AI 워크플로에서 AI 비중을 줄여야 하는 이유

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TL;DR

AI 워크플로의 성숙도는 반복되는 프롬프트를 정형화된 스킬과 검증 게이트로 전환하여 모델의 의존도를 낮추는 데 있다.

배경

AI를 활용한 작업이 반복될 때 매번 프롬프트로 설명하는 비효율을 지적하며, 워크플로를 시스템화하여 모델의 역할을 최소화해야 한다는 주장이 제기됐다.

의미 / 영향

효율적인 AI 도입은 모델의 성능에만 의존하는 것이 아니라, 프롬프트를 통해 발견한 규칙을 얼마나 잘 시스템화하느냐에 달려 있다. 실무자는 반복적인 프롬프트 엔지니어링에서 벗어나 검증 가능한 워크플로 설계자로 거듭나야 한다.

커뮤니티 반응

작성자의 워크플로 성숙도 모델에 대해 긍정적인 반응이 있으며, 실제 업무에서 어떤 부분을 자동화로 전환했는지에 대한 논의가 이루어지고 있다.

주요 논점

01찬성다수

프롬프트는 탐색 도구일 뿐이며, 운영 단계에서는 결정론적인 시스템으로 대체되어야 효율적이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

코드 리뷰나 포맷팅처럼 자동화 도구가 존재하는 영역은 모델의 판단보다 외부 게이트가 우선되어야 한다.

논쟁점

창의적인 콘텐츠 제작 영역에서 어디까지를 결정론적인 게이트로 정의할 수 있는지에 대한 경계 설정 문제

실용적 조언

반복되는 프롬프트가 있다면 이를 스크립트나 고정된 템플릿 형태의 스킬로 전환하라.
모델의 출력 형식을 검증하기 위해 JSON 스키마나 린터를 도입하여 모델 외부에서 유효성을 체크하라.

섹션별 상세

프롬프트는 작업의 모호성을 탐색하는 초기 단계에서만 유효한 도구이다. 사용자가 프롬프트를 입력하고 결과를 확인하며 수정하는 과정은 '좋은 결과물'의 기준을 발견하는 과정이며, 이 기준이 확립된 후에도 프롬프트에 의존하는 것은 단순 반복에 불과하다.

워크플로 성숙도 곡선은 프롬프트에서 시작하여 스킬, 게이트를 거쳐 시스템으로 진화한다. 반복 가능한 맥락, 파일, 톤, 스크립트 등을 패키징하여 '스킬'로 만들고, 포맷터나 테스트 같은 '게이트'를 통해 모델 외부에서 안정성을 검증하는 구조를 지향한다.

코드 작성 분야에서는 이미 모델에게 코드 통과 여부를 묻지 않고 외부 테스트 도구(Gate)가 이를 결정하는 방식이 정착됐다. 콘텐츠 제작 등 비결정론적으로 느껴지는 분야에서도 '좋은 느낌'이라는 모호함 대신 명확한 표준과 체크리스트를 도입하여 모델의 책임을 줄여야 한다.

최종적인 시스템 단계에서는 LLM의 역할을 모호성이 실제로 남아 있는 부분으로만 축소한다. 이는 모델에게 매번 같은 설명을 반복하는 대신, 확립된 기준과 자동화된 검증 절차를 통해 워크플로의 효율성과 일관성을 확보하는 전략이다.

실무 Takeaway

AI 워크플로의 목표는 작업이 반복될수록 모델에 대한 의존도를 낮추고 시스템화하는 것이다.
반복되는 프롬프트 내용은 컨텍스트와 기준을 포함한 독립적인 스킬 단위로 패키징하여 관리해야 한다.
모델의 응답 결과가 기준에 부합하는지는 모델 내부가 아닌 외부의 결정론적 게이트(테스트, 스키마 등)를 통해 검증한다.

언급된 리소스

문서Your AI workflow needs less AI