AI를 활용한 설문 자동화 방법

공급업체 리스크 팀은 단일 보안 설문지를 완료하는 데 수일이 소요되며, 그 양은 계속 증가하고 있습니다. 대부분의 기업은 분기당 50개 이상의 설문지를 받으며, 77%는 101~350개의 질문을 포함합니다.

보안, 규정 준수, 영업 팀 또는 조달 분야에서 일한다면 익숙한 상황일 것입니다. 공급업체 위험 평가가 매주 등장하며, 각각 동일한 200개 질문의 변형 버전을 묻습니다. 답변은 오래된 스프레드시트, 공유 드라이브, Slack 스레드, 정책 문서 등 여기저기에 흩어져 있습니다. 승인된 문구를 찾고, 전문가(SME)와 협업하며, 제출 마감일을 맞추기 위해 버전 확인을 반복하는 데 몇 시간을 허비하게 됩니다.

이 가이드는 AI 설문 자동화의 작동 방식, 우선적으로 고려해야 할 기능, 정확성을 저하시키지 않으면서 응답 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하는 시스템 구축 방법을 단계별로 안내합니다.

AI 설문 자동화란 무엇인가요?

팀이 보안 설문지, 제안 요청서(RFP), 규정 준수 평가에 시달리고 있다면, 동일한 질문에 반복적으로 답변해야 하는 고통을 잘 알고 있을 것입니다. AI 설문 자동화는 인공 지능을 활용해 이러한 주기를 끊는 기술입니다. 이 기술은 들어오는 질문을 읽고, 중앙 라이브러리에서 최적의 답변을 찾아내며, 검토할 수 있도록 답변 초안을 작성해 줍니다.

이 프로세스는 벤더 리스크 평가 및 규정 준수 문서 작업에서 가장 반복적인 부분을 목표로 합니다. 핵심 가치는 간단합니다: 끝없는 복사-붙여넣기 작업을 중단하고 응답 시간을 단축합니다.

이를 구현하려면 두 가지 키 요소가 필요합니다:

AI는 팀의 수정 사항도 학습합니다. 답변을 수정할 때마다 시스템은 다음 설문지를 위해 더욱 스마트해집니다.

기존 설문 프로세스가 병목 현상을 일으키는 이유

기존 설문조사 프로세스는 숙련된 전문가들이 전략적 가치를 전혀 창출하지 못하는 행정 작업에 수 시간을 낭비하도록 강요하기 때문에 실패합니다.

팀원들은 과거 답변을 찾아내고, 주제 전문가(SME)를 추적하며, 답변을 재구성하고, 여러 도구에서 버전을 추적해야 합니다. 바로 이 때문에 자동화가 필수적입니다.

수동 응답 생성으로 인한 시간 손실

새로운 설문지가 도착하면 수동 작업이 시작됩니다. 팀원 중 한 명이 오래된 스프레드시트를 뒤지고, 공유 드라이브에서 정책 문서를 검색하며, 보안팀에 업데이트를 요청하는 이메일을 보냅니다. 답변을 기다린 후에는 모든 내용을 새 형식에 수동으로 입력하거나 붙여넣어야 합니다.

이는 숙련된 업무가 아닌, 이미 존재하는 정보를 찾아내는 보물찾기와 같습니다. 팀이 분기당 20개 이상의 설문지를 처리할 때, 각 설문당 15~20시간의 행정 노력이 소요된다면 분기당 300~400시간이 반복 작업에 낭비되는 셈입니다. EY 보고서에 따르면 평가를 30일 이내에 완료하는 조직은 8%에 불과합니다.

팀 간 협업으로 인한 마찰

설문지는 보안, 법무, 엔지니어링, IT 부서가 모두 참여하는 팀워크입니다. 단일 평가에도 다섯 명의 전문가 의견이 필요할 수 있습니다. 중앙 관리 시스템이 없다면, 단 한 가지 답변을 승인받기 위해 Slack 스레드와 이메일 체인이 난장판이 됩니다.

이러한 반복적인 소통은 막대한 지연을 초래합니다. 전문가가 바쁠 때는 전체 프로세스가 중단되기도 합니다. 팀들이 서로 연결되지 않은 앱에서 정보를 찾고, 파일을 추적하며, 여러 플랫폼에 걸쳐 업데이트를 반복하는 등 맥락이 분산되는 이 문제는 각 팀이 서로 다른 tools를 사용할 때 더욱 악화됩니다. 이로 인해 최신 승인 답변이 실제로 어디에 있는지 파악하는 것이 불가능해집니다.

반복적인 질문 과부하로 인한 번아웃

"저장 중인 데이터를 암호화합니까?"라는 질문에 백 번도 넘게 답하는 데는 실질적인 인적 비용이 발생합니다. 가장 숙련된 인력이 보안 태세 강화나 계약 체결 같은 고부가가치 일에서 벗어나 반복적인 행정 작업을 처리해야 하기 때문입니다.

시간이 지남에 따라 이는 응답 피로, 무관심, 번아웃으로 이어집니다. 오류가 발생하고 답변이 일관성을 잃는 원인이죠. AI 설문 자동화는 팀의 에너지를 진정으로 전문성이 필요한 일에 집중시키기 위한 것입니다.

AI 설문 자동화 작동 방식

AI 설문 자동화의 기술은 생각보다 간단합니다. 단계별로 작동 방식을 이해하면 프로세스에 어떻게 적용할지, 도구 평가 시 어떤 점을 살펴야 할지 파악하는 데 도움이 됩니다. 🛠️

모든 형식의 설문지를 가져올 수 있습니다

잠재 고객이 병합된 셀과 조건부 서식이 적용된 200개 질문이 담긴 엑셀 파일을 보냈습니다. 우수한 AI 도구는 형식이 불규칙하더라도 문서를 스캔하여 개별 질문을 식별하는 등 이런 작업을 손쉽게 처리합니다.

이러한 유연성은 각 구매자가 서로 다른 형식으로 설문지를 발송하기 때문에 매우 중요합니다. 중첩된 테이블이나 조건부 논리가 포함된 복잡한 파일을 처리하는 데 있어 일부 tools는 다른 tools보다 우수하므로, 반드시 테스트해야 할 핵심 기능입니다.

지식 기반에서 답변 생성

질문이 가져오기 완료되면 AI가 작업을 시작합니다. 자연어 처리 기술을 활용해 각 질문의 키워드뿐만 아니라 의도를 파악합니다. 예를 들어 "데이터 유출 인시던트는 어떻게 처리하나요?"와 "인시던트 대응 절차를 설명해 주세요"가 동일한 정보를 요구한다는 점을 인지합니다.

시스템은 승인된 답변 중 가장 관련성이 높은 내용을 지식베이스에서 검색합니다. 또한 SOC 2 인증서나 데이터 개인정보 처리방침 문서와 같은 지원 증거를 가져와 답변에 첨부 파일로 첨부할 수 있습니다.

신뢰도 점수를 검토하고 답변을 개선하세요

AI는 단순히 답변을 제공하는 데 그치지 않고 그 답변의 신뢰도를 알려줍니다. 시스템은 각 제안에 대해 신뢰도 점수를 제공하여 팀이 검토할 내용을 우선순위화하는 데 도움을 줍니다.

이 인간 개입 방식은 정확성을 보장하면서 시간을 절약합니다. 검토자가 답변을 편집하면 해당 피드백이 AI를 학습시켜 향후 제안의 정확도를 더욱 향상시킵니다.

완료된 설문지를 제출용으로 내보내기

팀이 답변을 검토 및 승인한 후, 마지막 단계는 완료된 설문지를 내보내는 것입니다. 우수한 tool은 답변을 원본 파일에 다시 넣으면서 형식을 완벽하게 보존합니다. 그 결과 수동 복사-붙여넣기 없이도 제출 가능한 깔끔한 문서가 완성됩니다.

많은 플랫폼은 각 답변을 누가, 언제 승인했는지 보여주는 감사 로그를 생성하여 규정 준수에 매우 유용합니다.

설문 워크플로우 자동화의 이점

수동적이고 분산된 프로세스에서 AI 기반 프로세스로 전환하면 속도, 품질, 팀의 확장성 측면에서 뚜렷한 개선 효과를 얻을 수 있습니다. 단순히 더 빠르게 일하는 것이 아니라 더 스마트하게 일하는 것입니다.

더 빠른 응답 시간

가장 즉각적으로 체감할 수 있는 이점은 속도입니다. 정보를 찾아다니고 승인을 조율하는 데 며칠을 소비하는 대신, 팀은 단 몇 분 만에 완벽한 초안을 생성할 수 있습니다. 이 획기적인 시간 절약 효과로 인해 촉박한 마감일을 맞출 수 있고, 더 많은 제안 요청서(RFP)에 응답하며, 영업 거래를 지체 없이 진행할 수 있습니다.

일관되고 정확한 답변

팀이 중앙 집중화되고 검증된 지식베이스에서 답변을 가져올 때, 오래되거나 일관성 없는 정보를 사용할 위험을 제거합니다. 모든 응답은 회사의 최신 정책과 승인된 표현을 반영합니다. 이러한 일관성은 구매자와 감사관과의 신뢰를 구축하고 규정 준수 위험을 줄입니다.

추가 인력 없이 확장 가능

기업이 성장함에 따라 접수되는 설문 양이 급증합니다. AI 자동화는 기존 팀의 워크플로우 효율성을 높여 증가된 업무량을 처리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 효율성은 분기 말 바쁜 시기나 연간 감사 주기 동안 가장 중요합니다.

더 짧은 영업 주기

보안 설문지는 영업 프로세스에서 주요 병목 현상이 되는 경우가 많습니다. 구매자는 공급업체 리스크 팀의 승인이 나기 전까지 거래를 진행하지 않습니다. 더 빠르고 완벽한 답변을 제공함으로써 이러한 마찰을 제거하고 영업 주기를 단축할 수 있습니다. 경쟁이 치열한 상황에서는 가장 먼저 답변하는 공급업체가 상당한 우위를 점하는 경우가 많습니다.

AI 설문 자동화 도구에서 주목해야 할 주요 기능

다양한 tools를 비교하기 시작하면 기능 목록에 쉽게 휩쓸리기 쉽습니다. 정보에 기반한 결정을 내리려면 일상 워크플로우에 진정한 차이를 만드는 핵심 기능에 집중하세요.

중앙 집중식 지식 기반 통합

지식베이스가 체계적이지 않은 것이 AI 자동화 실패의 가장 흔한 원인입니다. 승인된 답변 라이브러리를 쉽게 가져오고, 정리하며, 유지 관리할 수 있는 tools가 필요합니다. 최고의 시스템은 처음부터 다시 시작하도록 강요하지 않으며, Confluence, Google Drive 또는 내부 wiki와 같은 기존 문서와 통합됩니다.

이 비디오에서 AI 지식 기반 구축 방법을 알아보세요:

의도 매칭을 위한 자연어 처리

단순한 키워드 매칭만으로는 부족합니다. 강력한 AI 도구는 질문의 의미를 이해해야 합니다. 이를 의미 이해(semantic understanding)라고 하며, 질문이 다르게 표현되었을 때도 AI가 올바른 답변을 찾을 수 있게 해주는 핵심 요소입니다.

이러한 기능은 제안 정확도를 직접 향상시키고 팀이 수행해야 하는 수동 편집량을 줄여줍니다.

신뢰도 점수 부여 및 인간 검토 워크플로우

AI는 팀을 대체하기 위한 것이 아니라 지원하기 위한 것입니다. 검토자가 가장 집중해야 할 답변에 주의를 기울일 수 있도록 명확한 신뢰도 점수를 제공하는 tool을 선택하세요. 제안 승인, 편집 또는 다른 전문가에게 에스컬레이션하는 워크플로우가 간편해야 합니다.

다양한 형식 지원 및 유연한 내보내기 기능

팀은 상상 가능한 모든 형식의 설문지를 받습니다. 귀사의 tool은 엑셀, 워드, PDF는 물론 독점 웹 포털까지 모두 처리해야 합니다. 마찬가지로 중요한 것은 완료된 설문지를 레이아웃을 망가뜨리지 않고 원본 형식으로 다시 내보낼 수 있어야 한다는 점입니다.

감사 추적 기록 및 버전 이력

규정 준수 및 책임성을 위해 모든 답변에 대한 명확한 기록이 필요합니다. 우수한 tool은 각 답변을 누가, 언제 승인했는지 보여주는 감사 추적을 제공합니다. 버전 기록 역시 중요합니다. 답변이 시간에 따라 어떻게 발전해 왔는지 확인할 수 있으며, 신규 팀원이 그 배경 맥락을 이해하는 데 도움이 되기 때문입니다.

AI 설문 자동화 구현 방법

수동 프로세스에서 자동화 프로세스로 전환하려면 어느 정도 계획이 필요합니다. 하지만 체계적인 접근 방식을 따르면 팀의 성공을 위한 기반을 마련하고 빠르게 가치를 실현할 수 있습니다. 시작하는 데 도움이 될 실용적인 로드맵을 소개합니다.

1단계: 문서화 자료 수집 및 중앙 집중화

첫 번째 단계는 단일 정보 소스를 구축하는 것입니다. 이는 현재 공유 드라이브, 오래된 이메일, 흩어진 스프레드시트 등 어디에 있든 기존 보안 정책, 규정 준수 증거, 과거 설문 응답을 모두 수집하는 것을 의미합니다. 목표는 답변 찾기를 어렵게 만드는 맥락의 분산을 없애는 것입니다.

2단계: 검증된 답변 라이브러리 구축

새로운 지식 베이스에 무분별하게 모든 것을 쏟아붓지 마십시오. 시간을 들여 콘텐츠를 검토하고 선별하십시오.

이 검증 단계는 매우 중요합니다. AI가 오래되었거나 잘못된 답변을 자신 있게 제안하는 것을 방지합니다.

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3단계: 역할 및 승인 워크플로우 구성

다음으로 새 프로세스의 거버넌스를 설정하세요. 지식베이스 편집 권한을 부여할 대상과 최종 설문 제출 승인 책임을 맡을 담당자를 결정합니다. 귀사의 도구는 다단계 검토가 필요한 경우든 간소화된 프로세스든 팀의 특정 승인 워크플로우를 지원할 수 있을 만큼 유연해야 합니다.

4단계: 확장 전에 몇 가지 설문지로 시범 운영하기

모든 것을 한꺼번에 하려 하지 마십시오. 대표성 있는 몇 가지 설문지로 새 시스템을 테스트하는 것부터 시작하세요. 이 시범 운영 단계에서는 다음과 같은 이점이 있습니다:

소규모로 시작하면 팀원들이 새로운 프로세스에 대한 신뢰를 쌓을 수 있으며, 전체 적용 전에 발생할 수 있는 문제점을 해결하는 데 도움이 됩니다.

AI 설문 자동화를 위한 최고의 실행 방식

시스템을 가동한 후에도 일은 끝나지 않습니다. 성공적인 AI 자동화 프로그램은 지속적인 유지 관리와 최적화가 필요합니다. 이러한 최고의 실행 방식을 통해 새로운 시스템의 가치를 장기적으로 유지할 수 있습니다.

지식 기반을 최신 상태로 유지하세요

지식베이스는 일회성 프로젝트가 아닌 지속적으로 관리해야 하는 자산입니다. 보안 정책은 변경되고, 제품은 진화하며, 규정 준수 인증은 갱신됩니다. 답변이 항상 최신 상태를 유지하도록 워크플로우에 정기적인 검토 주기(최소 분기별)를 구축하십시오.

명명 규칙 및 메타데이터 표준화

잘 정리된 지식 베이스는 사람과 AI 모두에게 탐색이 용이합니다. 답변 카테고리에는 명확하고 설명적인 이름을 사용하세요. 더 중요한 것은 답변에 다음과 같은 관련 메타데이터를 태그하는 것입니다:

이러한 구조는 AI가 더 나은 매칭을 수행하도록 돕고 팀이 정보를 더 빠르게 찾을 수 있게 합니다.

제출 전 반드시 사람의 검토를 포함하십시오

AI 설문 자동화의 황금률은 항상 인적 검토를 포함하는 것입니다. 신뢰도 점수가 아무리 높더라도, 설문이 구매자나 감사인에게 발송되기 전에는 반드시 인간 전문가가 최종 승인을 해야 합니다. 이 중요한 품질 관리 단계는 오류를 잡아내고, 어조가 적절한지 확인하며, 책임성을 유지합니다.

메트릭을 추적하고 프로세스를 반복 개선하세요

측정하지 않으면 개선할 수 없습니다. 핵심 메트릭을 추적하여 시스템의 운영 상태를 파악하세요. 평균 응답 시간, AI 정확도, 검토자가 제안 내용을 편집해야 하는 빈도 등에 주목하십시오. 이 데이터는 개선을 위해 집중해야 할 부분을 명확히 보여줄 것입니다.

AI 설문 자동화의 일반적인 과제

AI 자동화는 상당한 이점을 제공하지만 한계도 존재합니다. 일반적인 과제를 인지하면 현실적인 기대치를 설정하고 잠재적 장애물을 극복하는 데 도움이 될 것입니다. 👀

구매자별 비표준 형식

가장 큰 골칫거리는 여전히 표준화 부족입니다. 각 구매처마다 자체 템플릿을 사용하며, 일부는 협업이 어려운 독점 웹 포털을 운영합니다. AI 도구가 이러한 변동성 처리에 점점 능숙해지고 있지만, 일부 특수 사례는 항상 수작업이 필요할 것임을 예상해야 합니다.

구식 규정 준수 증거

흔히 발생하는 문제점은 AI가 만료된 인증서나 구 정책 문서를 참조하는 답변을 제안할 때입니다. 이는 지식베이스 유지 관리가 소홀해질 때 발생합니다. 유일한 해결책은 프로세스 규율입니다. 콘텐츠 검토 일정을 규정 준수 달력과 연계하고, 각 정보 범주에 명확한 소유자를 지정하십시오.

AI 환각 및 정확도 한도

AI 모델은 때때로 '환각 현상'을 일으킬 수 있습니다. 즉, 확신에 찬 듯하지만 사실과 다른 정보를 생성하는 것입니다. 이는 질문이 지식베이스 범위를 벗어날 때 가장 흔히 발생합니다. 이는 인간 검토가 절대적으로 필수적인 또 다른 이유입니다.

프라이버시 및 접근 제어 문제

설문 응답에는 귀사의 가장 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. AI 도구를 도입하기 전에 반드시 해당 도구가 조직의 데이터 처리 및 규정 준수 요건을 충족하는지 확인해야 합니다.

ClickUp으로 설문지 워크플로우를 간소화하세요

설문지의 진짜 문제는 문서 자체가 아니라, 이로 인해 발생하는 업무 분산입니다. 팀원들은 문서 에디터, 프로젝트 관리 도구, 채팅 앱, 파일 저장소 사이를 끊임없이 오가야 합니다. 이러한 업무 분산이 프로세스를 지연시키고 고통스럽게 만드는 주된 원인입니다.

스택에 또 다른 포인트 솔루션을 추가하는 대신, ClickUp을 통해 전체 설문 응답 프로세스를 단일 통합 AI 작업 공간으로 통합할 수 있습니다. 이는 프로젝트, 문서, 대화, 분석이 함께 존재하며 지능 계층으로 컨텍스트 AI가 내장된 통합 플랫폼입니다. ✨

지식 기반을 중앙 집중화하세요

ClickUp 문서에서 승인된 답변, 정책, 인증서 및 규정 준수 증거를 저장하세요.

시간이 지남에 따라 이는 체계적이고 검색 가능한 답변 라이브러리로 발전하여 효과적인 보안 설문 자동화의 기반이 됩니다.

AI로 올바른 답변을 빠르게 찾아내세요

대화형 AI 어시스턴트 ClickUp Brain은 워크플로우에 지능을 더합니다. 수동으로 폴더를 검색하는 대신 "인시던트 대응 프로세스를 어떻게 설명하나요?" 또는 "최신 SOC 2 인증 문서는 어디 있나요?"와 같은 자연어 질문을 할 수 있습니다.

ClickUp Brain은 연결된 문서, 작업, 과거 설문 프로젝트를 AI로 검색합니다. 관련 정책과 과거 답변을 작성 워크플로우에 직접 불러와, 모든 AI 보안 설문 프로세스를 지연시키는 정보 탐색 시간을 줄여줍니다.

여기서 맥락 분산 현상이 사라집니다. AI는 단일 문서 폴더가 아닌 전체 작업 공간에 접근할 수 있습니다.

각 설문지를 구조화된 프로젝트로 관리하세요

ClickUp 작업에서 각 설문지를 프로젝트로 관리하여 체계적으로 진행하세요. 대규모 평가를 섹션별 하위 작업으로 분할하고, 질문을 해당 분야 전문가에게 배정하며, 명확한 마감일을 설정하여 모든 과정을 순조롭게 진행할 수 있습니다.

AI 작업 생성기가 설문지에서 자동으로 작업을 생성하고 정리하여 전체 평가 프로세스를 효율화하는 방법을 보여주는 간단한 데모를 시청하세요.

전문가 라우팅 및 승인 프로세스 자동화

ClickUp 자동화를 활용해 승인 워크플로우를 통해 작업을 자동으로 전달함으로써 수동 이관을 제거하세요. 작업 상태가 변경되면 다음 검토자에게 즉시 알림이 전송됩니다—더 이상 수동 이관이 필요하지 않습니다. 마감일이 다가오면 알림이 자동으로 트리거됩니다.

또한 ClickUp 작업 공간에서 슈퍼 에이전트를 구축하여 작업 라우팅, 오래된 문서 업데이트 등 반복적인 작업을 관리할 수 있습니다.

슈퍼 에이전트를 AI 팀원으로 생각하십시오. 이 자율 학습형 에이전트는 작업 공간의 전체 맥락을 파악하여 24시간 내내 효율적이고 안전하게 다단계 워크플로우를 수행합니다.

이 비디오로 슈퍼 에이전트에 대해 자세히 알아보세요:

사용자 지정 필드로 태그 지정 및 보고

ClickUp 사용자 지정 필드를 통해 팀은 설문지에 다음과 같은 세부 정보를 태그할 수 있습니다:

이를 통해 필터링, 보고 및 용량 계획 수립이 가능해져 경영진이 한눈에 응답량 추세와 응답 메트릭을 파악할 수 있습니다.

AI 기반 설문 워크플로우와 ClickUp으로 시간을 되찾으세요

AI 설문 자동화는 실제 운영상의 골칫거리를 해결하는 강력한 방법입니다. 보안 설문지 및 제안 요청서(RFP)에 응답하는 반복적이고 시간 소모적인 일에서 팀을 해방시킵니다. 성공으로 가는 길은 지식을 중앙 집중화하고, 올바른 도구를 선택하며, 답변 라이브러리를 최신 상태로 유지하는 규율을 지키는 데 있습니다.

어떤 도구도 인간의 판단을 완전히 대체할 수는 없습니다. AI는 프로세스를 가속화하고 일관성을 높이기 위한 도구일 뿐, 숙련된 검토자가 여전히 핵심 요소입니다. 성공적인 팀은 자동화를 전문가들을 대체하는 수단이 아닌, 그들을 지원하는 시스템으로 활용합니다.

AI가 지속적으로 발전함에 따라, 더 광범위한 규정 준수 및 위험 관리 워크플로우와의 긴밀한 통합이 이루어질 것입니다. 오늘날 강력한 지식 인프라를 구축하는 조직이 이러한 미래의 발전을 활용할 수 있는 최적의 위치에 서게 될 것입니다.

업무 확산을 막고 설문 워크플로우를 단일 AI 기반 작업 공간으로 통합할 준비가 되셨다면, 지금 바로 ClickUp으로 무료로 시작하세요.

자주 묻는 질문

아니요, AI 도구는 여전히 인간 검토가 필요한 초안 답변을 생성하도록 설계되었습니다. 높은 신뢰도 제안조차도 중요한 맥락을 놓칠 수 있으므로 정확성과 규정 준수를 위해 전문가의 최종 확인이 필수적입니다.

대부분의 도구는 기존 문서 저장소 및 프로젝트 관리 플랫폼과 연결됩니다. 가장 효과적인 접근 방식은 먼저 승인된 답변을 중앙 집중화한 후, AI가 해당 지식 기반에서 정보를 추출하고 기존 승인 절차를 통해 검토를 진행하도록 구성하는 것입니다.

보안 설문 응답 전용 소프트웨어는 사전 구축된 규정 준수 라이브러리를 포함하여 특별히 설계됩니다. ClickUp과 같은 AI 기반 작업 공간 도구는 더 광범위한 프로젝트 및 지식 관리 기능을 제공하여 설문 워크플로를 포함한 모든 업무를 한 곳에서 지원합니다.

AI는 훈련 데이터 범위를 벗어난 새로운 질문이나 표현이 불분명한 질문에 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한 가끔 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성할 수 있으므로 정확성을 보장하기 위해 인간의 감독이 필수적입니다.