🤖 AI 기능 추가 요청 전, 먼저 확인해야 할 3가지

안녕하세요, makeviibe입니다.

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최근 프로젝트 논의에서

“여기에 AI 기능을 하나 넣어주세요”라는 요청을 종종 받습니다.

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예를 들어,

• 챗봇으로 고객 상담을 자동화하고 싶다
• 이미지 자동 분석으로 분류 시간을 줄이고 싶다
• 추천 시스템으로 개인화된 상품을 보여주고 싶다

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그런데 이런 요청을 바로 개발에 들어가면

데이터 부족, 서비스 속도 저하, 예산 초과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

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그래서 AI 기능을 제안받으면 아래 3가지를 먼저 확인하는 것을 권장합니다.

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1️⃣ AI가 해결해야 하는 ‘명확한 문제’ 정의

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📌 예를 들어

의류 쇼핑몰에서 “AI 추천 기능을 넣어달라”고 요청했다고 가정해 봅시다.

겉으로는 멋진 기능처럼 보이지만, 실제 목표가 “재구매율 상승”이라면

추천만으로는 충분치 않을 수 있습니다.

배송 경험·상품 품질·리뷰 관리가 더 큰 영향을 줄 수도 있죠.

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→ 이런 경우, 추천 기능 대신 ‘리뷰 분석 + 베스트 리뷰 노출’ 기능이

더 적은 비용과 기간으로 목표를 달성할 수 있는 대안이 될 수 있습니다.

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💬 체크리스트

• 이 AI 기능이 없다면 어떤 불편이 발생하나요?
• 사람이 대신 한다면 어떤 절차로 해결하나요?
• 기능이 성공했을 때, 어떤 지표가 개선되나요?

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2️⃣ 필요한 데이터 확보 여부

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📌 예를 들어

교육 플랫폼에서 “AI로 맞춤형 학습 피드백”을 만들고 싶어 한다고 가정해봅시다.

하지만 현재 데이터가 PDF 교재뿐이고, 학생별 학습 기록이 전혀 없다면

AI는 피드백을 줄 근거가 없습니다.

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→ 이럴 땐 ‘학생별 학습 로그 + 퀴즈 결과’ 같은 데이터를

먼저 일정 기간 수집한 뒤 AI 기능을 개발하는 것이 효과적입니다.

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💬 체크리스트

• 지금 보유한 데이터가 AI가 이해할 수 있는 형태인가요? (텍스트, 이미지, 음성 등)
• 데이터가 최신이며, 충분히 다양합니까?
• 개인정보나 민감 정보는 어떻게 처리할 건가요?

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💡 팁:

MVP 단계에서는 ChatGPT API, Google Vision API 등 외부 AI API로 빠르게 검증하고,

이후 자체 데이터 기반으로 모델을 고도화하면 효율적입니다.

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3️⃣ 서비스 구조와 인프라 준비 상태

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📌 예를 들어

스타트업이 AI 이미지 생성 기능을 추가했다고 가정해 봅시다.

사용자가 몰리는 저녁 시간마다 서버가 멈추는 문제가 생겼습니다.

원인은 AI 처리에 시간이 오래 걸리고, 서버 부하가 높아지는 구조였던 것이죠.

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→ 이럴 때는 AI 전용 Python 서버를 분리하고,

요청을 비동기로 처리해 속도를 개선할 수 있습니다.

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💬 체크리스트

• AI 응답이 2~3초 이상 걸려도 UX에 문제가 없나요?
• AI API 호출당 비용은 얼마인가요? 트래픽이 늘면 예산은?
• 기존 서버와 AI 서버를 분리해야 할까요? (Spring MVC + Python 예시)

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💡 팁:

• 캐싱: 같은 요청에 대해 AI를 매번 부르지 않고 결과를 저장
• 비동기 처리: 사용자가 기다리지 않고 결과를 나중에 받게 하기
• 클라우드(AWS, GCP)에서 AI 서버를 필요할 때만 실행하는 구조로 운영

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📊 정리 – AI 기능 도입 전 점검표

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🏁 결론

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AI 기능은 멋져 보일 수 있지만,

명확한 문제 정의 → 데이터 확보 → 인프라 준비

이 세 가지를 점검하지 않으면 실패 확률이 높습니다.

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makeviibe는 AI 기능 개발 전

• 문제 분석 워크숍
• 데이터 현황 점검
• 인프라 아키텍처 설계를 거쳐 안정적인 서비스를 제공합니다.

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AI는 기술이 아니라 서비스를 성장시키는 도구라는 점,

잊지 않으셨으면 합니다.