AI 어시스턴트는 단순한 채팅이 아닌 워크플로우입니다

어시스턴트를 경계가 있는(bounded) 워크플로우로 간주하세요: 소스 데이터, 절차, 검증 가능한 출력 및 명시적인 액션 경계를 갖는 것입니다.

본 기사는 AI의 도움을 받아 작성되었습니다

저에게 비즈니스를 위한 AI 어시스턴트는 특정 역할을 가진 직원과 같습니다. 자체 메모리, 기술 및 연결된 서비스를 가지고 있으며, 명확하게 정의된 일상 업무를 완료하는 데 일관되게 사용됩니다. 가장 적합한 역할은 입력과 출력이 명확한 역할입니다: 문서를 처리하거나, 재무 흐름을 검토하거나, 비즈니스 숫자를 다루는 것입니다. 개방형 발명(Open-ended invention)은 오류의 여지를 더 많이 남깁니다. 계산, 정의된 규칙 및 특정 후속 조치에 기반한 프로세스가 자동화에 더 나은 후보입니다.

이것이 ChatGPT와 채팅하는 것과 어떻게 다른가요?

ChatGPT는 정보를 기억하고 도구를 연결할 수 있습니다. 내장 메모리는 사용자의 서버가 아닌 OpenAI 서비스에 저장됩니다. 별도의 어시스턴트는 자신의 메모리, 규칙 및 일정을 사용자가 통제하는 인프라에 보관할 수 있습니다. 서버에서 실행된다는 것은 그 작업이 노트북을 열어두거나 휴대폰 전원이 켜져 있는 것에 의존하지 않는다는 것을 의미합니다. ChatGPT도 예약된 작업을 지원합니다: 차이점은 자율성의 완전한 부재가 아니라, 시스템이 어디에서 실행되고 누가 데이터와 프로세스를 통제하는지에 있습니다.

만약 컨텍스트를 다시 설명하고, 모든 문서를 제공하며, 수동으로 답변을 스프레드시트에 옮긴다면, 작업의 상당 부분은 여전히 사용자에게 남아 있습니다. 반복적인 역할에는 정의된 데이터 소스, 절차 및 출력 목적지가 필요합니다.

모델이 아닌 프로세스로부터 시작하세요

Close-up of a person analyzing financial documents using a calculator and pen.

어시스턴트를 만드는 것은 작업을 설명하는 것에서 시작합니다. 예를 들어, 수신된 문서를 확인하는 작업을 생각해 봅시다. 어떤 필드가 필요한지, 무엇과 비교해야 하는지, 오류는 무엇으로 간주되는지, 그리고 불일치 보고서는 누가 받는지 등을 결정해야 합니다. 이는 특정 모델이 모든 문서를 독립적으로 처리할 수 있다는 약속이라기보다는 워크플로우를 보여줍니다.

입력은 문서와 검증 규칙입니다. 출력은 불일치 목록이거나 지정된 확인 절차가 통과했음을 알리는 내용이어야 합니다. 만약 출력을 검증할 수 없다면, 그 작업은 여전히 너무 모호합니다.

메모리(Memory), 스킬(Skills) 및 연결 서비스 분리하기

메모리는 안정적인 컨텍스트를 담고 있습니다: 합의된 규칙과 역할 수행에 필요한 정보입니다. 스킬은 작업이 어떻게 수행되는지를 설명합니다. 연결 서비스는 작동하는 데이터와 액션에 대한 접근을 제공합니다. 이들은 모든 것을 섞어 놓은 하나의 거대한 지침이 아니라, 명확히 구분되는 시스템 구성 요소들입니다.

재무 워크플로우의 경우, 원본 수치(source figures), 보고 기간, 계산 방법을 식별해야 합니다. 계산은 계산기나 코드에 속하며, 반드시 원본 데이터와 비교되어야 합니다. 언어 모델이 자신감 있게 작성한 문장이 총액이 정확하다는 것을 증명하지 못합니다. 어시스턴트는 확인 절차를 조정하고 결과를 설명할 수는 있지만, 추측이 검증 가능한 계산을 대체해서는 안 됩니다.

행동의 한계 정의하기

Hand holding pen, analyzing budget with charts and graph paper.

결론이 난 후 무엇을 할지 결정해야 합니다. 보고서를 준비하는 것과 기록을 변경하거나 메시지를 보내는 것은 다릅니다. 각 행동에는 명확한 경계가 필요합니다: 무엇이 독립적으로 발생할 수 있고, 어시스턴트가 확인을 위해 어디서 멈춰야 하는지 말입니다.

데이터가 불완전하거나, 수치가 모순되거나, 문서가 읽기 어려울 때는 별도의 처리 경로가 필요합니다. 올바른 결과는 문제를 노출하는 것이지, 매끄러운 답변을 만들기 위해 누락된 정보를 지어내는 것이 아닙니다.

실제 입력 데이터로 테스트하기

워크플로우를 정기적으로 실행하기 전에, 오류가 포함된 일반 문서와 사례로 테스트하세요. 출력을 원본과 비교하고, 계산을 확인하며, 어시스턴트가 사람이 필요한 곳에서 멈추도록 하세요. 그런 다음 그 책임 범위를 확장하는 것을 고려해 보세요.

설계 목표는 명확한 입력, 검증 가능한 출력 및 정의된 규칙에 의해 관리되는 액션을 가진 특정 역할입니다. 어시스턴트의 책임을 확장하기 전에 프로세스를 먼저 정의하세요.

원문: https://matintellect.com/en/posts/ai-assistant-for-business-clear-tasks

이 기사는 AI의 도움을 받아 작성되었습니다.