2025년 6월 20일·7분
AI로 기술 프로젝트를 두려움 없이 시작하는 법
기술 프로젝트를 시작하는 것은 위험처럼 느껴질 수 있습니다. AI가 불확실성을 줄이고, 단계들을 명확히 하며, 아이디어에서 자신 있는 첫 번째 빌드로 팀이 나아가도록 돕는 방법을 알아보세요.
기술 프로젝트를 시작하는 것은 위험처럼 느껴질 수 있습니다. AI가 불확실성을 줄이고, 단계들을 명확히 하며, 아이디어에서 자신 있는 첫 번째 빌드로 팀이 나아가도록 돕는 방법을 알아보세요.
기술 프로젝트를 시작하는 일은 종종 ‘계획’이라기보다 안개 속으로 들어가는 것처럼 느껴집니다. 모두 빠르게 움직이길 원하지만, 초기 며칠은 가능한 것, 비용, ‘완료’의 정의, 그리고 팀이 초기 결정을 후회할지 여부 등으로 가득한 미지의 영역입니다.
큰 스트레스 요인 중 하나는 기술 대화가 마치 다른 언어처럼 들린다는 점입니다. API, architecture, data model, MVP 같은 용어는 익숙하지만 실제 결정을 뒷받침하기엔 항상 구체적이지 않습니다.
의사소통이 모호하게 유지되면 사람들은 걱정으로 빈틈을 채웁니다:
이런 혼합은 시간 낭비에 대한 두려움을 만듭니다—몇 주간 회의를 한 끝에 핵심 요구사항이 오해되었다는 걸 발견하는 상황입니다.
초기에는 인터페이스도, 프로토타입도, 데이터도, 구체적 예시도 없이 ‘온보딩 개선’이나 ‘보고 대시보드 구축’ 같은 목표 진술만 있는 경우가 많습니다. 실체가 없으면 모든 결정이 중대한 것처럼 느껴집니다.
사람들이 두려움과 마찰이라고 보통 말하는 것은 망설임, 재고, 느린 승인, 그리고 ‘다시 검토할 수 있나?’ 라는 불일치가 반복되는 상황입니다.
AI가 복잡성을 제거하지는 않지만, 시작할 때의 감정적 부담을 줄여줄 수 있습니다. 첫 주나 이주 동안 AI는 아이디어를 더 명확한 언어로 바꾸는 데 도움을 줍니다: 질문 초안 작성, 요구사항 정리, 이해관계자 입력 요약, 초기 범위 개요 제안 등입니다.
빈 페이지를 바라보는 대신, 누구나 빠르게 반응하고 다듬고 검증할 수 있는 작업 가능한 초안으로 시작합니다.
대부분의 프로젝트 스트레스는 어려운 엔지니어링 문제에서 시작하지 않습니다. 모두가 목표를 이해한 것처럼 느끼지만 각자 다른 결과를 떠올릴 때 모호함에서 시작합니다.
아무도 에디터를 열기 전에도 팀은 다음과 같은 간단한 질문에 답하지 못하는 경우가 많습니다: 사용자는 누구인가? ‘완료’는 무엇을 의미하는가? 1일 차에 반드시 일어나야 할 일과 나중에 해도 되는 일은 무엇인가?
그 격차는 다음과 같이 드러납니다:
작은 프로젝트라도 수십 가지 선택이 필요합니다—명명 규칙, 성공 지표, 어떤 시스템이 ‘진실의 근원(source of truth)’인지, 데이터가 없을 때 어떻게 처리할지 등. 이런 결정이 암묵적으로 남아 있으면 나중에 재작업으로 돌아옵니다.
흔한 패턴: 팀이 합리적인 것을 만들고, 이해관계자가 검토한 뒤 누군가가 “그게 우리가 의도한 게 아니에요”라고 말합니다. 의미가 문서화되어 있지 않았기 때문입니다.
많은 지연은 침묵에서 옵니다. 사람들은 자명해 보이는 질문을 피하고, 그래서 불일치가 더 오래 지속됩니다. 회의는 팀이 공유된 서면 시작점을 갖지 못한 채 합의에 도달하려고 하기 때문에 늘어납니다.
첫 주가 맥락을 찾고, 승인을 기다리고, 가정을 풀어내는 데 쓰이면 코딩이 늦게 시작되고 압박이 빠르게 높아집니다.
초기의 불확실성을 줄이는 것이 AI 지원이 가장 도움이 되는 지점입니다: AI가 ‘엔지니어링을 대신 해준다’기보다, 비용이 적을 때 누락된 답들을 드러내도록 돕습니다.
AI는 마법의 버튼이 아니라 사고 파트너로 취급할 때 킥오프에서 가장 유용합니다. 아이디어에서 ‘몇 가지 그럴듯한 경로와 빠르게 학습할 계획’을 얻는 데 도움을 주면, 불안과 자신감의 차이를 만들곤 합니다.
AI는 생각을 확장하고 가정을 도전하는 데 능합니다. 아키텍처, 사용자 흐름, 마일스톤, 잊고 있던 질문들을 제안할 수 있습니다.
하지만 결과를 소유하지는 않습니다. 사용자의 요구, 예산, 일정, 리스크 허용치에 대한 최종 판단은 여전히 팀이 합니다.
킥오프에서 가장 어려운 부분은 대개 모호함입니다. AI는 다음을 통해 도울 수 있습니다:
이런 구조는 모호한 걱정을 구체적 선택으로 바꿔 두려움을 줄입니다.
AI는 내부 정치, 레거시 제약, 고객 이력, 비즈니스 차원에서의 ‘충분히 좋음’이 무엇인지 모릅니다(당신이 알려주지 않으면). 또한 자신감 있게 틀릴 수 있습니다.
그건 치명적 문제가 아니라, AI 출력을 가설로 취급하고 검증해야 한다는 알림입니다.
간단한 규칙: AI가 초안 작성, 사람은 결정하기.
결정을 명시적으로 만드세요(누가 범위를 승인하는지, 성공이 무엇인지, 어떤 리스크를 받아들이는지) 그리고 이를 문서화하세요. AI는 그 문서를 작성하는 데 도움을 줄 수 있지만, 무엇을 왜 만드는지는 팀이 책임져야 합니다.
가볍게 캡처하는 방법이 필요하면 한 페이지 분량의 킥오프 브리프를 만들고 학습하면서 반복하세요.
두려움은 종종 ‘무언가를 만들기’ 자체 때문이 아니라 ‘그것이 실제로 무엇인지 모른다’는 데서 옵니다. 요구사항이 모호하면 모든 결정을 위험하게 느끼게 만듭니다: 잘못된 기능을 만들까 걱정하고, 숨겨진 제약을 놓치고, 다른 그림을 가진 이해관계자를 실망시킬까 두렵습니다.
AI는 모호함을 반응할 수 있는 첫 초안으로 바꿔 도움을 줍니다.
빈 페이지 대신 AI에게 당신을 인터뷰하게 하세요. 다음 같은 명확화 질문을 생성하게 하세요:
목표는 완벽한 답이 아니라, 바꿀 때 비용이 저렴할 때 가정을 드러내는 것입니다.
몇 가지 질문에 답하면 AI에게 간단한 프로젝트 브리프(문제 진술, 대상 사용자, 핵심 워크플로, 주요 요구사항, 제약, 열린 질문)를 생성하게 하세요.
한 페이지 브리프는 “모든 것이 가능하다”는 불안을 줄이고 팀에 공유 참조를 제공합니다.
AI는 노트를 읽고 “이 두 요구사항은 충돌합니다” 또는 “승인을 언급했지만 누가 승인하는지는 빠져 있습니다”라고 말할 수 있습니다. 그런 빈틈들이 프로젝트를 조용히 탈선시키는 부분입니다.
브리프를 초안으로 보내세요—명확히 표시하세요. 이해관계자에게 그 초안을 편집하라고 요청하세요, 새로 시작하라고 하지 마세요. 빠른 반복(브리프 → 피드백 → 수정된 브리프)은 가정을 눈에 보이는 합의로 대체하므로 자신감을 쌓습니다.
원페이지 템플릿이 필요하면 /blog/project-kickoff-checklist에 체크리스트로 연결해 두세요.
큰 프로젝트 목표는 동기부여가 되지만 모호한 경우가 많습니다: “고객 포털 런칭”, “보고서 현대화”, “AI로 지원 개선”. 스트레스는 누군가 월요일 아침에 그게 무엇인지 설명하지 못할 때 시작됩니다.
AI는 모호한 목표를 구체적이고 토론 가능한 빌딩 블록으로 바꿔서 야망에서 실행으로 이동할 수 있게 돕습니다.
AI에게 목표를 특정 인물과 상황에 연결된 사용자 스토리 또는 유스케이스로 다시 작성하게 하세요. 예:
첫 초안이 완벽하지 않아도 팀이 반응할 수 있는 대상이 생깁니다(“예, 그건 워크플로다” / “아니요, 우리는 그렇게 하지 않는다”).
스토리가 있으면 AI에게 비기술 이해관계자가 이해할 수 있는 수용 기준을 제안하게 하세요. 목표는 명확성이지 관료주의가 아닙니다:
"완료란: 고객이 로그인해 지난 24개월 인보이스를 보고 PDF로 다운로드할 수 있으며, 지원팀이 사용자 대리 로그인을 할 수 있고 감사 로그가 있는 상태다."
이 한 문장이 수 주간의 기대 불일치를 예방할 수 있습니다.
AI는 “우리는 이미 고객 계정이 있다”거나 “청구 데이터가 정확하다” 같은 숨겨진 ‘우리는 가정하고 있다…’ 문장을 찾아내는 데 유용합니다. 그것들을 가정 목록에 넣어 초기에 검증하거나 소유하게 하세요.
전문용어는 침묵 속 불일치를 일으킵니다. AI에게 ‘invoice’, ‘account’, ‘region’, ‘active customer’, ‘overdue’ 같은 빠른 용어집 초안을 만들어 달라 하고 이해관계자와 검토해 킥오프 노트 또는 /project-kickoff 같은 페이지에 보관하세요.
작고 명확한 첫 단계는 프로젝트를 작게 만들지 않습니다—시작 가능하게 만듭니다.
차분한 킥오프는 보통 한 가지 간단한 움직임에서 시작합니다: 비용이 적을 때 리스크의 이름을 붙이기. AI는 빠르게 그 작업을 도와줄 수 있으며, 문제 해결하는 톤으로 전달하면 공포 대신 실행을 촉진합니다.
AI에게 자주 잊는 카테고리별 초기 리스크 목록을 생성하게 하세요:
이건 예측이 아닙니다. 확인할 가치가 있는 항목들의 체크리스트입니다.
AI에게 각 리스크를 영향도와 발생 가능성(Low/Medium/High)으로 점수 매기게 하고 우선순위별로 정렬하게 하세요. 목표는 모든 엣지 케이스를 놓고 싸우는 게 아니라 상위 3–5개에 집중하는 것입니다.
심지어는 "우리 맥락을 사용해 왜 각 항목이 높음/중간/낮음인지 설명해 달라"고 할 수 있습니다. 그 설명에서 숨겨진 가정이 드러나는 경우가 많습니다.
상위 리스크마다 AI에게 빠른 검증 단계를 제안하게 하세요:
AI에게 1페이지 분량의 계획을 요청하세요: 소유자, 다음 행동, ‘결정일’. 간결하게 유지하세요—완화는 불확실성을 줄이는 것이지 새로운 프로젝트를 만드는 것이 아닙니다.
디스커버리 단계에서 불안이 종종 급증합니다: 배우기도 전에 ‘무엇을 만들어야 할지’ 알고 있어야 한다고 기대되기 때문입니다. AI가 사람과의 대화를 대체할 수는 없지만, 흩어진 입력에서 공유된 이해로 가는 시간을 극적으로 단축할 수 있습니다.
AI로 다음 세 가지 질문에 답하는 간결한 디스커버리 계획을 초안하세요:
명확한 산출물이 있는 1주 또는 2주 디스커버리는 끝이 무엇인지 팀이 알기 때문에 막연한 ‘조사 기간’보다 더 안전하게 느껴집니다.
프로젝트 맥락을 AI에 주고 역할별로 맞춤화된 이해관계자 및 사용자 인터뷰 질문을 생성하게 하세요. 그런 다음 다음 기준으로 다듬으세요:
인터뷰 후 노트를 붙여넣고 AI에게 구조화된 요약을 요청하세요:
AI에게 단순한 결정 로그 엔트리 템플릿(날짜, 결정, 근거, 소유자, 영향 팀)을 유지하도록 요청하세요. 주간으로 업데이트하면 “왜 우리가 그걸 선택했지?”라는 반복 논쟁이 줄고 진행 상황이 투명해집니다.
두려움은 아이디어와 실제로 가리킬 수 있는 것 사이의 간극에서 자랍니다. 빠른 프로토타입은 그 간극을 좁힙니다.
AI의 도움으로 ‘최소 사랑받는(minimum lovable)’ 버전에 몇 시간 내 도달할 수 있어 대화가 의견에서 관찰로 넘어갑니다.
제품 전체를 프로토타이핑하려 애쓰지 말고 사용자에게 실재감이 있는 가장 작은 버전을 고르세요. AI가 평이한 언어로 무엇을 포함하고 어떤 데이터를 보여줄지, 무엇을 배우고 싶은지 요약한 짧은 계획을 도와줄 수 있습니다.
범위를 좁게 유지하세요: 하나의 핵심 워크플로, 하나의 사용자 타입, 빠르게 도달 가능한 종료선을 정하세요.
완벽한 디자인은 필요 없습니다. AI에게 다음을 요청하세요:
이것은 이해관계자가 PDF 사양 대신 호스팅된 프로토타입에 반응하게 만들어 초기 피드백을 금광처럼 제공합니다.
프로토타입은 종종 ‘해피 패스’만 다루기 때문에 실패합니다. AI는 현실적인 샘플 데이터(이름, 주문, 인보이스, 티켓 등)와 다음과 같은 엣지 케이스를 제안할 수 있습니다:
이들을 포함하면 아이디어를 테스트하게 되지 단순 데모만 테스트하지 않게 됩니다.
프로토타입은 학습 도구입니다. 하나의 명확한 학습 목표를 정의하세요. 예: “사용자가 안내 없이 2분 이내에 핵심 작업을 완료할 수 있는가?”
목표가 학습이면 피드백이 위협이 아니라 증거가 됩니다.
병목이 “워크플로에 합의했다”에서 “클릭해볼 수 있는 것까지”라면 Koder.ai 같은 vibe-coding 플랫폼이 킥오프 동안 유용할 수 있습니다. 수작업으로 스캐폴딩을 만들지 않고도 팀은 채팅으로 앱을 설명하고, 화면과 흐름을 반복하며, React 웹 앱(Go + PostgreSQL 백엔드)이나 Flutter 모바일 프로토타입을 빠르게 만들어 호스팅할 수 있습니다.
초기 단계에서의 두 가지 실용적 이점:
또한 Koder.ai는 소스 코드 내보내기를 지원하므로 프로토타입이 버려지는 산출물이 아니라 실제 출발점이 될 수 있습니다.
추정은 종종 몇 주의 감, 희망적 버퍼, 그리고 손가락끼리 교차하는 상태입니다. AI가 미래를 예측하진 못하지만, 모호한 가정을 검사 가능한 계획으로 바꿔 줄 수는 있습니다.
“얼마나 걸릴까?” 대신 “각 단계는 무엇이고 각 단계에서 ‘완료’는 무엇인가?”를 물어보세요. 짧은 프로젝트 요약으로 AI는 검증하기 쉬운 간단한 일정 초안을 작성할 수 있습니다:
그다음 팀 가용성, 검토 주기, 조달 같은 알려진 제약을 반영해 단계 길이를 조정합니다.
AI는 종종 잊기 쉬운 의존성(데이터 접근, 법무 검토, 분석 설정, 누군가를 기다려야 하는 API)을 나열하는 데 특히 유용합니다.
실용적 출력 예시는 “블로킹 맵”입니다:
이렇게 하면 “빌드할 준비가 됐다”가 곧 “로그인조차 못 한다”로 바뀌는 깜짝 상황을 줄입니다.
AI에게 주간 리듬을 초안하게 하세요: 빌드 → 리뷰 → 테스트 → 배포. 간단하게 유지하세요—주당 하나의 의미 있는 마일스톤과 이해관계자와의 짧은 검토 체크포인트를 두어 늦은 재작업을 방지하세요.
스택과 조직에 맞춘 킥오프 체크리스트를 AI로 생성하세요. 최소 포함 항목:
계획이 추측 게임이 아니라 공유 문서가 되면 자신감이 올라가고 두려움은 줄어듭니다.
처음엔 극적으로 보이지 않던 불일치는 ‘괜찮다’는 모호한 승인, 침묵 속 가정, 일정이 밀릴 때까지 사소하게 느껴지는 변경으로 드러납니다.
AI는 대화를 명확하고 공유 가능한 산출물로 바꿔 비동기 반응을 가능하게 함으로써 그 리스크를 줄여줍니다.
킥오프 콜이나 이해관계자 대화 후 AI에게 결정 로그를 만들고 아직 결정되지 않은 부분을 강조하게 하세요. 그러면 팀은 논의를 재생하기보다 구체 사항을 확인하는 쪽으로 옮깁니다.
AI가 만든 유용한 상태 업데이트 형식:
구조화되어 있어 경영진은 빠르게 훑어볼 수 있고 빌더는 행동할 수 있습니다.
같은 내용이라도 모든 사람에게 같은 방식으로 쓰면 안 됩니다. AI에게 다음 두 가지 버전을 생성하게 하세요:
둘 다 내부 문서에 저장하고 단일 출처로 안내하면 매 회의마다 맥락을 반복할 필요가 줄어듭니다(예: /docs/project-kickoff).
AI에게 회의 요약을 액션 아이템과 담당자로 정리하게 하세요:
업데이트와 요약이 일관되게 결정, 진행, 차단 요소를 캡처하면 정렬은 가벼운 습관이 됩니다—달력 문제가 아니라.
AI는 불확실성을 줄여주지만, 팀이 어떻게 사용하는지를 신뢰할 수 있어야 효과가 납니다. 가드레일의 목적은 속도를 늦추는 것이 아니라 AI 산출물이 안전하고 검증 가능하며 조언적(advisory)임을 보장해 인간이 결정을 계속 소유하도록 만드는 것입니다.
AI 도구에 붙여넣기 전에 다음을 확인하세요:
AI를 빠른 초안으로 취급한 뒤 일반 초안 검토하듯 검증하세요:
유용한 규칙: AI는 옵션을 제안하고 인간이 선택한다. AI에게 대안, 트레이드오프, 열린 질문을 생성하게 한 다음 리스크 허용치, 예산, 일정, 사용자 영향 등을 고려해 결정하세요.
초기에 AI로 무엇을 초안할 수 있는지(회의 노트, 사용자 스토리, 리스크 목록 등)와 반드시 검토해야 할 것(요구사항, 추정, 보안 결정, 고객 약속)을 합의하세요. 킥오프 문서에 짧은 “AI 사용 정책”을 적어두는 것만으로도 충분한 경우가 많습니다.
완벽한 계획이 필요하지 않습니다—불확실성을 눈에 보이는 진전으로 바꾸는 반복 가능한 방식만 필요합니다.
다음은 AI를 활용해 명확성을 얻고 재고를 줄이며 첫 프로토타입을 더 빨리 내보낼 수 있는 가벼운 7일 킥오프입니다.
Day 1: 한 페이지 브리프. 목표, 사용자, 제약, 성공 지표를 AI에 제공해 공유할 수 있는 한 페이지 프로젝트 브리프를 작성하게 하세요.
Day 2: 간극을 드러내는 질문들. 이해관계자(데이터, 법무, 일정, 엣지 케이스)에 물어야 할 ‘빠진 질문’을 AI에게 생성하게 하세요.
Day 3: 범위 경계. AI로 v1의 포함/제외 목록과 가정을 제안받아 팀과 검토하세요.
Day 4: 첫 프로토타입 계획. AI에게 가치 증명이 가능한 가장 작은 프로토타입(그리고 무엇을 포함하지 않는지)을 제안하도록 하세요.
Day 5: 리스크와 미지수. 영향도·발생 가능성을 포함한 리스크 레지스터를 받아 공포 목록이 아닌 해결 목록으로 만드세요.
Day 6: 일정 + 마일스톤. 의존성과 결정 포인트가 포함된 간단한 마일스톤 계획을 생성하세요.
Day 7: 공유 및 정렬. 이해관계자가 빠르게 승인할 수 있는 킥오프 업데이트(우리가 만드는 것, 만들지 않는 것, 다음 단계)를 생성하세요.
Koder.ai 같은 플랫폼을 사용하면 Day 4에 얇은 엔드-투-엔드 빌드를 호스팅하고 리뷰할 수 있어, 불안을 증거로 대체하는 가장 빠른 방법이 될 수 있습니다.
Draft a one-page project brief from these notes. Include: target user, problem, success metrics, constraints, assumptions, and open questions.
List the top 15 questions we must answer before building. Group by: product, tech, data, security/legal, operations.
Create a risk register for this project. For each risk: description, impact, likelihood, early warning signs, mitigation, owner.
Propose a 2-week timeline to reach a clickable prototype. Include milestones, dependencies, and what feedback we need.
Write a weekly stakeholder update: progress, decisions needed, risks, and next week’s plan (max 200 words).
(위 코드 블록은 번역하지 않고 원문 그대로 유지하세요.)
두려움이 줄어드는 것을 보여주는 몇 가지 신호를 추적하세요:
가장 좋은 프롬프트를 공유 템플릿으로 만들어 내부 문서에 보관하세요. 구조화된 시작점이 필요하면 /docs에 킥오프 체크리스트를 추가하고 관련 예제와 프롬프트 팩을 /blog에서 찾아보세요.
불확실성을 일관되게 초안, 옵션, 작은 실험으로 바꾸면 킥오프는 스트레스 이벤트가 아니라 반복 가능한 시스템이 됩니다.
초기 며칠은 모호함으로 가득하기 때문입니다: 목표가 불분명하고, 데이터 접근이나 승인, 벤더 API 같은 숨겨진 의존성이 있으며, '완료'가 무엇인지 정의되어 있지 않은 경우가 많습니다. 그런 불확실성은 압박으로 이어지고 초기 결정이 돌이킬 수 없을 것 같은 느낌을 줍니다.
실용적인 해결책은 초기에 실체가 있는 초안을 만드는 것입니다(브리프, 범위 경계, 프로토타입 계획 등). 사람들이 가설 대신 구체적인 대상에 반응할 수 있도록 하면 논쟁 대신 검증이 시작됩니다.
AI를 자동화 도구가 아닌 초안 작성·구조화 파트너로 사용하세요. 효과적인 킥오프에서 AI의 활용 예시는 다음과 같습니다:
한 페이지 킥오프 브리프를 시작 문서로 만드세요. 포함 항목:
AI에게 초안을 작성하게 한 뒤, 이해관계자들에게 ‘초안 수정’ 형식으로 검토를 요청하면 새로 시작하는 대신 빠른 합의가 가능합니다.
AI에게 인터뷰 역할을 시켜 카테고리별로 질문을 뽑게 하세요. 예:
그중 리스크 기준으로 상위 10개 질문을 골라 담당자와 ‘결정 기한’을 지정하면 관료주의 없이 요구사항을 구체화할 수 있습니다.
다음 절차를 권합니다:
출력은 예측이 아니라 ‘체크해볼 항목’ 목록임을 명확히 하세요. 공황을 유발하는 대신 문제 해결로 이어지게 하는 것이 목표입니다.
AI로 짧고 목표가 분명한 디스커버리 계획을 초안하세요(보통 1–2주). 포함할 내용:
인터뷰 후 노트를 AI에 넣어 요약하게 하세요: 결정된 사항, 검증이 필요한 가정, 긴급도 순으로 정렬된 열린 질문. 이렇게 하면 사람 대 사람의 대화를 AI가 가속화해 결정으로 연결합니다.
핵심 워크플로 하나와 사용자 유형 하나를 고르고 단일 학습 목표를 정의하세요(예: “사용자가 2분 이내에 가이드 없이 핵심 작업을 완료할 수 있는가?”).
AI가 도와줄 수 있는 것:
목표가 ‘학습’이면 피드백이 위협이 아니라 증거가 됩니다. 증거는 두려움을 결정으로 바꿉니다.
AI를 이용해 ‘감’이 아닌 점검 가능한 계획으로 바꾸세요:
그 후 팀과 현실적으로 검증하고, 알려진 제약(가용성, 검토 주기, 조달)을 반영해 조정하면 추측성 추정이 덜 불안해집니다.
대화를 명확하고 공유 가능한 산출물로 바꿔 비동기 검토를 늘리세요:
최신 문서를 단일 출처로 보관하고 업데이트 링크를 공유하면 반복 회의를 줄이고 정렬을 유지할 수 있습니다.
간단한 비금지 규칙을 따르세요:
핵심 규칙: AI는 옵션을 제안하고, 사람은 결정을 내립니다. 책임과 승인은 인간에게 있어야 신뢰가 유지됩니다.