DUOLABS AI 기능 탐구 23: AI 결과의 마지막 결정을 사람이 맡는 검토함

DUOLABS AI 기능 탐구 스물세 번째 글은 저신뢰·고위험 AI 결과를 한곳에 모아 승인하거나 반려하는 사람 검토함입니다.

AI 자동화의 목표가 사람을 모든 과정에서 빼는 것일 필요는 없습니다. 반복적인 읽기와 초안 작성은 AI가 맡고, 금액·계약·개인정보·외부 발송처럼 책임이 필요한 결정은 사람이 맡는 편이 더 빠르고 안전할 수 있습니다.

기능 직접 보기: DUOLABS AI 사람 검토함

공개 데모의 승인은 화면 안의 상태만 바꿉니다. 실제 결제, 환불, 메시지 발송이나 외부 시스템 변경을 실행하지 않습니다. 검토 내용은 공유 환경에 남을 수 있으므로 가상 데이터만 사용하세요.

여러 기능의 검토를 한곳에 모읍니다

워크플로, 문서 분석, 회의 노트와 콘텐츠 생성은 서로 다른 결과를 만들지만 검토 방식에는 공통점이 있습니다. 검토함은 출처, 위험도, 상태, 결과 미리보기와 결정 메모를 같은 형식으로 보여줍니다.

담당자는 검토 대기, 승인과 반려 상태를 나눠 보고 고위험 항목을 먼저 처리할 수 있습니다. 결과가 어느 기능에서 왔는지도 표시되므로 원본 흐름으로 돌아가 수정할 수 있습니다.

승인 버튼보다 판단 근거가 중요합니다

검토 화면에는 사람이 결정을 내리는 데 필요한 문맥이 있어야 합니다.

원본 입력의 안전한 요약

AI가 만든 결과와 신뢰도

위험으로 분류된 이유

사용한 모델과 규칙 버전

결과가 승인되면 실행될 다음 행동

문맥이 부족하면 검토자는 원본 시스템을 다시 찾아야 하고, 자동화가 오히려 일을 늘립니다. 반대로 개인정보나 원문 전체를 과도하게 복사하면 검토 큐가 또 다른 민감정보 저장소가 됩니다. 필요한 정보만 전달하는 균형이 중요합니다.

위험도에 따라 검토 방식을 달리합니다

모든 결과를 사람이 보면 병목이 생기고, 모든 결과를 자동 승인하면 통제가 사라집니다. 업무 영향과 복구 가능성에 따라 정책을 나눌 수 있습니다.

낮은 위험: 자동 처리 후 표본 검토

중간 위험: 신뢰도나 금액 조건에 따라 선택 검토

높은 위험: 반드시 사람 승인 후 다음 단계 실행

정책은 고정하지 말고 실제 반려율과 사고 사례를 근거로 조정해야 합니다. 승인율이 매우 높다면 자동화 범위를 넓힐 수 있고, 특정 유형의 반려가 많다면 앞 단계의 프롬프트나 데이터 품질을 고쳐야 합니다.

검토에는 책임과 시간이 붙습니다

실서비스에서는 누가 언제 어떤 근거로 승인했는지 감사 기록을 남겨야 합니다. 검토 기한, 대체 담당자와 에스컬레이션도 필요합니다. 사람이 확인해야만 흐름이 계속되는데 담당자가 휴가 중이라면 자동화 전체가 멈출 수 있기 때문입니다.

또한 승인과 실행을 분리하는 것이 좋습니다. 승인 직후 외부 행동을 하더라도 중복 실행 방지 키와 실패 재처리 기록이 있어야 합니다.

공개 데모에서 확인할 점

사람 검토함에서 합성 검토 항목을 만들고 승인·반려 메모를 남겨 보세요. 위험도 필터와 상태 통계가 어떤 순서로 일을 처리하게 돕는지 살펴볼 수 있습니다.

사람 검토는 AI의 부족함을 숨기는 임시 장치가 아닙니다. 자동화의 책임 경계를 명시하고 실제 반려 데이터를 다음 개선으로 연결하는 운영 기능입니다.