같은 수준의 정확도를 필요로 하지는 않습니다.\n\n- 반드시 정확해야 하는 것: 숫자, 정책 문장, 법률/의료 주장, 이메일/결제 트리거 같은 행동\n- 도움이 될 수 있는 것: 브레인스토밍, 톤 재작성, 요약, 제안된 다음 단계\n\n이 선을 일찍 그으세요. 그러면 엄격한 가드레일, 인용, 사람 승인 중 무엇이 필요한지 결정됩니다.\n\n## 실수 #2: 비교할 베이스라인이 없음\n\n생각보다 많은 AI 프로젝트가 “LLM을 추가하자”로 시작하고 기본적인 질문에 답하지 않습니다: 무엇과 비교할 것인가?\n\n현재 워크플로를 문서화하거나(또는 비-AI 버전을 만들어) 두지 않으면 모델이 도움이 되었는지, 해를 끼쳤는지, 단지 일을 다른 곳으로 옮겼는지 알 수 없습니다. 팀은 결과 대신 의견을 논쟁하게 됩니다.\n\n### 모델을 만지기 전에 베이스라인을 만드세요\n\n가장 간단한 것으로 시작하세요:\n\n- 규칙 기반 흐름(if/then 체크, 키워드 라우팅, 필수 필드)\n- 템플릿 라이브러리(이메일 답장, 요약, 온보딩 메시지)\n- 조회 테이블이나 검색 가능한 FAQ 페이지\n- 사람-인-루프만(정돈된 큐 + 매크로)으로 “대조군” 만들기\n\n이 베이스라인이 정확도, 속도, 사용자 만족도의 척도가 됩니다. 또한 어떤 문제가 진짜로 ‘언어적으로 어려운 것’인지, 어떤 부분이 단지 구조가 부족한 것인지 드러냅니다.\n\n### 단순 지표로 ROI를 추정하세요\n\n베이스라인과 AI에 대해 몇 가지 측정 가능한 결과를 선택하고 추적하세요:\n\n- 작업당 절약된 시간(티켓당, 초안당, 분석당 분)\n- 오류 감소(에스컬레이션/재작업 감소)\n- 전환 상승(가입 증가, 이탈 감소)\n\n### AI가 잘못된 도구일 때를 알아야 합니다\n\n작업이 결정론적이라면(포맷팅, 검증, 라우팅, 계산) AI는 작은 부분만 처리하면 됩니다—예: 톤 재작성—나머지는 규칙이 수행합니다. 강한 베이스라인은 이 점을 명확히 해 AI 기능이 값비싼 임시 방편이 되는 것을 막아줍니다.\n\n## 실수 #3: 프롬프트를 마법 주문처럼 다룸\n\n초보자에게 흔한 패턴은 ‘프롬프트를 작동할 때까지 반복’입니다: 문장 하나 고치니 한 번은 더 나은 답이 나오고, 그것으로 해결되었다고 가정하죠. 문제는 비구조적 프롬프트가 사용자, 엣지 케이스, 모델 업데이트에 따라 다르게 동작한다는 점입니다. 한 번의 승리는 실제 데이터가 앱에 들어오면 예측 불가능한 출력으로 바뀔 수 있습니다.\n\n### 프롬프트를 제품 요구사항처럼 작성하세요\n\n모델이 “이해하길” 바라기보다 작업을 명확히 명시하세요:\n\n- 역할: 모델이 누구로 행동해야 하는지(예: “청구 관련 고객지원 담당자”)\n- 작업: 무엇을 생성해야 하는지(예: “회신 이메일 초안”)\n- 제약: 무엇을 해서는 안 되는지(예: “정책을 지어내지 마라; 정보가 없으면 명확화 질문을 해라”)\n- 출력 형식: 스키마나 템플릿(예: JSON 키, 불릿 섹션)\n\n이렇게 하면 모호한 요청이 테스트 가능하고 재현 가능한 형태로 바뀝니다.\n\n### 예시와 반(反)예시를 사용하세요\n\n복잡한 케이스에는 몇 가지 좋은 예시(“사용자가 X를 물으면 Y처럼 응답하라”)와 최소 하나의 반예시(“Z는 하지 마라”)를 추가하세요. 반예시는 숫자를 지어내거나 존재하지 않는 문서를 인용하는 등 자신감 있게 틀리는 출력을 줄이는 데 특히 유용합니다.\n\n### 프롬프트를 코드처럼 버전 관리하세요\n\n프롬프트를 자산으로 취급하세요: 버전 관리에 넣고, 이름을 붙이고, 짧은 변경 로그(무엇이 바뀌었는지, 왜, 예상 영향)를 유지하세요. 품질이 변하면 빠르게 롤백할 수 있고, ‘지난주에 사용한 프롬프트’에 대해 기억에 의존해 논쟁하는 일을 멈출 수 있습니다.\n\n## 실수 #4: 모델이 당신의 비즈니스를 알고 있다고 기대함\n\n초보자들이 자주 하는 실수는 LLM에게 회사 고유 사실을 물어보는 것입니다: 최신 가격 규칙, 내부 정책, 최신 제품 로드맵, 지원팀의 실제 처리 방식 등. 모델은 자신 있게 답할 수 있지만 틀릴 가능성이 큽니다—그리고 그렇게 틀린 안내가 배포됩니다.\n\n### 모델이 “아는 것”과 당신이 아는 것을 분리하세요\n\nLLM은 제공된 컨텍스트 위에서 요약하고, 재작성하고, 추론하는 데 탁월합니다. 하지만 조직의 실시간 데이터베이스는 아닙니다. 훈련 중 유사한 비즈니스를 본 적이 있더라도 현재 현실을 알지는 못합니다.\n\n유용한 사고 모델:\n\n- 모델 지식: 일반적인 글쓰기, 공통 개념, 일반적 권장사항\n- 당신의 비즈니스 데이터: 정책, SKU, 계약서, 제품 문서, 고객 이력, 수치\n\n답변이 내부 진실과 일치해야 하면 그 진실을 제공해야 합니다.\n\n### 인용할 수 있을 때만 검색(RAG)을 사용하세요\n\nRAG를 추가하면 시스템이 “작동하는 것처럼” 빠르게 느껴질 수 있지만, 이를 “작업을 보여주는” 시스템으로 다루세요. 승인된 출처의 특정 구절을 검색하고 어시스턴트가 이를 인용하도록 요구하세요. 인용할 수 없다면 사실로 제시하지 마세요.\n\n이것은 프롬프트를 바꿉니다: “환불 정책이 무엇인가?”가 아니라 “첨부된 정책 발췌를 사용해 환불 정책을 설명하고 관련 줄을 인용하라”라고 묻는 식입니다.\n\n### “모르겠습니다”와 안전한 폴백을 추가하세요\n\n불확실성에 대한 명시적 행동을 설계하세요: “제공된 출처에서 답을 찾을 수 없으면 모른다고 말하고 다음 단계를 제안하라.” 좋은 폴백은 사람 이관 링크, 검색 페이지, 짧은 명확화 질문 등입니다. 이는 사용자와 팀을 보호합니다.\n\n## 실수 #5: 관련성 검사와 인용 없이 RAG 사용\n\nRAG(검색 보강 생성)는 AI 앱을 빠르게 똑똑해 보이게 할 수 있습니다: 문서를 연결하고, 몇 개의 관련 청크를 검색해 모델에게 답하게 하세요. 초보자 함정은 검색이 자동으로 정확성을 의미한다고 가정하는 것입니다.\n\n### 보통 무엇이 잘못되는가\n\n대부분의 RAG 실패는 모델이 “아무도 아닌 곳에서 환각을 일으키는” 것이 아닙니다—시스템이 잘못된 컨텍스트를 제공하기 때문입니다.\n\n흔한 문제는 청크가 아이디어 중간에서 쪼개져 정의가 사라지는 경우, 관련성 없는 검색(키워드만 맞고 의미는 틀림), 오래된 문서(지난 분기의 정책을 계속 인용) 등입니다. 검색된 컨텍스트가 약하면 모델은 여전히 자신감 있는 답을 만들어내지만, 노이즈에 기반한 답입니다.\n\n### 단순한 검색이 아니라 관련성 검사를 추가하세요\n\n검색을 품질 관리가 필요한 검색 시스템으로 취급하세요. 실용적 패턴 몇 가지:\n\n- 점수가 낮을 때 최소 관련성 임계값(또는 “응답 없음” 동작)을 설정하세요.\n- 거의 동일한 청크를 중복 제거해 하나의 반복 문단이 지배하지 않게 하세요.\n- 많은 청크를 투입하기보다 더 적고 고품질의 출처를 선호하세요.\n\n### 인용을 요구하고 출처를 보여주세요\n\n앱이 의사결정에 사용된다면 사용자는 검증이 필요합니다. 사실 주장마다 출처 발췌, 문서 제목, 최종 업데이트 날짜를 가리키게 하세요. UI에 출처를 표시하고 참조 섹션을 열기 쉽게 만드세요.\n\n### 실패할 것처럼 테스트하세요\n\n두 가지 간단한 테스트로 많은 문제를 잡을 수 있습니다:\n\n- 건초 더미에서 바늘 찾기: 한 중요한 문장을 긴 문서에 숨겨서 검색되는지 확인하세요.\n- 근접 중복 쿼리: 약간 다르게 문장한 동일한 질문을 던져 검색과 인용이 일관한지 비교하세요.\n\n시스템이 안정적으로 검색하고 인용하지 못하면 RAG는 단지 복잡성만 더하는 것입니다—신뢰를 주지 못합니다.\n\n## 실수 #6: 평가와 회귀 테스트 없이 배포함\n\n많은 초보 팀은 몇 번의 “괜찮아 보인다” 데모 후 AI 기능을 배포합니다. 결과는 예측 가능합니다: 첫 실제 사용자가 엣지 케이스, 포맷 깨짐, 모델의 자신감 있는 오답을 만나고—얼마나 나쁜지 측정하거나 개선되었는지 알 방법이 없습니다.\n\n### 근본 문제: 베이스라인도 없고 게이트도 없음\n\n작은 테스트 세트와 몇몇 지표를 정의하지 않으면 프롬프트 수정이나 모델 업그레이드는 도박입니다. 한 시나리오를 고치다가 다섯 개를 조용히 망가뜨릴 수 있습니다.\n\n### 조기에 작은 대표 평가 세트로 시작하세요\n\n수천 개의 예시는 필요 없습니다. 사용자가 실제로 묻는 내용을 반영한 30–100개의 실전 사례로 시작하세요. 포함 항목:
\n- 일반 요청(‘돈이 되는’ 흐름)\n- 혼란스러운 입력(오타, 맥락 누락)\n- 위험한 요청(정책, 법률, 개인 데이터)\n\n‘좋은’ 동작(답 + 필수 형식 + 불확실할 때 해야 할 일)을 저장하세요.\n\n### 일관되게 적용할 수 있는 단순 지표를 사용하세요\n\n사용자 경험에 연결되는 세 가지 체크로 시작하세요:\n\n- 정확성: 답이 실행 가능할 정도로 맞는가?\n- 거부하거나 질문해야 할 때 명확하고 도움이 되는가?\n- 요구한 JSON/필드/톤을 항상 따르는가?\n\n### 배포 전 회귀 체크를 자동화하세요\n\n기본 릴리스 게이트를 추가하세요: 어떤 프롬프트/모델/구성 변경도 동일한 평가 세트를 통과하지 않으면 라이브로 가지 마세요. CI에서 실행되는 가벼운 스크립트라도 ‘고쳤더니… 망가짐’ 루프를 막기 충분합니다.\n\n시작점이 필요하면 간단한 체크리스트를 만들어 배포 프로세스 옆에 두세요(참고: /blog/llm-evaluation-basics).\n\n## 실수 #7: 행복한 경로만 테스트함\n\n많은 초보 AI 앱 개발은 데모에서 훌륭해 보입니다: 하나의 깔끔한 프롬프트, 하나의 완벽한 예시, 하나의 이상적인 출력. 문제는 사용자는 데모 스크립트처럼 행동하지 않는다는 것입니다. 행복한 경로만 테스트하면 실제 입력을 만나는 순간 깨집니다.\n\n### 데모처럼 테스트하지 마세요\n\n실제와 유사한 시나리오는 엉망인 데이터, 중단, 예측 불가능한 타이밍을 포함합니다. 테스트 세트는 실제 사용 방식—실제 사용자 질문, 실제 문서, 실제 제약(토큰 한도, 컨텍스트 윈도우, 네트워크 문제)—을 반영해야 합니다.\n\n### 놀라움을 야기하는 입력들을 테스트하세요\n\n엣지 케이스에서 홀루시네이션과 신뢰성 문제가 먼저 드러납니다. 다음을 테스트하세요:\n\n- 모호한 입력(“이걸 요약해”라고만 쓰고 대상 없음, 애매한 대명사, 맥락 누락)\n- 절단이나 청킹 결정을 강요하는 긴 텍스트\n- 오염된 OCR(잘못 읽은 문자, 깨진 문단, 누락된 페이지)\n- 속어, 오타, 혼합 언어, 이상한 포맷(표, 불릿 덤프)\n\n### 지연과 처리량 스트레스 테스트\n\n한 요청이 작동하는 것으로는 충분하지 않습니다. 높은 동시성, 재시도, 느린 모델 응답을 시도하세요. p95 지연을 측정하고 응답이 예상보다 오래 걸릴 때 UX가 여전히 합리적인지 확인하세요.\n\n### 부분 실패를 계획하세요(반드시 일어납니다)\n\n모델은 타임아웃 될 수 있고, 검색은 아무것도 반환하지 않거나, API가 속도 제한을 걸 수 있습니다. 각 경우에 앱이 무엇을 할지 결정하세요: “응답 불가” 상태를 보여주거나, 단순한 접근으로 폴백하거나, 명확화 질문을 하거나, 작업을 큐에 넣는 식입니다. 실패 상태가 설계되지 않으면 사용자는 침묵을 “AI가 틀렸다”로 해석합니다.\n\n## 실수 #8: 신뢰와 검증을 위한 UX 무시\n\n많은 초보 AI 앱은 모델이 항상 맞는 것처럼 UI가 가장합니다. UI가 불확실성과 한계를 숨기면 사용자는 AI를 과신해서 피해를 보거나 전혀 신뢰하지 않게 됩니다.\n\n### 검증을 기본으로 만드세요\n\n검사가 쉽고 빠르도록 경험을 설계하세요. 유용한 패턴:
\n- 짧은 편집 가능한 요약 다음에 근거 세부정보 표시\n- 지식 참조 시 명확한 출처(링크, 문서 제목, 타임스탬프, 인용 발췌)\n- 핵심 주장 검증을 위한 “체크” 액션(출처 열기, 인용구 보기, 대안 비교)
\n출처를 제공할 수 없으면 명확히 알리고 권위적 답변 대신 초안/제안으로 UX를 이동하세요.\n\n### 추측 대신 질문하세요\n\n입력이 불완전하면 자신 있게 답하도록 강요하지 마세요. 1–2개의 명확화 질문(“어느 지역인가요?”, “어떤 기간인가요?”, “어떤 톤으로 원하시나요?”)을 추가하세요. 이는 홀루시네이션을 줄이고 사용자가 시스템과 함께 작업하고 있다는 느낌을 줍니다.\n\n### 사람들이 볼 수 있는 가드레일을 추가하세요\n\n사용자가 예측하고 실수를 복구할 수 있을 때 신뢰가 향상됩니다:\n\n- 고영향 행동(전송, 게시, 삭제)에 대한 확인\n- 변경 적용 전 미리보기(편집에 대한 diff 보기)
