이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
기존 SaaS 도구에 AI 기능을 통합할 때 가장 먼저 고려한 것은 기존 워크플로우와의 마찰 최소화였습니다. AI가 기존 기능을 교체하는 것이 아니라 보조하는 방식으로 배치되면 사용자의 학습 부담이 줄어들고 도입 저항이 낮아집니다.
AI 기능의 범위 설정도 중요했습니다. 처음에는 많은 기능을 AI로 자동화하려 했지만, 사용자가 결과를 신뢰하지 못하거나 수정이 잦으면 오히려 불편해졌습니다. AI가 제안하고 사람이 확정하는 흐름이 초기 단계에서 더 안전한 접근이었습니다.
성능과 비용 모니터링도 사전에 설계했습니다. LLM 호출 비용이 예상보다 빠르게 늘어날 수 있기 때문에 캐싱 전략과 요청 최적화를 도입하고, 비용이 임계치를 초과하면 알림이 오는 구조를 갖췄습니다.
SaaS에 AI 기능을 통합하면서 AI 출력의 예측 불가능성을 다루는 것이 기존 기능 개발과 가장 다른 부분이었습니다. 같은 입력을 줘도 결과가 달라질 수 있어서, 특정 입력에 특정 출력을 기대하는 기존 방식의 테스트가 통하지 않았습니다. AI가 사실과 다른 내용을 자신 있게 생성하는 경우가 생겼는데, 이런 결과가 그대로 사용자에게 전달되면 도구에 대한 신뢰가 무너졌습니다. AI 기능이 실패하거나 불확실한 결과를 낼 때 기존 비AI 경로로 돌아가는 폴백 구조를 처음부터 설계해야 한다는 것을 배웠습니다. AI API 응답 지연이 길어질 때 전체 기능이 멈추지 않도록 타임아웃을 설정하고, 타임아웃 시 기존 방식으로 처리된다는 안내와 함께 폴백하는 방식이 사용자 경험을 유지하는 데 효과적이었습니다. AI 기능을 추가할 때는 AI가 틀렸을 때의 경로를 먼저 설계하는 것이 안전한 통합의 시작이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
SaaS에 AI 기능을 통합하고 나서 기능이 잘 작동하는지 어떻게 확인할지가 새로운 과제였습니다. 기존 기능은 결과가 맞는지 틀린지 명확했는데, AI 요약이나 추천 기능은 정답이 없어서 품질 측정 기준을 정하는 것 자체가 어려웠습니다. 사용자가 AI 추천을 수정하거나 무시한 비율을 추적하니, 수정이 많은 케이스에서 어떤 패턴이 있는지 파악할 수 있었습니다. 전체 사용자 중 일부에게만 새 모델 버전을 적용해서 이전 버전과 비교하는 방식도 사용했는데, 사용자 행동 지표가 개선됐는지 보니 모델 변경의 영향을 구체적으로 알 수 있었습니다. AI 응답의 품질을 AI 자체로 판정하는 방식도 실험했는데, 기준 답변과 비교해서 일관성을 자동 평가하니 회귀 테스트를 자동화하는 데 도움이 됐습니다. AI 기능의 품질 관리는 한 번 통합으로 끝나는 것이 아니라 지속적으로 측정하고 개선하는 사이클이 필요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 테크니컬 PM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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