🚀 [Project] AI 내 직원 만들기: 기술적 종속을 넘어 생존을 위한 빌딩으로

🧠 '코드'부터 치던 습관과의 결별

TradeNPU를 고도화하며 저에게는 고질적인 패턴이 하나 생겼습니다. 아이디어가 떠오르면 앞뒤 재지 않고 IDE를 열어 코드를 짜 내려가는 것이었죠. 정신을 차려보면 기능은 돌아가고 있고, 저는 스스로의 속도에 만족하곤 했습니다.

하지만 이 '무계획적 몰입'은 큰 구멍을 남겼습니다. 분기점마다 왜 그런 선택을 했는지, 이것이 실험용인지 필수 기능인지에 대한 기록이 전혀 없었죠. 결국 마케팅 문구 하나를 쓰려 해도 기획 의도를 역추적해야 하는 비효율이 발생했습니다.

그래서 이번 'AI 내 직원 만들기' 프로젝트는 기록과 개발을 병행하며, 기술적 주권을 지키는 과정을 가감 없이 담아보려 합니다.

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🛠 왜 굳이 '직접' 빌딩하는가? (Dependency vs Sovereignty)

시중에는 AI 활용법이 넘쳐납니다. 하지만 대부분은 LLM 제작사의 서비스(ChatGPT Plus 등)에 의존하거나, 특정 워크플로우 도구(n8n 등)를 이용하는 방식입니다.

개인적인 용도라면 훌륭한 선택지지만, TradeNPU와 같은 독립적인 서비스를 운영하는 입장에서는 다릅니다. 남의 서비스에 내 비즈니스를 얹는 순간, 비용 전가와 지연 시간은 물론 '기술적 종속'이라는 리스크를 안게 됩니다.

우리는 이미 LLM에 종속된 시대에 살고 있지만, 그 피라미드에서 상단(API를 통한 주도적 구현)에 설 것인지, 아니면 하위 계단(UI 서비스 단순 이용)에 머물 것인지는 지금 선택해야 합니다. 선택의 문이 닫히기 전에, 저는 힘들더라도 직접 빌딩의 길을 가고자 합니다.

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🔋 AI 직원이지만 'AI 사용량'을 절제하려는 이유

아이러니하게도, 제가 만드는 AI 직원의 핵심 원칙은 'AI 사용의 최소화'입니다. 이유는 명확합니다.

1. 전력 먹는 하마, LLM의 경제성

AI가 단어 하나를 추론할 때마다 발생하는 전력 소모와 컴퓨팅 리소스는 막대합니다. 하드웨어(NPU)와 알고리즘(DeepSeek 등)이 발전하고 있지만, 여전히 비용과 속도 면에서 효율을 따져야 합니다.

2. 'AI 만능주의'의 함정

예를 들어, 쇼핑몰의 상품 합계액을 구한다고 가정해 봅시다.

• AI에게 시킬 경우: 프롬프트 해석 → 확률적 추론 → 계산 → 답변 생성 (전력 소모 + 시간 지연)

• 코드로 짤 경우: 단 3~4줄의 함수로 즉각적인 결과 도출 (저비용 + 고성능)

단순 계산이나 DB 검색까지 AI에게 맡기는 것은 사용자 경험을 저하시키고 비용 함정에 빠지는 지름길입니다.

"AI는 서비스의 핵심 Logic에만 기여해야 합니다."

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🧭 전략: Function Calling과 효율적 R&R

지속 가능한 경영과 효율적인 AI 서비스를 위해 제가 선택한 기술적 방향은 다음과 같습니다.

• Selective Integration: 코드로 구현했을 때 너무 방대해지는 데이터 프로세싱이나, 인간 수준의 텍스트 생성이 필요한 지점에만 AI를 투입합니다.

• Function Calling & MCP: AI에게 DB 직접 접근권을 주지 않으면서도, 필요한 데이터만 얻어오거나 특정 함수를 실행하게 하여 AI 의존도를 낮춥니다.

• R&R(역할과 책임) 정의: 단순 상담원을 넘어, 보안상 안전하면서도 특정 직무를 완수하는 전문 AI 직원을 구축합니다.

이미 TradeNPU에는 상담 직원 격인 챗봇이 상주하고 있지만, 이제는 MCP와 Function Calling을 통해 실질적인 '업무'를 수행하는 더 똑똑하고 경제적인 직원을 앉혀보려 합니다.

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⏭ 다음 단계는 무엇인가요?

단순한 '알바' 수준이라도 제대로 된 AI 직원을 한 명만 구축해두면, 이후에는 큰 비용 없이 대량 고용(인스턴스 확장)이 가능해집니다. 인구 절벽 시대, 사업자로서 생존하기 위한 이 험난한 여정을 차근차근 기록해 나가겠습니다.

다음 글에서는 AI 직원에게 부여할 구체적인 'Role(역할)'을 정의하는 과정을 공유해 드릴게요.

 

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💡 안내: 이 시리즈는 기존 네이버 블로그에서 연재되었던 콘텐츠를 새로운 환경에 맞춰 통합 및 재구성한 기록입니다. 과거의 고민을 정리하며 더 단단한 기술적 자립을 도모하고자 합니다.

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