"코딩을 맥도날드처럼?" AI 환각 잡고 개발팀 칼퇴시킨 '모듈형 아키텍처'의 비밀

1부에서 우리는 삼양식품이 왜 AI를 직접 개발해야 했는지 알아봤습니다. 2부에서는 개발자들과 PM들이 가장 궁금해할 '구체적인 해결 방법(How-to)'을 다룹니다.

핵심은 '코딩을 맥도날드 햄버거 만들듯이 한다'는 것입니다. 이 비유 속에 환각률을 0%로 만드는 엔지니어링의 정수가 숨어 있습니다.

1. 핵심 개념: 코딩의 '맥도날드화' (Standardization)

맥도날드의 햄버거 맛이 전 세계 어디서나 똑같은 이유는 무엇일까요? 바로 '표준화된 공정' 때문입니다. 빵을 굽는 시간, 패티를 뒤집는 순서가 매뉴얼로 정해져 있죠.

삼양식품은 AI 개발에도 이 방식을 적용했습니다. 복잡한 법규 검토 과정을 통째로 AI에게 맡기는 대신, 아주 작은 단위의 업무(Node)로 쪼갰습니다.

• 기존 방식: "이 라면 미국에 팔아도 돼?" (AI: 횡설수설)
• 맥도날드 방식:
  1. [모듈 1] 미국 식품 첨가물 법전 검색
  2. [모듈 2] 라면 스프 성분표 추출
  3. [모듈 3] 성분과 법전 대조
  4. [모듈 4] 결과 요약

이것은 기술적으로 랭체인(LangChain)이나 랭그래프(LangGraph)와 같은 프레임워크를 사용하여, AI의 사고 과정을 흐름도(Flow)처럼 설계한 것입니다.

2. 환각 제로(Zero Hallucination)를 위한 기술: Grounding

'맥도날드 방식'으로 쪼개진 각 단계에는 강력한 검문소가 있습니다. 바로 그라운딩(Grounding) 기술입니다.

AI가 답변을 생성할 때, 반드시 '참조한 문서(Reference)'의 출처를 명시하도록 강제합니다. 만약 AI가 "이 성분은 사용 가능합니다"라고 답했다면, 시스템은 즉시 "어디에 그런 말이 있어? 몇 조 몇 항이야?"라고 되묻습니다.

💡 핵심 로직:
if (출처 확인 불가) { 답변 거부("확인된 정보가 없습니다"); }
else { 답변 출력 + 원문 링크 제공; }

이 과정을 통해 삼양식품은 '모르는 것을 아는척하는' AI의 입을 막고, '팩트만 말하는' AI를 완성했습니다.

3. 실전 가이드: 우리 회사에 적용하려면?

여러분도 '칼퇴'를 위해 이 시스템을 도입하고 싶으신가요? 3단계 로드맵을 제안합니다.

STEP 1. 업무의 파편화 (Atomization)

해결하고자 하는 업무를 가장 작은 단위까지 쪼개세요. "보고서 써줘"가 아니라 "자료 검색", "요약", "서식 적용"으로 나눠야 합니다. 이것이 '햄버거 패티'를 준비하는 과정입니다.

STEP 2. 프로세스 파이프라인 구축 (Chaining)

쪼개진 업무들을 순서대로 연결하세요. 이때 LangChain 같은 도구가 큰 도움이 됩니다. 각 단계의 결과물(Output)이 다음 단계의 입력값(Input)으로 들어가도록 설계합니다.

STEP 3. 검증 루프 삽입 (Validation)

마지막으로 각 단계마다 '팩트 체크' 단계를 넣으세요. AI가 생성한 결과물이 원본 데이터와 일치하는지 비교하는 별도의 검증 AI(Evaluator)를 두는 것도 좋은 방법입니다.

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결국 AI 도입의 성공은 '어떤 모델을 쓰느냐'보다 '업무를 어떻게 정의하고 설계하느냐'에 달려 있습니다. 삼양식품의 사례는 AI 시대에도 여전히 사람의 기획력(Engineering)이 가장 중요하다는 것을 보여줍니다.