사건 발생

얼마 전, 시스템 장애 보고서를 작성하고 있을 때의 일입니다.

사내 관계 부서용으로 "원인은 이것이고, 잠정 대응은 이렇게 하며, 영구 대응은 언제까지 하겠다"라는 상세한 보고서를 다 작성한 뒤, 그 일부를 거의 그대로 유용하여 거래처용 안내문으로도 사용해 버렸습니다.

결과적으로 거래처에는 "서버의 메모리 누수(Memory Leak)가 발생하여, 〇〇 프로세스를 재부팅하여 복구함"과 같은 내부의 기술적인 원인 설명이 그대로 전달되었고, 솔직히 "이건 사내 자료 아닌가요?"라는 질문을 받아도 할 말이 없는 수준이 되었습니다. 반대로 사내용 문서를 먼저 대외용 톤으로 만들어 버렸을 때는, 이번에는 경어가 너무 많고 서론이 길어서 정작 중요한 기술적 원인이나 재발 방지책이 묻혀 읽기 어려워지는 역패턴도 경험했습니다.

1인 정보시스템(情シス) 담당자는 동일한 사건에 대해 '대외용'과 '사내용'이라는 두 종류의 문장을 거의 동시에, 그것도 짧은 시간 안에 작성해야 하는 상황이 빈번하게 발생합니다. 원인은 같더라도 읽는 이에 따라 '내보내도 되는 정보', '필요한 상세도(Granularity)', '톤(Tone)'이 완전히 다르다는 당연한 사실을, 마감 직전에 뼈저리게 느낀 사건이었습니다.

원인 조사

다시 한번 자신의 문서 작성 흐름을 되돌아보니 원인은 명확했습니다.

• 머릿속으로는 '대외용 버전'과 '사내용 버전'을 따로 생각하고 있다고 해도, 실제로 쓰기 시작하면 첫 번째 문장의 연장선상에서 두 번째 문장을 쓰게 되어 톤(Tone)이 끌려감
• 대외용은 '결론→영향 범위→대응 상황→사과·감사' 순으로 간결하게, 사내용은 '시계열→원인→기술적 상세 내용→재발 방지책' 순으로 자세하게 작성한다는 형식이 애초에 내 머릿속에서 매번 흔들림
• 바쁜 아침에는 "일단 하나 쓰고 나중에 다른 하나를 수정하면 되지"라는 판단을 하기 쉬운데, 그 "나중에 수정하기"가 결국 제때 이루어지지 않음

즉, 구분하여 쓰는 '규칙' 자체는 내 안에 있지만, 그것을 매번 의식적으로 적용할 여력이 없다는 것이 근본 원인이었습니다. 이는 지식이나 경험의 문제가 아니라, 단순히 '형식을 매번 떠올려 손으로 실행하는 비용'의 문제입니다.

이런 "규칙은 정해져 있지만 매번 사람이 기억해서 수작업으로 해야 하는 것"은 GPTs에 맡기기에 적합한 태스크라고 생각하여, 전용 GPTs를 만들기로 했습니다.

대처

만든 것은 하나의 사건(원천 데이터)을 입력하면 '대외용', '사내용' 두 가지 버전을 동시에 생성해 주는 GPTs입니다. 포인트는 3단계입니다.

단계 1: 출력 형식을 처음에 묻게 하기

Instructions(GPTs 설정 화면에서 "이 AI는 이렇게 행동한다"라고 정의하는 칸입니다)의 서두에 반드시 "대외용·사내용 양쪽을 모두 출력한다"라는 전제를 고정했습니다. 사용자가 어느 한쪽만 원하더라도 우선 양쪽을 모두 출력하는 형태로 만들어 둠으로써, 구분하여 작성된 내용을 바로 비교하고 활용할 수 있도록 했습니다.

단계 2: 톤(Tone)과 상세도(Granularity)를 Instructions에 명문화하기

"대외용은 이렇게, 사내용은 저렇게"라는 내 머릿속에 있던 규칙을 그대로 문장화하여 Instructions에 작성했습니다. 실제로 사용 중인 것을 간략화하면 다음과 같은 내용입니다.

당신은 1인 정보시스템(情シス) 문서 작성 어시스턴트입니다.
입력된 사건(트러블 내용, 의뢰 내용 등)을 바탕으로,
'대외용'과 '사내용' 두 종류의 문장을 반드시 모두 생성해 주세요.
...

단계 3: 과거의 실제 문서를 Knowledge에 학습시키기

Knowledge 기능(GPTs에 파일을 업로드하여 참조하게 하는 기능입니다)을 사용하여, 과거에 자신이 작성했던 보고서나 안내문(대외로 나갈 수 있는 내용으로 사전에 가공한 것)을 몇 건 학습시켰습니다. 규칙을 문장으로 설명하는 것보다 실제 사례를 읽히는 것이 문체의 습관까지 재현해 주기 때문입니다.

용어 메모

GPTs: OpenAI의 ChatGPT에서 특정 역할·규칙을 가진 커스텀 AI를 만들 수 있는 기능입니다. 프로그래밍 없이 제작할 수 있습니다. -
Instructions: GPTs에 "당신은 이런 역할로, 이렇게 행동해 주세요"라고 지시하는 설정란을 말합니다. -
Knowledge: GPTs에 참조용 파일을 업로드해 두고 답변 시 참고하게 하는 기능입니다. -
프롬프트 (Prompt): AI에게 내리는 지시문·입력문을 말합니다.

실제 운용은 Slack이나 메모에 적어둔 1차 정보("〇〇의 VPN 접속이 9시부터 불안정, 원인은 △△의 설정 변경" 정도의 짧은 메모)를 이 GPTs에 붙여넣기만 하면 됩니다. 수십 초 만에 "대외용", "사내용" 두 가지 안이 돌아오기 때문에, 각각 직접 최종 체크 및 미세 조정(Fine-tuning)을 거친 뒤 송신 또는 공유하는 흐름으로 운영하고 있습니다.

회고 및 배움

직접 해보며 느낀 점은, "톤의 구분(Tone differentiation)" 자체는 어려운 일이 아니라, 매번 그것을 의식하며 실행을 지속하는 것이 가장 큰 비용이었다는 것입니다. GPTs에 형식을 전달해 두면, 바쁜 아침에도 "대외용을 먼저 쓰고, 사내용을 실수로 유용하는" 식의 사고는 발생하지 않게 되었습니다.

반면, 지시문(Instructions)에 적는 규칙이 모호하면 생성되는 문장도 모호해집니다. 처음에 만든 버전에서는 "대외용은 정중하게"라고만 적어 두었기에, 결국 어디까지 기술적 상세 내용을 적어도 될지 매번 GPTs 측의 판단이 흔들렸습니다. "내부의 기술적인 원인(서버명, 프로세스명, 구체적인 설정값 등)은 적지 않는다"와 같이 NG 항목을 구체적으로 나열한 이후부터는 출력이 안정되었습니다. 규칙을 AI에게 전달할 때는, 자신이 평소 암묵적으로 판단하고 있는 기준을 가능한 한 구체적인 언어로 정리하여 작성하는 작업이 가장 중요하다는 것을 실감하고 있습니다.

요약

• 1인 정보시스템(情シス) 담당자는 "동일한 사건"에 대해 대외용·사내용 두 종류의 문장을 짧은 시간 내에 작성해야 하는 상황이 많아, 톤이 섞이는 사고가 발생하기 쉽다.
• 원인은 지식 부족이 아니라, "머릿속에 있는 구분 규칙을 매번 의식적으로 적용하는 비용"을 바쁜 시간대에 감당할 수 없기 때문이다.
• GPTs를 ① 양쪽 동시 출력을 전제로 한다, ② 톤과 입도(Granularity)의 규칙(특히 NG 항목)을 지시문(Instructions)에 구체적으로 적는다, ③ 과거의 실제 문서를 지식(Knowledge)으로 학습시킨다, 이 3단계로 운용하면 초안 작성을 맡길 수 있다.
• 단, 최종 체크와 사실 확인은 반드시 스스로 수행하는 것을 전제로 한다. GPTs는 "형식에 맞춘 초안 생성"까지만 맡긴다는 선을 긋는 것이 안전하다.

오늘부터 할 수 있는 첫걸음으로는, 우선 자신이 실제로 작성했던 대외용·사내용 문서를 각각 하나씩 비교하며 "무엇을 적고 있고, 무엇을 적지 않았는지"를 리스트화해 보는 것을 추천합니다. 그것이 그대로 지시문(Instructions)의 NG 항목 및 OK 항목이 됩니다.

참고 링크

• OpenAI 헬프 센터 "GPTs 생성 방법" (GPTs 생성 공식 가이드입니다. ChatGPT 앱 내의 도움말에서도 참조할 수 있습니다)

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