AI 자동화를 만들다 보면 언젠가는 오류를 만나게 됩니다.
처음에는 오류 메시지가 나오면 그 문구를 그대로 AI에게 보여주고 해결 방법을 찾으면 될 것 같았습니다.
그런데 실제로 Make에서 AI와 여러 서비스를 연결해 자동화를 구성해보니 생각보다 단순하지 않았습니다.
어떤 경우에는 모듈 연결 자체가 잘못되어 있었고, 어떤 경우에는 연결은 정상인데 앞 단계에서 전달된 데이터가 예상과 달랐습니다.
또 AI가 만들어낸 결과는 사람이 보기에는 정상적인 문장이었지만 다음 단계에서 필요한 데이터 형식과 맞지 않는 경우도 있었습니다.
그래서 자동화가 멈췄을 때는 무조건 오류 메시지만 보는 것보다 전체 흐름을 앞에서부터 하나씩 확인하는 것이 중요하다는 것을 알게 됐습니다.
이번 글에서는 AI 자동화에 문제가 생겼을 때 가장 먼저 확인해야 할 7가지를 정리해보겠습니다.
- 자동화의 어느 단계에서 멈췄는지 확인한다
가장 먼저 해야 할 일은 오류를 고치는 것이 아닙니다.
어디에서 문제가 발생했는지를 찾는 것입니다.
예를 들어 자동화가 다음과 같은 구조라고 해보겠습니다.
Google Sheets
↓
AI
↓
결과 정리
↓
Google Sheets
↓
WordPress
최종 결과가 나오지 않았다고 해서 WordPress에 문제가 있다고 바로 판단하면 안 됩니다.
문제가 AI 단계에서 발생했을 수도 있고, Google Sheets에서 데이터가 제대로 전달되지 않았을 수도 있습니다.
따라서 전체 자동화를 한꺼번에 보지 말고 어느 모듈까지 정상적으로 실행됐는지 먼저 확인하는 것이 좋습니다.
자동화 오류를 찾을 때 가장 먼저 던져야 할 질문은 간단합니다.
“정상적으로 작동한 마지막 단계는 어디인가?”
이 질문을 찾으면 확인해야 할 범위를 크게 줄일 수 있습니다.
- 앞 단계의 입력값을 확인한다
다음으로 확인할 것은 AI가 받은 결과가 아니라 AI에게 전달된 입력값입니다.
AI가 이상한 결과를 만들었다고 해서 반드시 AI의 문제는 아닙니다.
앞 단계에서 잘못된 데이터가 전달됐다면 AI는 그 데이터를 기준으로 결과를 만들 수밖에 없습니다.
예를 들어 Google Sheets에 있어야 할 값이 비어 있거나 예상과 다른 열의 값이 전달됐다면 AI에게 아무리 좋은 프롬프트를 입력해도 원하는 결과가 나오기 어렵습니다.
그래서 오류가 발생하면 다음을 확인하는 것이 좋습니다.
입력값이 비어 있지는 않은가?
원래 사용하려던 값이 들어갔는가?
열이나 필드가 잘못 연결되지는 않았는가?
예상하지 않은 값이 함께 들어가지는 않았는가?
이 단계에서 문제가 발견된다면 AI의 프롬프트를 수정할 필요가 없습니다.
입력값부터 바로잡아야 합니다.
- AI가 실제로 받은 데이터를 확인한다
자동화 화면에서 사람이 보는 입력값과 AI 모듈이 실제로 받은 값이 항상 내가 생각한 것과 같은지 확인해야 합니다.
특히 자동화 도구에서는 앞 모듈의 값을 다음 모듈에 연결하면서 어떤 필드를 선택했는지가 중요합니다.
예를 들어 Google Sheets에 여러 열이 있다면
제목
본문
키워드
카테고리
같은 값 중 어떤 데이터를 AI에게 전달했는지 확인해야 합니다.
사람은 “제목을 전달했다”고 생각했는데 실제 연결에서는 다른 열이 들어가 있을 수도 있습니다.
이때 AI에게 “왜 엉뚱한 결과를 만들었어?”라고 묻는 것은 해결 방법이 아닙니다.
먼저 AI에게 실제로 무엇이 전달됐는지를 확인해야 합니다.
저 역시 Make 자동화를 구성하면서 모듈 연결과 데이터 전달 과정에서 예상했던 것과 실제 동작이 다른 상황을 경험했습니다.
이후부터는 자동화가 이상하게 작동하면 먼저 실제 전달값을 확인하는 습관을 두려고 합니다.
- AI의 출력 결과를 확인한다
입력값이 정상이라면 그다음은 AI가 무엇을 출력했는지를 확인합니다.
여기서 중요한 것은 결과의 내용뿐만 아니라 형식입니다.
예를 들어 다음 단계에서 세 개의 값을 각각 사용해야 한다고 해보겠습니다.
제목
설명
키워드
그런데 AI가
“제목은 ○○이고 설명은 ○○이며 키워드는 ○○입니다.”
처럼 하나의 긴 문장으로 출력했다면 사람에게는 충분히 이해할 수 있는 결과입니다.
하지만 자동화에서는 문제가 될 수 있습니다.
다음 모듈이 세 개의 값을 각각 필요로 한다면 AI가 만들어낸 결과를 그대로 전달하기 어렵기 때문입니다.
실제로 자동화를 구성하면서 이런 출력 형식의 차이가 다음 단계의 데이터 처리에 영향을 줄 수 있다는 것을 확인했습니다.
그래서 AI 결과를 확인할 때는 두 가지를 함께 봐야 합니다.
“내용이 맞는가?”
그리고
“다음 단계에서 사용할 수 있는 형태인가?”
이 두 가지는 서로 다른 문제입니다.
- 모듈 연결을 확인한다
AI 자동화에서 의외로 자주 발생할 수 있는 문제가 모듈 연결입니다.
화면에서는 모든 모듈이 붙어 있는 것처럼 보여도 실제로 원하는 데이터가 제대로 전달되는 구조인지 확인해야 합니다.
저도 Make에서 자동화를 구성하면서 모듈을 어떤 방식으로 추가하고 연결해야 하는지 실제 화면과 안내 내용이 맞지 않아 수정했던 경험이 있습니다.
처음에는 단순히 선을 연결하면 되는 것처럼 생각했지만, Make에서는 어떤 모듈에서 다음 모듈을 추가했는지와 데이터가 어느 단계에서 넘어오는지를 함께 확인해야 했습니다.
그래서 연결 문제가 의심될 때는 무작정 모듈을 다시 만드는 것보다 다음을 확인하는 편이 좋습니다.
앞 모듈이 정상적으로 실행됐는가?
다음 모듈이 실제로 앞 모듈의 데이터를 받고 있는가?
필요한 필드를 올바르게 선택했는가?
중간에 데이터가 빠지지는 않았는가?
이 과정을 확인하면 연결 문제와 데이터 문제를 구분하기 쉬워집니다.
- 전체 실행 전에 작은 데이터로 테스트한다
자동화를 만들면서 가장 중요하게 생각하게 된 방법 중 하나입니다.
처음부터 전체 데이터를 실행하지 않는 것입니다.
예를 들어 처리해야 할 데이터가 100개라면 처음부터 100개를 실행하기보다 한 건을 먼저 실행해보는 것입니다.
한 건을 실행하면서
입력값
AI 처리
출력값
다음 모듈 전달
최종 결과
를 순서대로 확인합니다.
문제가 없으면 그다음에 데이터 수를 늘리는 방식입니다.
이렇게 하면 오류가 발생했을 때 어느 단계에서 문제가 생겼는지 찾기가 훨씬 쉽습니다.
특히 AI 검색이나 외부 서비스가 포함된 자동화라면 실행량이 늘어날수록 사용량과 비용에도 영향을 줄 수 있기 때문에 작은 테스트가 더 중요할 수 있습니다.
자동화는 “한 번에 완성해서 실행하는 것”보다 “작게 실행하면서 확인하는 것”이 오히려 안전합니다.
- 오류를 하나씩 분리해서 확인한다
마지막으로 가장 중요한 방법입니다.
한 번에 여러 가지를 수정하지 않는 것입니다.
자동화가 작동하지 않는다고 해서
프롬프트도 바꾸고
모듈도 다시 연결하고
입력값도 수정하고
출력 형식도 바꾸면
무엇 때문에 문제가 해결됐는지 알 수 없게 됩니다.
예를 들어 입력값이 문제라고 생각한다면 입력값만 먼저 수정해봅니다.
그다음 다시 테스트합니다.
문제가 그대로라면 다음 원인을 확인합니다.
이렇게 하나씩 분리해서 확인하면 오류를 찾는 과정 자체가 기록으로 남습니다.
결과적으로 다음에 같은 문제가 발생했을 때 훨씬 빠르게 해결할 수 있습니다.
AI 자동화 오류를 찾는 7단계
지금까지의 내용을 하나의 순서로 정리하면 다음과 같습니다.
| 순서 | 확인할 내용 | 핵심 질문 |
|---|---|---|
| 1 | 멈춘 위치 | 어디까지 정상 실행됐는가? |
| 2 | 입력값 | 처음 데이터가 정상인가? |
| 3 | 실제 전달값 | AI가 실제로 무엇을 받았는가? |
| 4 | AI 출력값 | 결과의 내용과 형식이 맞는가? |
| 5 | 모듈 연결 | 다음 단계로 제대로 연결됐는가? |
| 6 | 작은 테스트 | 한 건으로 정상 작동하는가? |
| 7 | 원인 분리 | 한 번에 하나만 수정했는가? |
이 순서의 장점은 단순합니다.
문제가 생겼을 때 무작정 AI에게 해결 방법을 물어보는 대신 자동화의 흐름을 따라가면서 직접 원인을 좁혀갈 수 있습니다.
AI가 알려준 방법도 실제 화면에서 확인해야 한다
AI를 활용해 자동화를 만들 때 한 가지 더 주의해야 할 점이 있습니다.
AI가 알려주는 방법이 항상 현재 사용하는 서비스의 실제 화면과 정확하게 일치한다고 생각하면 안 됩니다.
특히 자동화 도구는 화면 구성이나 메뉴 위치가 달라질 수 있고, 사용하는 모듈이나 계정 설정에 따라 실제 과정도 달라질 수 있습니다.
저도 자동화 작업을 하면서 AI가 설명한 연결 방법과 실제 Make 화면에서 사용할 수 있는 방법이 달라서 직접 화면을 확인하고 수정한 경험이 있습니다.
이때 중요한 것은 AI의 설명을 믿지 말라는 것이 아닙니다.
AI의 설명을 출발점으로 사용하되 실제 화면에서 결과를 확인해야 한다는 것입니다.
가장 안전한 방법은
AI에게 방법을 묻는다.
↓
실제 화면에서 확인한다.
↓
한 건만 테스트한다.
↓
결과를 확인한다.
↓
정상일 때 전체 실행한다.
라는 순서입니다.
오류가 생겼다고 자동화를 처음부터 다시 만들 필요는 없다
자동화가 멈추면 처음부터 다시 만들어야 한다고 생각하기 쉽습니다.
하지만 대부분의 경우 먼저 기존 구조에서 문제가 발생한 지점을 찾는 것이 좋습니다.
입력값이 잘못된 것인지,
AI의 결과가 잘못된 것인지,
데이터 형식이 맞지 않는 것인지,
모듈 연결이 잘못된 것인지,
다음 단계에서 데이터를 제대로 받지 못하는 것인지
하나씩 확인하면 전체를 다시 만들지 않고도 수정할 수 있는 경우가 있습니다.
특히 자동화가 복잡해질수록 전체를 다시 만드는 것보다 문제 구간을 분리하는 능력이 중요해집니다.
그래서 자동화를 만들 때는 처음부터 모든 단계를 완벽하게 만들려고 하기보다 각 단계가 정상적으로 작동하는지 확인하면서 연결하는 방식이 관리하기 편합니다.
결국 AI 자동화에서 오류는 실패라기보다 구조를 확인할 기회가 될 수 있다
AI 자동화를 처음 만들면 오류가 발생하는 순간 당황하기 쉽습니다.
하지만 여러 단계를 연결하다 보면 오류 자체보다 중요한 것은 오류가 발생한 위치를 찾는 방법이라는 것을 알게 됩니다.
자동화가 멈췄을 때 가장 먼저 확인할 것은 복잡한 해결 방법이 아닙니다.
어디까지 정상적으로 실행됐는지 확인하고,
입력값을 확인하고,
AI에게 실제로 전달된 값을 확인하고,
AI의 출력 결과와 형식을 확인하고,
모듈 연결을 확인하고,
작은 데이터로 다시 테스트하고,
한 번에 하나씩 수정하는 것입니다.
이 순서만 지켜도 문제를 무작정 추측하면서 시간을 보내는 일을 상당히 줄일 수 있습니다.
그리고 자동화를 만들면서 한 가지 더 중요하다고 느낀 부분이 있습니다.
자동화가 잘 작동하는 것만큼 문제가 생겼을 때 원인을 찾기 쉬운 구조를 만드는 것도 중요하다는 것입니다.
AI에게 모든 작업을 맡기는 복잡한 구조보다 각 단계의 입력과 출력이 명확한 구조가 오히려 관리하기 쉬울 수 있습니다.
결국 좋은 AI 자동화는 오류가 한 번도 발생하지 않는 자동화가 아니라, 오류가 발생했을 때 어디를 확인해야 하는지 알 수 있는 자동화에 가깝습니다.
저 역시 앞으로 자동화를 만들 때 처음부터 완벽하게 작동하는 구조를 기대하기보다 작은 테스트를 반복하면서 하나씩 확인하는 방식을 계속 사용하려고 합니다.
AI 자동화를 처음 시작했다면 오류가 발생했다고 해서 바로 포기할 필요는 없습니다.
먼저 마지막으로 정상 작동한 단계를 찾고, 그다음부터 하나씩 확인해보세요.
문제를 처음부터 다시 만드는 것보다 훨씬 빠르게 원인을 찾을 수 있을 것입니다.