AI 워크플로우, 단 하나의 해결책은 없다: 스택 기반 접근 방식의 중요성
AI 기술이 비즈니스와 워크플로우에 깊숙이 통합되면서, 많은 이들이 ‘만능 AI 플랫폼’이라는 환상에 빠지곤 합니다. 하나의 로그인, 하나의 워크플로우로 모든 것을 해결해주는 꿈같은 약속은 매력적이지만, 현실은 이상과는 거리가 멀 수 있습니다. 오히려 깊이, 뉘앙스, 신뢰성을 잃고 비효율적인 결과를 초래할 수 있습니다.
‘올인원’ AI 플랫폼의 함정
처음에는 편리하게 느껴질 수 있습니다. 여러 계정을 관리할 필요 없이 모든 기능이 한 곳에 모여 있다는 점은 분명 매력적입니다. 하지만 시간이 지날수록 균열이 드러나기 시작합니다. 리서치의 깊이가 얕아지고, 글쓰기는 개성을 잃으며, 운영 워크플로우는 쉽게 무너지는 구조가 됩니다. 중요한 것은 플랫폼의 한계를 극복하는 데 더 많은 시간을 쏟게 된다는 점입니다.
CoS 에이전트 ‘아일라’의 실패 사례
CoS(Chief of Staff)를 보좌하는 에이전트 '아일라'를 통해 '올인원' 플랫폼의 한계를 명확히 확인할 수 있었습니다. 이메일 스레드를 읽고, 맥락을 파악하며, 답장을 초안으로 작성하고, 후속 조치를 실행 가능한 작업으로 전환하는 역할을 하나의 AI에게 맡기려 했습니다. 하지만 세부적인 부분에서 오류가 속출했고, 맥락 정확도는 떨어졌으며, 대화 스레드는 잘못 연결되었습니다. 아무리 프롬프트를 개선해도 근본적인 한계는 극복할 수 없었습니다.
사고방식의 전환: 스택 기반 접근 방식
하나의 툴로 모든 것을 해결하려던 시도가 실패하면서, 사고방식을 전환해야 했습니다. 각 작업에 맞게 설계된 전문 툴들을 조합하여 사용하는 '스택 기반 접근 방식'을 채택했습니다. 각 툴에 명확한 역할을 부여하고, 서로 유기적으로 연결하여 시너지를 창출하는 방식입니다.
전용 리서치 엔진의 중요성
스택 기반 접근 방식의 효과는 전용 리서치 엔진을 추가하면서 극명하게 드러났습니다. 이전에는 감지하지 못했던 정보의 모순, 숨겨진 틈새 관점, 전략적 긴장 관계 등을 발견할 수 있었습니다. 이는 단순히 리서치 품질이 개선된 수준이 아니라, 인식할 수 있는 현실 자체가 달라진 경험이었습니다.
스택 구축의 핵심: 축적이 아닌 선별
스택 기반 접근 방식은 무분별하게 새로운 툴을 모으는 것이 아닙니다. 핵심은 '선별'입니다. 각 툴은 특정 역할에 특화되어 있어야 하며, 그만한 가치를 제공해야 합니다. 툴을 스택에 포함시키기 전에 다음 질문을 던져야 합니다. 이 툴은 어떤 일을 '유독' 잘하는가? 시간이 지날수록 효과가 누적되는가? 기존 워크플로우의 리듬을 깨뜨리지 않고 통합될 수 있는가?
여러 툴을 하나처럼 관리하는 방법
멀티 툴 스택은 복잡성을 야기할 수 있습니다. 잦은 맥락 전환, 형식 불일치, 데이터 전달 과정에서의 마찰 등이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 엄격한 규율과 구조화된 오케스트레이션이 필요합니다. 툴 간에 고정된 입력/출력 스키마를 정의하고, 시스템 간 변환을 담당하는 오케스트레이터 프롬프트를 최소화해야 합니다.
‘성’이 아닌 ‘벤치’를 구축하라
특정 플랫폼에 종속되지 않고 '벤치(bench)' 관점으로 스택을 구축하면, 변화에 유연하게 대처할 수 있습니다. 필요한 경우 언제든 툴을 교체하거나 재구성할 수 있습니다. 필자가 정의하는 자유란 '업체 종속성에서 벗어날 수 있는 독립성, 이동성과 신뢰성'입니다.
전문성을 적재적소에 연결하는 방법
처음으로 AI 툴 벤치를 구축하려 한다면, 툴부터 고르지 말고 기능부터 정의해야 합니다. 리서치, 종합, 제작, 운영 등 각 기능을 신중하게 구분하고 매핑해야 합니다. 문제가 발생하는 지점은 이러한 기능들이 뒤섞일 때입니다. 각 기능에 맞는 전문 툴을 활용하고, 단일 에이전트에 모든 역할을 맡기지 않는 것이 중요합니다.
스택을 올바르게 관리하는 방법
AI 기술은 빠르게 진화하고 있습니다. 새로운 툴이나 플랫폼이 계속해서 출시될 것입니다. 하지만 유행을 쫓기보다는 툴 벤치를 하나의 제품 로드맵처럼 관리해야 합니다. 현재 스택에서 발생하는 마찰이나 성능 한계를 먼저 파악하고, 신규 툴을 샌드박스 환경에서 시험해보고, 실제 활용 과정에서의 성능 차이를 기준으로 효과를 측정해야 합니다.
맺음말
‘하나의 플랫폼으로 모든 것을 해결할 수 있다’는 신화는 경계해야 합니다. 스택 기반 접근 방식을 통해 유연하고 회복력 있는 AI 워크플로우를 구축하십시오. 명확성, 품질, 자유를 얻을 수 있을 것입니다. 끊임없이 변화하는 환경에서, 이는 어떤 단일 툴보다 훨씬 강력한 경쟁력이 될 것입니다.
