AI를 잘 활용하려면 모델보다 구조가 중요하다

AI를 잘 쓰는 핵심은 좋은 모델을 고르는 것만이 아닙니다. 모델에게 어떤 정보를 주고, 어떤 도구를 연결하고, 결과를 어떻게 검증할지까지 설계해야 실제 업무에 도움이 됩니다.

LLM은 혼자 일하지 않는다

LLM은 텍스트를 생성하는 모델입니다. 질문에 답하고, 요약하고, 코드를 제안할 수 있지만 혼자서 실제 시스템을 조작하거나 최신 데이터를 확인하거나 파일을 수정하지는 못합니다.

실제 행동은 도구가 담당합니다. 모델은 “무엇을 해야 할지” 판단하고, 코드는 API 호출, 파일 검색, 데이터 조회 같은 작업을 실행합니다.

컨텍스트가 품질을 결정한다

AI 답변의 품질은 모델 성능뿐 아니라 컨텍스트에 크게 좌우됩니다.

좋은 컨텍스트에는 다음이 포함됩니다.

현재 목표

관련 문서와 코드

제약 조건

실패 로그

원하는 출력 형식

검증 기준

컨텍스트가 부족하면 AI는 그럴듯하지만 틀린 답을 내놓기 쉽습니다.

Tool Calling이 중요한 이유

Tool Calling은 모델이 외부 도구를 호출하도록 요청하고, 실행 결과를 다시 받아 다음 판단에 쓰는 방식입니다.

예를 들어 다음 작업이 가능합니다.

데이터베이스에서 고객 정보 조회

GitHub 이슈 검색

파일 내용 읽기

캘린더 일정 생성

결제 상태 확인

이 구조가 있어야 AI가 단순한 챗봇을 넘어 실제 업무 도우미가 됩니다.

MCP의 의미

MCP(Model Context Protocol)는 AI 도구 연결을 표준화하려는 규격입니다. 다양한 클라이언트가 같은 방식으로 도구 목록을 확인하고 실행할 수 있게 해줍니다.

쉽게 말하면 AI를 위한 공통 포트에 가깝습니다. 각 서비스가 제각각 연결 방식을 만들지 않아도 되도록 돕습니다.

좋은 AI 활용 구조

실무에서 AI를 잘 쓰려면 다음 구조가 필요합니다.

명확한 업무 목표

충분한 컨텍스트

안전한 도구 연결

실행 결과 검증

실패 시 되돌릴 수 있는 절차

듀오랩스가 보는 관점

AI는 마법 버튼이 아니라 업무 흐름을 증폭하는 레이어입니다. 좋은 모델보다 중요한 것은 AI가 접근할 수 있는 데이터, 실행할 수 있는 도구, 검증 가능한 절차입니다. 이 구조를 갖춘 조직이 AI를 더 안정적으로 활용할 수 있습니다.