① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 AI 대화 앱 나비를 개발하는 1인 창업자 (주)누온인더스트리 대표 박재영입니다. 약 4개월 동안 앱을 개발하면서 화면을 제작하고, 대화 중 발생하는 오류를 고치고, 수정한 기능을 테스트하는 데 AI를 활용했습니다. 대화 서비스는 화면이 작동하는 것뿐 아니라 사용자의 요청에 맞는 답변을 하는지도 확인해야 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
개발 과정에서는 Codex와 Claude를 활용했고, 나비의 대화 모델 비교·테스트에는 Gemini와 DeepSeek 등을 활용했습니다. 화면 제작에서는 필요한 기능과 동작을 설명하고 결과를 검토했습니다. 대화 오류를 수정할 때는 문제가 발생한 요청과 응답을 구체적으로 정리해 AI와 함께 원인과 수정 방향을 검토했습니다.
실제 개발 기록에는 “메뉴 추천해줘”라는 요청에 “메뉴를 추천해줄까?”라고 다시 묻는 문제가 있습니다. 이를 명확한 요청에는 결과부터 답하도록 보완하면서, 번역할 원문처럼 꼭 필요한 정보가 없는 경우에는 질문할 수 있도록 구분했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
화면 제작, 대화 오류 수정, 테스트를 AI의 도움을 받아 진행할 수 있었습니다. 2026년 9월 10일 보관된 테스트 기록에서 요청 되묻기 관련 자동 테스트 25개가 통과한 것을 확인할 수 있습니다. 별도의 실제 모델 실행은 50턴 중 48건에서 응답을 반환했지만, 2건의 생성 실패와 일부 내용 오류가 남았습니다. 그래서 당시에는 자동 테스트 통과만으로 완료 처리하지 않고 배포를 보류했습니다. 이 수치는 당시 특정 테스트 결과이며 현재 전체 서비스의 성공률을 뜻하지 않습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
오류가 난 대화를 구체적인 사례로 만들고, 그 오류를 고치면서 정상적인 대화까지 막지 않는지 함께 확인한 점입니다. 되묻기 문제를 해결하기 위해 모든 질문을 금지하지 않고, 불필요한 재확인과 필요한 질문을 구분했습니다. 기존 대화 매트릭스를 유지한 범위에서 수정을 검토하고, 자동 테스트와 실제 모델 응답의 품질도 별도로 확인했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
먼저 만들고 싶은 화면이나 해결할 오류를 한 가지로 정리합니다. 다음으로 입력 상황, 현재 결과, 원하는 결과를 AI에 구체적으로 설명합니다. 수정 후에는 원래 문제가 있던 사례와 정상적으로 작동하던 사례를 함께 테스트하고, 실제로 확인한 결과와 남은 문제를 기록합니다. 저는 이 과정을 통해 AI가 제안한 내용을 검토하고 확인하는 일도 개발자의 중요한 역할임을 배웠습니다.