AI 어시스턴트는 레시피를 찾기 위해 홈 어시스턴트를 사용하거나 스마트폰으로 근처의 레스토랑을 확인하는 등, 우리 일상에서 빼놓을 수 없는 일부가 되었습니다.
실제로, 2024년 말까지 84억 개 이상의 AI 어시스턴트가 사용될 것으로 프로젝트되고 있으며, 이는 세계 인구보다 많은 숫자입니다!
오늘날 이러한 어시스턴트는 단순히 질문에 답하는 것 이상의 역할을 합니다. 콘텐츠 생성, 워크플로우 자동화 등 다양한 작업을 지원합니다. 하지만 한 가지 문제가 있습니다. 공개적으로 제공되는 채팅 어시스턴트는 특정 요구 사항에 적합하지 않을 수 있습니다.
그렇기 때문에 자신만의 AI 어시스턴트를 만드는 방법을 아는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 그리고 저희가 여러분을 도와드리겠습니다!
이 블로그를 읽으면 특정 요구 사항에 맞는 채팅 어시스턴트를 만드는 방법을 알 수 있을 뿐만 아니라, 모든 추측을 없애주는 더 스마트하고 쉬운 대안도 소개해 드립니다!
⏰60초 요약
- AI 어시스턴트는 업무 및 개인적인 작업을 수행하도록 설계된 채팅 기반 AI 애플리케이션입니다
- 이 AI는 기계 학습과 자연어 처리를 활용하여 평이한 언어로 된 쿼리를 이해하고 특정 기능을 수행하는 데 활용할 수 있습니다
- 신중한 플랜과 모델 훈련을 통해 나만의 AI 어시스턴트를 만들 수 있습니다
- 업무를 위한 모든 것을 갖춘 앱인 ClickUp은 작업 공간에 직접 통합된 AI 어시스턴트를 제공합니다
- ClickUp Brain의 기능을 활용하여 문서 작성, 진행 상황 확인 등 프로젝트별 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
AI 어시스턴트란 무엇일까요?
AI 어시스턴트는 사람의 노력과 지능이 필요한 작업을 자동으로 수행하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. AI를 사용하여 작업을 자동화하면 더 복잡한 프로젝트에 시간을 할애할 수 있습니다.
이 디지털 도우미는 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(ML)의 힘을 통해 인간 언어로 된 쿼리를 이해합니다. 이를 통해 사용자(당신)가 요청한 특정 작업을 수행할 수 있습니다.
AI 어시스턴트의 기능은 프로그래밍된 작업에 따라 다르지만, 수행할 수 있는 작업의 예시는 다음과 같습니다.
- 사용자의 질문에 대해 자신의 지식이나 인터넷에서 수집한 정보를 바탕으로 답변합니다
- 원하는 시간에 알림 설정 및 실행
- 이메일 또는 텍스트 메시지 작성
- 우리 집의 스마트 기기 제어하기
- 이미지 및 그래픽 생성
- 웹 페이지(또는 기타 정보) 요약하기
인기 있는 AI 가상 비서의 예시로는 Google Assistant, Siri, Alexa, ChatGPT 등이 있습니다.
자신만의 AI 어시스턴트를 구축하는 이점
개인 AI 어시스턴트는 다양한 용도로 사용할 수 있으며 API를 통해 통합할 수도 있지만, AI 어시스턴트를 구축하면 네 가지의 독특한 이점을 누릴 수 있습니다.
- 맞춤 설정: AI 어시스턴트를 구축할 때, 타사 AI 어시스턴트에서는 할 수 없는 UI 또는 기타 기능을 원하는 대로 맞춤 설정할 수 있습니다
- 효율성: 타사 어시스턴트는 특정 시간에 백만 명의 사용자의 쿼리를 처리하는 경우가 많습니다. 사용자만의 AI 어시스턴트는 사용자 및 조직의 쿼리만 처리하므로 효율성이 보장됩니다
- 프라이버시: 개인 AI 어시스턴트는 타사 어시스턴트보다 더 우수한 데이터 프라이버시 및 보안을 제공합니다. 데이터는 조직 내에서 개인 정보로 유지되며, 사용 방법은 사용자가 결정합니다
- 확장성: 조직에 맞춤화된 AI 어시스턴트는 확장성과 유연성이 매우 뛰어납니다. 모든 맞춤형 애플리케이션과 통합할 수 있으며, 새로운 기능이나 성능을 쉽게 추가할 수 있습니다
나만의 AI 어시스턴트를 만드는 방법: 단계별 가이드
1단계: 사용 사례 및 기능 정의
가장 먼저 해야 할 일은 AI 어시스턴트의 사용 사례, 즉 기능과 한계를 정의하는 것입니다.
이 계획이 신중하게 진행되지 않으면, 의도한 작업을 원하는 방식으로 수행할 수 없는 빌드가 만들어질 수 있습니다. AI 어시스턴트 작업을 시작하기 전에 명확하게 정의하고 노트에 기록해야 할 사항은 다음과 같습니다.
어시스턴트 유형
개인 AI 어시스턴트를 만들고 계십니까? 아니면 고객 지원이나 비즈니스 운영에 사용할 어시스턴트를 만들고 계십니까? 범용 AI 개인 어시스턴트는 다양한 작업을 수행할 수 있는 여러 기능을 갖추고 있지만, 특정 용도의 어시스턴트는 특별한 훈련이 필요합니다.
목표 사용자 및 그들의 스킬 세트
AI 어시스턴트의 목표 사용자는 누구이며, 그들의 스킬 세트는 무엇일까요? 그들이 AI 앱에 얼마나 익숙하고, 문제를 정의할 때 어떤 언어를 사용하며, 가상 어시스턴트를 사용하는 데 선호하는 방식(예: 명령어를 보내는 방식, 앱이나 웹에서 음성을 사용하는 방식)이 무엇인지 파악하세요.
해결해야 할 문제
AI 어시스턴트의 기능과 해결하고자 하는 문제를 고려하세요. 예를 들어, 생산성 어시스턴트는 최소한 달력, 이메일, 할 일 목록을 관리할 수 있는 기능이 필요합니다. 또는 회의를 요약하고 이메일을 작성하는 기능도 필요할 수 있습니다.
한도
개발자는 AI 어시스턴트가 불리한 결과를 초래하지 않도록 몇 가지 제한을 설정하는 경우가 많습니다. 따라서 이러한 한도를 미리 잘 정의해 두어야 합니다. 예를 들어, 사용자 데이터를 얼마나 오래 저장해야 할까요? 수행하지 말아야 할 작업은 무엇일까요? 어시스턴트에 적용할 이러한 제한 사항과 그 밖의 제한 사항을 정의하고 문서화하세요.
💡프로 팁: 한도를 설정할 때 "할 일/하지 않을 일" 목록을 작성하세요. 예시:
✅ 수행할 작업: 고객 FAQ에 답변, 주문 추적 정보 제공
❌ 할 수 없는 일: 결제 처리, 민감한 사용자 데이터 저장
2단계: 기술 스택 파악하기
AI 어시스턴트의 기능과 한계를 문서화한 후에는, 이를 구축하기 위한 적절한 기술 스택을 생각할 수 있습니다. 여기에는 어시스턴트의 개발을 가속화하기 위해 사용할 모든 라이브러리 및 프레임워크와 다음과 같은 기타 인프라가 포함됩니다.
- 사용할 프로그래밍 언어 (예: Python, Java, C++ 등)
- 사용할 언어에 맞는 패키지 설치 프로그램(예: Python용 Python 패키지 관리자)
- 호스팅 환경(예: 자체 호스팅, 클라우드 호스팅 등)
- NLP 라이브러리 또는 프레임워크 (예: NLTK, spaCy, Gensim 등)
- 머신러닝 라이브러리와 프레임워크 (SciPy, TensorFlow, NumPy 등)
- 음성 인식 라이브러리 (AI 어시스턴트에 음성 기반 기능을 추가하려면)
💡프로 팁: 확장성과 통합 용이성을 고려해 기술 스택을 선택하세요.
✅ 초기 단계에서 과잉 엔지니어링을 피하세요
3단계: 훈련 데이터 찾기
이제 개인 AI 어시스턴트를 훈련할 데이터를 찾아야 합니다. 이 데이터는 타사 데이터 사이트, 사용자 생성 데이터 소스, 조직의 활동 로그 또는 고객 데이터 등 다양한 곳에서 얻을 수 있습니다.
데이터 유형과 관련하여 AI 어시스턴트에는 세 가지 유형의 훈련 데이터가 필요합니다.
- NLP 훈련을 위한 인간 언어 데이터
- 음성 관련 훈련을 위한 음성 데이터 (음성 관련 기능을 통합하려는 경우)
- 어시스턴트가 수행할 작업에 대해 훈련하기 위한 작업별 데이터
💡프로 팁: 선택한 데이터 세트에 상관없이 AI 모델을 훈련하기에 충분한 크기인지 확인하세요. 좋은 출발점은 10배 규칙 으로, 모델의 매개변수 번호보다 최소 10배 큰 데이터 세트를 준비하는 것이 좋습니다.
4단계: 훈련 데이터 정리 및 준비
데이터를 준비한 후에는 데이터를 정리하고 라벨을 지정하여 어시스턴트 모델 훈련을 준비해야 합니다. 이 단계는 모델이 데이터를 해석하는 방법을 정의하기 때문에 매우 중요합니다. 따라서 이 단계를 서두르지 마세요. 각 단계를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
- 정리: 이 프로세스에서는 빈 행, 이상값, 중복 값 등 데이터의 모든 오류와 이상을 제거합니다. 이 작업은 모델이 학습할 데이터가 정확하고 모든 종류의 오류가 없도록 하기 위해 완료됩니다
- 라벨링: 데이터 세트에 포함된 데이터에 올바른 태그, 카테고리 및 라벨을 지정하여 모델이 훈련 중에 데이터를 올바르게 해석할 수 있도록 하는 과정입니다. 모델이 서로 다른 데이터 포인트 간에 설정하는 관계는 이 과정에 따라 달라집니다
💡프로 팁: 데이터를 정리하고 라벨을 붙인 후, 두 개의 데이터 세트로 나누세요. 하나는 훈련용, 다른 하나는 테스트용입니다. 데이터 세트의 70%는 훈련용으로, 30%는 테스트용으로 사용하세요.
5단계: 어시스턴트 훈련
이제 데이터가 준비되고 기술 스택이 준비되었습니다. 이제 AI 어시스턴트 훈련을 시작할 시간입니다. 호스팅 환경에 필요한 도구를 설치 및 실행하고 훈련 데이터 세트를 공급하세요. 훈련 속도 및 배치 크기 등 훈련 매개변수를 조정하고 훈련 프로세스를 시작하세요.
이 프로세스의 정확한 단계는 선택한 NLP 및 ML 라이브러리에 따라 다르기 때문에, 사용 중인 기술 스택의 설명서를 참고하시기 바랍니다. 오류를 줄이려면 훈련 과정을 지속적으로 모니터링하시기 바랍니다.
💡프로 팁: 훈련 속도가 느린 경우, 학습 속도와 배치 크기 매개변수를 조정하고 프로세스를 다시 시작하세요. 오류가 발생하면 라이브러리의 문제 해결 팁을 참고하세요.
6단계: 어시스턴트 테스트
AI 어시스턴트가 훈련되면 테스트 데이터 세트로 테스트하세요. 성능의 정확성을 확인하세요. 이 단계에서 두 가지 문제가 발생할 수 있습니다.
- 과적합: 훈련 모델이 훈련 데이터를 일반화하지 않고 그대로 기억할 때 발생합니다. 그 결과, 훈련 데이터 세트로 테스트할 때는 정확하게 작동하지만, 새로운 데이터로 테스트할 때는 제대로 작동하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 기술로는 정규화, 앙상블 등입니다.
- 언더피팅: 모델이 사용자 입력과 출력 매개변수 간의 관계를 구축하지 못해, 결국 훈련 및 테스트 데이터 세트 모두에서 작동하지 않는 경우 발생합니다. 일반적으로, 훈련 시간을 연장하거나 더 크고 복잡한 데이터 세트를 사용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 그래도 문제가 해결되지 않으면, 기능 엔지니어링이나 더 복잡한 모델 아키텍처로 전환하는 등 고급 기술을 시도해 볼 수 있습니다
위에서 제공한 솔루션을 사용하여 AI 어시스턴트 모델을 재교육하여 기능을 미세 조정하세요. 테스트 데이터 세트로 정확한 결과가 생성되기 시작하면 다음 단계로 진행하세요.
💡프로 팁: 긴/짧은 입력, 다른 언어로 된 입력, 특수 문자나 특이한 형식의 입력, 불완전하거나 모호한 요청 등 어시스턴트의 능력을 최대한 발휘할 수 있는 시나리오를 만들어 보세요.
7단계: 사용자 인터페이스(UI) 디자인
AI 어시스턴트가 예상대로 작동하기 시작하면 UI에 집중할 수 있습니다. 궁극적으로 채팅 어시스턴트의 개성은 사용자 경험(UX)만큼 중요합니다. 아무도 외관이 투박하고 사용감이 좋지 않은 어시스턴트를 사용하고 싶지 않을 것입니다. 따라서 사용자 친화적인 UI를 디자인해야 합니다. 직접 디자인한 적이 없다면 UX 디자이너를 고용하세요!
UI를 디자인한 후 어시스턴트와 결합하고 호스팅 환경에 배포하여 최종 테스트와 디버깅을 진행하세요.
💡프로 팁: 자동 제안 및 빠른 응답과 같은 스마트 UI 기능을 추가하여 스마트 예측을 통해 상호 작용 속도를 높일 수 있습니다.
8단계: 최종 테스트 및 디버깅 수행
이제, 구축한 AI 어시스턴트에 대한 최종 테스트를 진행할 시간입니다. UX, 어시스턴트의 AI 모델 및 기타 모든 요소가 의도대로 작동하는지 확인하세요. 프롬프트를 전송하여 원하는 작업을 수행하고 결과가 얼마나 정확한지 확인하세요. 또한 음성 기반 기능도 테스트하세요.
이를 위해 어시스턴트의 목표 사용자 기반에서 일부 사용자를 초대하여 어시스턴트를 사용해 보세요. 사용자가 쿼리를 어떻게 구성하는지, 어시스턴트가 쿼리에 얼마나 잘 응답하는지 확인하세요. 의도대로 작동하지 않는 것이 있으면 디버그하고 수정하세요.
💡프로 팁: 어시스턴트의 목표 사용자 기반에서 몇 명의 사용자를 초대하여 어시스턴트를 사용해 보세요. 사용자가 쿼리를 어떻게 구성하는지, 어시스턴트가 쿼리에 얼마나 잘 응답하는지 확인하세요. 의도대로 작동하지 않는 것이 있으면 디버그하고 수정하세요.
9단계: 실행 및 모니터링
마지막으로, 조직 내 또는 조직 외부의 목표 사용자가 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 실제 환경에서 성능을 모니터링하고 사용자 피드백을 분석하세요. 피드백을 바탕으로 필요에 따라 개선하세요.
💡프로 팁: AI 어시스턴트에 새로운 데이터를 계속 공급하여 지속적으로 개선하세요. 실제 상호 작용을 추가하여 정확도를 높이고 언어 모델을 조정하여 사용자의 의도를 더 잘 이해할 수 있도록 하세요.
처음부터 시작하고 싶지 않으신가요? 전문가들의 노하우를 따라 시작하세요!
가장 인기 있는 방법 중 하나는 OpenAI의 강력한 언어 모델을 사용하는 것입니다.
이 모델들은 두 가지 방법으로 액세스할 수 있습니다. API를 통해 직접 액세스하거나 (API 키 필요) 더 편리한 Python 라이브러리를 사용하여 훨씬 원활하게 액세스할 수 있습니다. 모든 AI 어시스턴트의 핵심 팁은 대화 내역을 관리하는 것입니다. 이는 어시스턴트에게 좋은 기억력을 부여하는 것과 같습니다!
빠른 채팅을 위한 코드, 보다 복잡한 대화를 위한 파일, 복잡한 프로젝트를 위한 데이터베이스 등, 과거의 상호 작용을 저장해야 합니다. AI에 무언가를 요청할 때는 AI가 문맥을 이해할 수 있도록 관련 이력을 "프롬프트"에 포함하세요. OpenAI를 사용하는 경우, OpenAI의 Python 라이브러리가 가장 유용합니다. 이 라이브러리는 서버와의 통신에 필요한 모든 기술적 세부 사항을 처리합니다.
자신만의 AI 어시스턴트를 구축하는 데 따르는 과제
모든 라이브러리, 프레임워크 및 커뮤니티 지원이 제공되지만, 자신만의 AI 개인 비서를 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 다음과 같은 어려움이 있습니다.
- 기술적 복잡성: AI 어시스턴트를 구축하는 과정은 복잡합니다. 여기에서는 양식을 단순화하여 설명했지만, 실제로는 기술적으로 어렵습니다 (특히 소프트웨어 개발자나 엔지니어가 아닌 경우)
- 비용: 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축, 유지 및 지속적으로 개선하는 데는 상당한 비용이 소요됩니다. AI 어시스턴트를 최대한 활용하려면 UI 디자인, 서버 비용 및 개발 비용이 수천 달러에 달할 수 있습니다
- 프라이버시 문제: 맞춤형 AI 어시스턴트를 사용하면 데이터 프라이버시를 더 잘 제어할 수 있지만, 그와 함께 더 큰 책임도 따릅니다. 모든 사용자 데이터가 서버에 저장되어 있는 경우, 그 보안을 보장할 책임은 귀하에게 있습니다. 데이터 침해가 발생한 경우, 귀하와 귀하의 조직이 책임을 지게 됩니다
ClickUp Brain이 자체 AI 어시스턴트보다 더 스마트한 대안인 이유
자신만의 AI 어시스턴트를 구축하는 데 따르는 어려움을 피하고 싶지만, 조직에서 AI를 사용하고 싶다면 이미 번거롭지 않은 솔루션이 있습니다!
일하는 모든 것을 위한 앱인 ClickUp에는 팀이 다양한 사용 사례에 사용할 수 있는 자체 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain이 함께 제공됩니다.
ClickUp의 프로젝트 관리 기능과 긴밀하게 통합된 ClickUp Brain은 간단한 텍스트 프롬프트를 통해 정보를 찾고, 콘텐츠를 만들고, 기타 프로젝트 관련 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
AI가 무엇이며, AI가 업무에서 더 많은 일을 완료하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보세요.
ClickUp Brain이란 무엇일까요?
ClickUp Brain은 ClickUp의 프로젝트 관리 플랫폼에 내장된 AI 기능입니다. 내부 커뮤니케이션 기능인 ClickUp 채팅을 비롯한 작업 공간의 모든 ClickUp 기능과 긴밀하게 통합되어 있습니다. ClickUp Brain에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
워크플로우와 작업 공간에서 사용할 수 있는 모든 문서에 깊이 통합되어 있기 때문에 ClickUp Brain은 항상 컨텍스트를 인식합니다. 프로젝트에 대해 동료에게 메시지 초안을 작성하거나 문서를 검색할 때도 ClickUp 작업 공간에서 항상 올바른 정보를 찾습니다.
📮ClickUp 인사이트: 37%의 직원이 후속 조치 항목을 추적하기 위해 후속 노트 나 회의록을 보냅니다. 하지만 36%는 여전히 다른 단편적인 방법에 의존하고 있습니다.
결정을 캡처하기 위한 통합 시스템이 없으면, 필요한 핵심 인사이트가 채팅, 이메일 또는 스프레드시트에 묻혀 버릴 수 있습니다. ClickUp을 사용하면 모든 작업, 채팅 및 문서에서 대화를 실행 가능한 작업으로 즉시 전환할 수 있으므로, 중요한 사항을 놓치는 일이 없습니다.
ClickUp Brain 사용의 이점
ClickUp Brain을 사용하면 자체 어시스턴트를 구축하는 어려움 없이 AI의 장점을 활용할 수 있습니다. 다음은 네 가지 주요 이점입니다.
- 생산성 향상: 모든 프로젝트와 파일, 작업, 화이트보드 등에 AI 생산성 해킹을 쉽게 구현할 수 있습니다. 따라서 워크플로우를 위해 여러 도구를 오갈 필요가 없습니다
- 설정 및 사용의 용이성: ClickUp Brain은 맞춤형 AI 어시스턴트보다 설정 및 사용이 훨씬 쉽습니다. ClickUp 계정에 가입하기만 하면 바로 ClickUp Brain을 사용할 수 있습니다
- 경제성: ClickUp Brain은 월 7달러로, 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하고 운영하는 비용보다 훨씬 저렴합니다. 또한 유사한 기능을 제공하는 다른 AI 어시스턴트(예: ChatGPT Plus 및 Gemini Advanced)보다 훨씬 저렴합니다
- 보안 및 프라이버시 강화: 마지막으로, ClickUp Brain은 GDPR, HIPAA, AICPA SOC2와 같은 데이터 보안 표준을 준수하여 데이터의 보안 및 프라이버시를 더욱 강화합니다
AI 어시스턴트로 ClickUp Brain을 사용하는 방법
ClickUp Brain을 업무에 필요한 AI 어시스턴트로 활용하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 프로젝트 및 작업 상태에 대해 질문하면 최신 답변을 받을 수 있습니다.
또한 문서, 회의, 채팅 스레드, 녹음된 Clip 또는 다른 곳에서 찾은 모든 정보를 요약하도록 요청할 수도 있습니다. ClickUp Brain은 중요한 세부 사항도 놓치지 않습니다!
또한, "캐치업" 기능이 포함되어 있어 부재 중에도 특정 기간의 업데이트를 쉽게 가져올 수 있습니다. AI에 질문을 하면, 완료된 작업, 지연된 작업, 팀원의 업데이트, 생성된 문서 등 부재 중에 발생한 일을 알려줍니다.
마지막으로, 문서, 마인드 맵, 이메일 등을 생성할 수 있습니다. ClickUp Brain은 ClickUp Docs와 통합되어 ClickUp의 문서 편집 기능에 생성형 AI 기능을 추가합니다.
이제 문서를 만들 때마다 이 기능을 활용하여 요구 사항에 따라 빠른 개요 또는 전체 문서를 생성할 수 있습니다.
ClickUp의 AI 어시스턴트로 생산성 향상
AI는 더 이상 유행어가 아닙니다. AI는 우리의 일과 생활을 재정의하고 있습니다. AI는 이메일을 작성하고, 연구를 돕고, 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 따라서 경쟁에서 앞서 나가고 싶다면 워크플로우에 AI를 통합하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다!
여기에서 보셨듯이, 자체 AI 어시스턴트를 구축하는 것은 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 그러나 ClickUp을 사용하면 ClickUp Brain을 통해 다재다능하고 저렴한 솔루션을 얻을 수 있습니다.
강력한 기능을 통해 프로젝트 세부 정보를 가져오고, 채팅을 요약하고, 마인드 맵을 만드는 등 프로젝트 관리에 필요한 모든 것을 할 수 있습니다!
무엇을 기다리고 계십니까? ClickUp에 가입하고 AI의 강력한 기능을 직접 경험해보세요!