AI Agent 기능의 역설: 전문가는 통제를, 초보자는 마법을 원한다 최근 많은 솔루션이 'AI Agent' 기능을 추가 개발하면서 거의 기본 스펙으로 자리잡고 있죠. 기존 이용자가 한땀 한땀 수동으로 설정하던 것들을 “~~~ 해줘.” 말만 해도 🪄 Agent가 데이터도 분석하고, 마케팅도 자동화하고, 개발 환경까지 셋팅해주곤 합니다. 가장 마법스럽고, 나오면 누구든지 앞다투어 쓰고 싶을 것 같았던 이 궁극의 기능. 저도 종종 쓰면서 딜레마를 발견했습니다. "말만 하면 뚝딱" - 이 약속이 모두에게 똑같이 매력적이지 않다는 것. 🧐 전문가의 반응: "아니, 피벗 테이블은 내가 직접 만들게. 차트 색상도 바꾸고 싶고, 이상치 처리 로직도 내 방식대로 할 거야." → 전문가는 블랙박스를 싫어합니다. 과정을 보고 싶고, 개입하고 싶고, 자기 노하우를 반영하고 싶어 합니다. 👶🏻초보자의 반응: "와, 진짜 분석이 됐네... 근데 이거 어디서부터 손대야 하지?" → 초보자는 결과물 앞에서 얼어붙습니다. 수정하려니 뭘 건드려야 할지 모르고, 건드렸다가 망가질까 두렵습니다. 그렇다면 AI 에이전트는 어떻게 만들어야 할까요? 1️⃣ 투명한 마법 - 과정을 열어두고, 되돌릴 수 있게 결과는 뚝딱 보여주되, 과정을 펼쳐서 보여줍니다. "지난 분기 고객 리뷰 분석해줘"라고 하면: 전처리 → 감성 분류 → 키워드 추출 → 시각화 단계로 실행, 각 단계가 편집 가능하고, 언제든 이전 단계로 되돌릴 수 있습니다. 전문가는 원하는 지점에 개입하고, 초보자는 안심하고 탐색할 수 있죠. 2️⃣ 레벨별 다른 경험 - 같은 도구, 다른 깊이 사용자의 행동 패턴을 보고 난이도를 파악합니다. 초보자에겐 결과와 함께 "이 수치가 의미하는 건..." 같은 가이드를, 전문가에겐 "이 데이터로 코호트 분석도 가능합니다" 같은 심화 옵션을 제안하죠. 같은 에이전트인데, 사용자마다 다른 깊이로 만나게 됩니다. 3️⃣ 생각하는 파트너 - 시키는 대로만 하지 않는다 좋은 에이전트는 "네, 알겠습니다"만 하지 않습니다. 사용자의 요청을 더 넓은 맥락에서 검토하고, "이렇게 요청하면 더 좋은 결과가 나올 것 같아요"라고 제안하기도 합니다. 요청이 이리저리 흔들릴 때는 "잠깐, 원래 목적이 뭐였죠?"라며 중심을 잡아주기도 하고요. 결과물을 찍어내는 기계가 아니라, 함께 방향을 고민하는 파트너가 되는 거죠. 결국 좋은 AI 에이전트는 "말만해, 다 해줄게"가 아니라 "같이 하자"입니다. 자동화의 속도와 통제의 안심. 그 사이 어딘가에서 사용자가 자유롭게 줌인/줌아웃할 수 있어야 하죠. 마법은 보여주되, 마법 지팡이는 건네주는 것. 여러분이 쓰는 AI 에이전트, 어떤 수준의 통제권을 원하시나요?
최근 많은 솔루션이 'AI Agent' 기능을 추가 개발하면서 거의 기본 스펙으로 자리잡고 있죠.
기존 이용자가 한땀 한땀 수동으로 설정하던 것들을
“~~~ 해줘.” 말만 해도
🪄 Agent가 데이터도 분석하고, 마케팅도 자동화하고, 개발 환경까지 셋팅해주곤 합니다.
가장 마법스럽고, 나오면 누구든지 앞다투어 쓰고 싶을 것 같았던 이 궁극의 기능.
저도 종종 쓰면서 딜레마를 발견했습니다.
"말만 하면 뚝딱" - 이 약속이 모두에게 똑같이 매력적이지 않다는 것.
🧐 전문가의 반응: "아니, 피벗 테이블은 내가 직접 만들게. 차트 색상도 바꾸고 싶고, 이상치 처리 로직도 내 방식대로 할 거야."
→ 전문가는 블랙박스를 싫어합니다. 과정을 보고 싶고, 개입하고 싶고, 자기 노하우를 반영하고 싶어 합니다.
👶🏻초보자의 반응: "와, 진짜 분석이 됐네... 근데 이거 어디서부터 손대야 하지?"
→ 초보자는 결과물 앞에서 얼어붙습니다. 수정하려니 뭘 건드려야 할지 모르고, 건드렸다가 망가질까 두렵습니다.
그렇다면 AI 에이전트는 어떻게 만들어야 할까요?
1️⃣ 투명한 마법 - 과정을 열어두고, 되돌릴 수 있게
결과는 뚝딱 보여주되, 과정을 펼쳐서 보여줍니다.
"지난 분기 고객 리뷰 분석해줘"라고 하면: 전처리 → 감성 분류 → 키워드 추출 → 시각화 단계로 실행,
각 단계가 편집 가능하고, 언제든 이전 단계로 되돌릴 수 있습니다. 전문가는 원하는 지점에 개입하고, 초보자는 안심하고 탐색할 수 있죠.
2️⃣ 레벨별 다른 경험 - 같은 도구, 다른 깊이
사용자의 행동 패턴을 보고 난이도를 파악합니다. 초보자에겐 결과와 함께 "이 수치가 의미하는 건..." 같은 가이드를,
전문가에겐 "이 데이터로 코호트 분석도 가능합니다" 같은 심화 옵션을 제안하죠. 같은 에이전트인데, 사용자마다 다른 깊이로 만나게 됩니다.
3️⃣ 생각하는 파트너 - 시키는 대로만 하지 않는다
좋은 에이전트는 "네, 알겠습니다"만 하지 않습니다.
사용자의 요청을 더 넓은 맥락에서 검토하고, "이렇게 요청하면 더 좋은 결과가 나올 것 같아요"라고 제안하기도 합니다.
요청이 이리저리 흔들릴 때는 "잠깐, 원래 목적이 뭐였죠?"라며 중심을 잡아주기도 하고요.
결과물을 찍어내는 기계가 아니라, 함께 방향을 고민하는 파트너가 되는 거죠.
결국 좋은 AI 에이전트는 "말만해, 다 해줄게"가 아니라 "같이 하자"입니다.
자동화의 속도와 통제의 안심. 그 사이 어딘가에서 사용자가 자유롭게 줌인/줌아웃할 수 있어야 하죠.
마법은 보여주되, 마법 지팡이는 건네주는 것.
여러분이 쓰는 AI 에이전트, 어떤 수준의 통제권을 원하시나요?