ChatGPT를 도입할 때 반드시 고려해야 할 3가지

안녕하세요, 제로백데브입니다!

요즘 들어 "ChatGPT를 붙이고 싶다"는 문의가 정말 많습니다.

그러나 실제로 상담을 하다 보면, 많은 경우 "요즘은 생성형 AI가 대세라니까 한번 써보자"는 막연한 기대에서 출발하는 경우가 많습니다.

ChatGPT는 정말 강력한 기술입니다. 하지만 단순히 우리 프로덕트에 ChatGPT API를 연동했다고 해서, 고객이 원하는 답변이 뚝딱 나오고, 서비스 지표가 개선되는 건 아닙니다.

생성형 AI 도입보다 더 중요한 건 ‘어떻게 설계하고, 어디에 적용할 것인가’입니다.

이번 칼럼에서는 ChatGPT 및 AI 솔루션 연동 경험이 풍부한 저희 제로백데브가, 실제 AI 프로젝트에서 꼭 짚는 3가지 고려사항을 공유합니다.

GPT는 만능 챗봇일까?

생성형 AI의 시대라고 해서, Rule 기반 챗봇이 사라진 것도, 무용한 것도 아닙니다

ChatGPT 기반의 챗봇은 자유로운 대화가 가능하고, 예측 불가능한 질문에도 대응할 수 있다는 장점이 있습니다.

하지만, 동시에 제한된 콘텐츠 내에서 '정확한 안내'가 필요한 영역에서는 예상하지 못한 응답을 할 가능성도 존재합니다.

예를 들어,

• 고객센터에서 배송/환불 정책, 반품 절차 등은 틀리면 안 되는 정보입니다.

• 이럴 땐 정형화된 Rule 기반 응답이 더 안전하고 효율적입니다.

그래서 AI 기반의 챗봇을 기획할 때는 이렇게 구분합니다

• 고정 정보, 제한된 콘텐츠 내 대고객 안내 → Rule 기반

• 비정형 질문, 커스텀 질문에 대한 다양한 답변 → 생성형 AI 기반

많은 기업들이 "생성형 AI로 다 되겠지"라고 생각하지만, 실제로는 Rule-Base AI와 생성형 AI의 하이브리드 구조가 가장 안정적이고 유연한 솔루션이 됩니다.

즉, 생성형 AI는 ‘보완 수단’일 뿐, 만능이 아닙니다.

자동화보다 중요한 건 '비즈니스와의 연결성'

생성형 AI의 적용 목적은 대부분 '자동화'의 목적이 있습니다. 웹/앱 프로덕트에서 챗봇, CS 응대,  콘텐츠 생성 등의 역할 수행을 기대합니다. 이 역할 자체는 어렵지 않게 구현할 수 있습니다.

하지만 정말 중요한 건, 이러한 AI가 '실제 비즈니스 워크플로우에 자연스럽게 스며들 수 있는가?'입니다.

예를 들어,

• 고객 문의 내용을 GPT가 분류한 후, 자동으로 CRM에 등록되도록 해야 실무에서 효율이 납니다.

• AI가 쓴 이메일 초안이 바로 발송되면 안 되며, 관리자 검토 후 전송되도록 구성해야 합니다.

즉, 단순한 AI 연동이 아니라,

"어디까지 자동화하고, 어디부터 사람이 개입할 것인지"를 명확하게 정의해야 합니다.

운영 이후가 진짜 중요한 이유

생성형 AI는 기본적으로 공개 데이터를 기반으로 훈련된 AI입니다.

이 말은 곧, 기업의 정책이나 브랜드 특성, 제품 방향성 등은 따로 학습되지 않았다는 뜻입니다.

따라서 생성형 AI를 연동할 때는 아래 기능을 함께 기획해야 합니다.

• 사내 전용 데이터 연동 (RAG 방식)

• 프롬프트 관리 어드민 – 관리자들이 스스로 GPT의 답변 방식을 다듬을 수 있도록

• 보안 관리 – 민감한 데이터를 외부 API와 주고받을 때의 대응 전략

저희 제로백데브는 실제 서비스 환경에서 이 세 가지 요소를 고려한 GPT 연동 구조를 설계하고 구축한 경험이 있습니다.
고객사에서 직접 출시 이후에도 수정·보완할 수 있도록, ‘GPT 운영관리 어드민’까지 포함된 기획을 제공해 드립니다.

생성형 AI는 분명히 강력한 기술입니다.

그러나 ‘AI 도입= 만능’이라는 착각은 오히려 우리 비즈니스를 복잡하게 만들 수 있습니다.

Rule 기반 챗봇은 여전히 정밀하고 안정적인 비즈니스 도구이고, 생성형 AI는 그 위에 얹을 수 있는 훌륭한 확장 옵션입니다.

생성형 AI, ChatGPT를 단순히 ‘붙이는 것’이 아니라, 비즈니스 목표에 맞게 설계/기획하고, 효율적으로 운영할 수 있도록 만드는 것이 진짜 실력입니다.

그 전략을 저희 제로백데브가 함께 고민하겠습니다.