AI에게 같은 일을 여러 번 시켜봤습니다｜결과가 매번 달라지는 이유와 대응 방법
AI를 자동화에 연결해 사용하다 보면 처음에는 조금 이상한 느낌을 받을 때가 있습니다.
분명 같은 지시를 입력했는데 결과가 완전히 똑같이 나오지 않기 때문입니다.
처음에는 프롬프트가 잘못된 줄 알았습니다.
그런데 실제로 AI를 업무 자동화에 연결해서 여러 작업을 진행하다 보니 조금 다른 문제가 있다는 것을 알게 됐습니다.
AI는 단순한 계산기처럼 같은 입력에 항상 같은 결과만 내놓는 방식으로 작동하지 않았습니다.
특히 블로그 글 작성이나 자료 정리처럼 판단과 표현이 들어가는 작업에서는 같은 목적을 전달해도 결과의 내용이나 표현, 출력 형식이 달라질 수 있었습니다.
그래서 이번에는 AI 자동화를 사용할 때 결과가 달라지는 이유와 그 차이를 어떻게 관리해야 하는지 정리해봤습니다.
같은 AI인데 왜 결과가 달라질까?
가장 먼저 알아야 할 것은 AI가 단순한 고정 명령 실행 도구와는 다르다는 점입니다.
예를 들어 다음과 같은 요청을 한다고 가정해보겠습니다.
“다음 자료를 참고해서 블로그 글 제목을 5개 만들어줘.”
사람이 보기에는 아주 명확한 요청처럼 보입니다.
하지만 AI 입장에서는 여러 가지 방식으로 해석할 수 있습니다.
어떤 결과에서는 검색에 적합한 제목을 만들 수 있고, 다른 결과에서는 클릭을 유도하는 표현을 사용할 수도 있습니다.
또 어떤 경우에는 비슷한 제목이 여러 개 나오거나 예상보다 긴 문장이 만들어질 수도 있습니다.
자동화를 만들면서 실제로 문제가 되는 부분은 여기서부터였습니다.
사람이 직접 사용할 때는 결과를 보고 마음에 들지 않으면 바로 다시 요청하면 됩니다.
하지만 자동화에서는 AI의 결과가 다음 단계로 바로 전달될 수 있습니다.
그러면 작은 차이 하나가 다음 단계의 결과까지 바꿀 수 있습니다.
AI 결과가 달라지는 대표적인 부분
제가 자동화 작업을 진행하면서 특히 신경 쓰게 된 부분은 크게 네 가지였습니다.
첫 번째는 표현의 차이입니다.
같은 내용을 작성하더라도 문장의 길이나 표현 방식이 달라질 수 있습니다.
두 번째는 정보의 우선순위입니다.
여러 가지 정보를 입력했을 때 AI가 어떤 내용을 중요하게 판단하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
세 번째는 출력 형식입니다.
이 부분은 자동화에서 특히 중요합니다.
예를 들어 다음 단계에서
제목
설명
키워드
를 각각 별도의 값으로 받아야 하는데 AI가 한 문장으로 모두 출력한다면 사람이 보기에는 문제가 없어도 자동화에서는 제대로 연결되지 않을 수 있습니다.
실제로 자동화 작업을 하면서 AI의 출력값과 다음 모듈에서 요구하는 데이터 형식이 맞지 않아 수정해야 했던 경험이 있었습니다.
네 번째는 예상하지 못한 해석입니다.
사람이 보기에는 당연한 조건이라고 생각한 부분을 AI가 다르게 해석할 수도 있습니다.
결국 “같은 프롬프트를 넣었으니 결과도 같아야 한다”라고 생각하면 자동화 과정에서 예상하지 못한 문제가 생길 수 있습니다.
그렇다면 결과가 달라지는 것을 막을 수 있을까?
완전히 똑같은 결과만 나오도록 만드는 것보다 중요한 것은 결과가 달라져도 문제가 생기지 않는 구조를 만드는 것입니다.
제가 자동화를 구성하면서 가장 중요하다고 느낀 방법은 AI에게 모든 것을 맡기지 않는 것이었습니다.
예를 들어 다음과 같이 역할을 나눌 수 있습니다.
입력 데이터 → AI의 판단 및 생성 → 결과 형식 정리 → 사람이 최종 확인
이렇게 만들면 AI의 결과가 조금 달라지더라도 사람이 확인할 수 있는 지점이 생깁니다.
반대로
입력 데이터 → AI → 바로 게시
처럼 구성하면 작은 오류가 그대로 최종 결과물에 반영될 수 있습니다.
특히 처음 자동화를 만드는 단계라면 마지막 사람 확인 단계를 남겨두는 것이 오히려 효율적일 수 있습니다.
결과가 달라지는 것을 줄이는 방법
AI 결과의 변동성을 줄이기 위해서는 프롬프트를 조금 더 구체적으로 작성하는 것도 도움이 됩니다.
예를 들어
“제목을 만들어줘.”
보다는
“제목은 30자 이내로 작성하고, 숫자를 포함하며, 같은 표현을 반복하지 말 것. 결과는 제목만 한 줄씩 출력할 것.”
처럼 조건을 명확하게 정해주는 편이 좋습니다.
특히 자동화에서는 결과 형식을 명확하게 지정하는 것이 중요합니다.
예를 들어 다음 단계에서 제목과 설명을 각각 사용해야 한다면
제목:
설명:
처럼 출력 구조를 정해놓는 방법이 있습니다.
하지만 여기서도 한 가지 주의할 점이 있습니다.
프롬프트를 아무리 자세하게 만들어도 AI가 항상 완벽하게 지켜준다고 생각하면 안 됩니다.
그래서 실제 자동화에서는 프롬프트 설계와 함께 결과 검수 과정도 필요합니다.
자동화는 ‘AI가 알아서 하는 것’이 아니었다
AI 자동화를 직접 만들어보면서 생각이 조금 바뀐 부분이 있습니다.
처음에는 자동화를 만들면 사람이 하던 작업을 AI가 그대로 대신해줄 것이라고 생각했습니다.
하지만 실제로는 AI에게 판단을 맡길 부분과 사람이 확인해야 할 부분을 나누는 작업이 더 중요했습니다.
특히 AI 결과가 다음 자동화 단계로 전달되는 구조에서는 결과값의 형식까지 확인해야 했습니다.
AI가 좋은 내용을 만들어주는 것만으로 자동화가 완성되는 것이 아니었습니다.
입력값이 제대로 들어갔는지
AI가 의도한 방식으로 처리했는지
출력값의 형식이 맞는지
다음 단계로 정상적으로 전달되는지
최종 결과에 문제가 없는지
이 과정을 확인해야 실제로 사용할 수 있는 자동화가 됩니다.
제가 지금 AI 자동화를 만들면서 사용하는 간단한 기준
AI 결과가 매번 조금씩 달라지는 것을 경험한 뒤에는 다음과 같은 기준으로 확인하고 있습니다.
- 결과가 달라도 업무에 문제가 없는가?
- 출력 형식이 항상 다음 단계와 맞는가?
- 잘못된 결과를 사람이 발견할 수 있는가?
- 오류가 발생했을 때 어느 단계에서 문제가 생겼는지 확인할 수 있는가?
- 테스트를 작은 단위로 먼저 실행했는가?
이 다섯 가지를 확인하면 AI의 결과가 조금 달라지더라도 자동화 전체가 흔들리는 상황을 줄일 수 있습니다.
AI 자동화에서 중요한 것은 완벽하게 똑같은 결과가 아니다
AI를 자동화에 사용할 때 결과가 조금씩 달라지는 것은 반드시 나쁜 현상이라고 볼 수는 없습니다.
오히려 같은 자료를 다양한 방식으로 정리하거나 새로운 표현을 만들어야 하는 작업에서는 장점이 될 수도 있습니다.
문제는 그 차이를 사람이 통제할 수 없을 때 발생합니다.
특히 블로그 글이나 업무 자료처럼 최종 결과를 그대로 사용하는 작업이라면 AI의 결과를 한 번 더 확인하는 과정이 필요합니다.
결국 AI 자동화에서 중요한 것은
“AI가 항상 똑같은 결과를 만드는가?”
가 아니라
“결과가 달라져도 내가 원하는 범위 안에서 움직이는가?”
라고 생각하게 됐습니다.
자동화를 처음 만든다면 AI가 모든 것을 처리하도록 만드는 것보다 작은 작업 하나부터 테스트해보는 것이 좋습니다.
그리고 결과를 확인한 뒤 문제가 없는 범위에서 다음 단계로 확장하는 방법이 훨씬 관리하기 편했습니다.
AI는 자동화를 완성해주는 도구라기보다 사람이 만든 업무 구조 안에서 판단과 생성을 담당하는 도구에 가깝습니다.
이 차이를 이해하고 자동화를 설계하면 결과가 예상과 조금 달라졌을 때도 어디를 확인해야 하는지 훨씬 쉽게 찾을 수 있습니다.