진짜 일 잘하는 AI를 위한 휴먼인더루프, 피드백 루프 전략

AI를 도입했지만 성과가 달랐던 기업과 그렇지 않은 기업, 차이는 무엇일까요? 답은 휴먼인더루프(HITL)와 AI 피드백 루프에 있습니다. 중요한 결정에 사람의 판단을 더하고, 수정된 데이터를 AI가 학습하도록 설계하면 AI는 단순한 자동화를 넘어 함께 성장하는 동료가 됩니다. 이번 글에서는 HITL과 피드백 루프의 차이, 그리고 AI가 진짜 ‘일 잘하는 파트너’가 되도록 만드는 3가지 전략을 공개합니다.

원더스랩

Sep 30, 2025

Contents

Next ChatGPT: 이제 AI가 진짜로 '일하는' 시대가 왔습니다.AI가 제대로 일하게 하려면 '루프' 과정이 필요합니다 휴먼인더루프가 없는 AI, 어떤 문제가 생길까요?기업에서 활용할 수 있는 휴먼인더루프 전략 조직의 AI 활용 유형 3가지: 당신의 AI는 어디에 있습니까?결국, AI를 잘 쓰는 힘은 '설계'에서 나옵니다 원더스랩의 AI 에이전트 설계는 다릅니다

Next ChatGPT: 이제 AI가 진짜로 '일하는' 시대가 왔습니다.

AI 에이전트 시장이 2025년까지 연평균 44.8%라는 폭발적인 성장을 예고하고 있습니다. 단순 반복 작업은 물론, 복잡한 고객 대응과 데이터 분석까지 AI에게 맡기는 시대가 온 것입니다. 그러나 이 거대한 기회 속에서, 많은 기업이 치명적인 딜레마에 빠져 있습니다.

수억 원을 투자해 AI를 도입해도, 결과는 기대 이하였습니다. 시장의 선두주자인 ChatGPT나 Gemini처럼 똑똑해질 거라 예상했지만, 실제 업무에 투입된 AI는 오류를 반복하거나 뻔하고 틀린 답변만 내놓는 경우가 태반입니다. 왜 어떤 AI는 인간처럼 똑똑해지고, 어떤 AI는 여전히 단순 자동화에 머무를까요?

그 핵심은 바로, AI가 ‘인간의 판단력’을 기반으로 학습하고 성장하는 프로세스를 생략했기 때문입니다. AI를 단순한 도구가 아닌 ‘자율적으로 개선되는 비즈니스 솔루션’으로 만들고 싶다면, 우리는 반드시 휴먼인더루프(Human-in-the-Loop, HITL) 전략을 이해해야 합니다.

이제 단순 챗봇 시대는 끝났습니다. 진짜 경쟁력은 AI가 사람과 함께 일할 수 있는 구조, 즉 HITL 설계에 달려 있습니다.

AI가 제대로 일하게 하려면 '루프' 과정이 필요합니다

단순 자동화는 이제 기본입니다. 진짜 경쟁력은 AI가 사람과 함께 일하며 정확도와 신뢰성을 확보하는 구조를 어떻게 설계하느냐에 달려 있습니다.

왜 루프 구조가 중요할까요?

단순히 문서를 요약하거나 템플릿에 맞춰 글을 쓰는 AI는 많습니다. 하지만 우리가 실제로 마주하는 기업 업무는 단순하지 않습니다.

고객사의 요청이 미묘한 맥락에 따라 시시각각 바뀌고,

계약 조건이 예외 상황에 따라 복잡하게 수정되며,

제안서의 톤도 최종 수신자가 누구냐에 따라 완전히 달라져야 합니다.

이처럼 흐름과 상황을 이해하지 못하는 AI는 오히려 기업의 리스크 요인이 될 수 있습니다. 휴먼인더루프(HITL)는 이 격차를 메우는 핵심 전략입니다.

휴먼인더루프(HITL)와 피드백 루프의 차이

HITL과 AI 피드백 루프는 함께 작동하지만, 역할이 다릅니다. 이 개념을 명확히 구분해야 AI 설계의 방향이 잡힙니다.

개념	정의	핵심 역할
휴먼인더루프 (HITL)	인간이 AI 시스템의 운영, 감독, 의사결정에 현재 시점으로 적극 참여하는 시스템	AI의 최종 결과가 업무 기준과 신뢰성을 통과하도록 실시간 안전장치 역할
AI 피드백 루프	인간이 검토하고 수정한 결과를 AI가 다시 학습하여 지속적으로 성능을 개선하는 구조	AI를 '쓰면 쓸수록 똑똑해지는 동료'로 진화시키는 장기적인 성장 전략

이 두 구조가 함께 작동할 때, AI는 단순한 자동화 도구를 넘어 '함께 일하며 성장하는 디지털 동료'로 진화할 수 있습니다.

휴먼인더루프가 없는 AI, 어떤 문제가 생길까요?

단순 자동화만으로 설계된 AI는 기업의 신뢰도와 효율성에 치명적인 문제를 일으키기도 합니다. 중간에 사람의 검토와 승인 과정이 생략된 AI는 다음과 같은 예측 불가능한 사고를 자주 일으킵니다.

잘못된 견적서 발송: 고객 요청의 미묘한 맥락을 잘못 이해하여 잘못된 견적 또는 계약서를 자동 발송합니다.

신뢰도 저하: 컨텍스트를 고려하지 않고, 이메일 수신인을 잘못 지정하거나 승인 없이 민감한 외부 메일을 발송해 기업의 신뢰도를 떨어뜨립니다.

반복되는 오류: 한 번의 잘못된 학습은 지속적인 오류로 이어지지만, 사람이 개입하는 루프가 없어 AI 스스로 문제를 수정하고 개선할 기회가 사라집니다.

즉, 중간에 사람이 한 번만 개입했어도 막을 수 있었던 일들이 휴먼인더루프가 없는 구조에서는 종종 사고로 이어집니다. AI의 '실수 한 번'이 기업의 금전적 손실과 이미지 타격으로 직결될 수 있다는 뜻입니다.

기업에서 활용할 수 있는 휴먼인더루프 전략

그렇다면, 우리 조직의 AI를 안전하고 똑똑하게 만들려면 어떤 루프 설계가 필요할까요? HITL은 단순히 AI를 감시하는 것이 아니라, AI의 역할과 사람의 판단을 전략적으로 연결하는 엔지니어링입니다.

1. 민감한 의사결정은 반드시 '확인' 구조 삽입

AI가 아무리 똑똑해도, 리스크가 큰 최종 의사결정은 사람이 확인하도록 설계해야 합니다. 이는 AI의 신뢰도가 100%가 될 때까지 시스템의 안전장치(Safety Net) 역할을 합니다.

예시: 이메일 자동 발송 직전, 담당자에게 최종 승인 버튼을 삽입합니다.

예시: 특정 금액 이상의 계약 조건이나 민감 정보가 포함된 문서 전송 전에는 조건에 따라 수동 검토를 유도합니다.

2. 반복되는 수정 사항은 AI 피드백 루프로 설계

AI가 만든 초안이나 결과물을 사람이 수정했다면, 그 수정본은 단순한 결과물이 아니라 AI의 다음 학습 자산이 되어야 합니다.

예시: AI가 작성한 보고서를 사람이 수정하면, 그 수정된 내용을 AI가 즉시 학습해 다음 보고서 작성 시 반영하도록 시스템을 설계합니다.

3. 업무 흐름에 따라 '사람의 개입 타이밍'을 설계

HITL은 업무의 모든 단계에 개입할 필요가 없습니다. 가장 중요한 병목 지점과 리스크 발생 지점에만 전략적으로 배치해야 효율적입니다.

예시: AI가 업무 초안을 작성 → 리뷰 요청 메일 자동 전송 → 담당자 검토 및 승인 → 최종 발송과 같이 흐름에 따른 역할을 분담합니다.

조직의 AI 활용 유형 3가지: 당신의 AI는 어디에 있습니까?

현재 조직에서 AI를 활용하고 있다면, 다음 중 어디에 해당되시나요? 루프 구조의 유무에 따라 AI의 역할과 비즈니스 성과는 완전히 달라집니다.

활용 유형	설명	핵심 한계
1. 단순 자동화 툴	반복되는 업무를 정해진 규칙에 따라 처리 (RPA, 단순 매크로)	예외 상황 처리 불가, 시스템 오류 시 즉각 대응 어려움. 학습 없음.
2. AI 초안 보조 도구	초안 작성, 자료 요약 등 일부 작업을 AI가 수행, 사람이 전면 검토/수정	반복 작업은 여전히 사람 몫, 정확도 개선에 장기적 한계. 성장 없음.
3. 루프 기반 에이전트	AI가 일하고, 사람이 검증하며, 그 피드백으로 AI가 스스로 학습	쓸수록 더 똑똑해지고, 실질적인 업무 생산성 및 정확도 향상. 성장 가능.

앞서 이야기한 휴먼인더루프 구조는 단순히 안전장치가 아니라, AI를 '성장 가능한 동료'로 만드는 전제조건입니다. 그리고 그 기반 위에 구축되는 것이 바로 루프 기반 AI 에이전트 설계입니다. 이 방식은 시간을 절약하는 도구의 기능을 넘어, 조직의 업무 구조 자체를 재설계하고 중장기적으로 비즈니스 경쟁력을 높이는 전략적 선택입니다.

결국, AI를 잘 쓰는 힘은 '설계'에서 나옵니다

AI 기술은 빠르게 진화하고 있지만, '어떻게 설계하느냐'에 따라 성능과 효과는 천차만별입니다. 실제 업무에서 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 다음과 같은 정밀한 프로세스가 필수입니다.

AI가 맡아야 할 일과 사람의 판단이 필요한 일을 정확히 나누고,

그 사이 연결 지점에 휴먼인더루프(HITL) 구조를 설계하며,

사람이 수정한 결과를 피드백 루프로 다시 AI가 학습하게 만드는 것.

이 일련의 흐름이 작동할 때, AI는 단순한 도구가 아니라 함께 일하는 동료로서 성장할 수 있습니다. 그리고 이 구조가 잘 설계될수록 조직의 업무는 더 정밀해지고, 리스크는 줄어들며, 시간이 지날수록 더 똑똑한 조직이 됩니다.

원더스랩의 AI 에이전트 설계는 다릅니다

원더스랩은 단순한 AI 도입이 아닌, '우리 조직에 딱 맞는, 스스로 성장하는 AI'를 설계합니다. 특히, 기업의 비즈니스 가치를 극대화하기 위해 HITL을 핵심 방법론으로 채택하고 있습니다.

업무 흐름에 맞춘 AI의 역할 정의: 비즈니스 목표에 따라 AI의 역할을 명확히 설정합니다.

사람의 개입이 필요한 구간의 전략적 설계: 리스크가 높은 지점과 학습이 필요한 지점에만 인력을 효율적으로 배치합니다.

피드백 데이터를 AI의 학습 자산으로 전환: 사람이 수정한 모든 데이터를 AI가 즉시 학습하여 모델 성능을 고도화합니다.

이러한 설계는 원더스랩이 자체 개발한 ABC 모델로 구조화됩니다.

💡

A (Agent 역할 정의): 조직 내 직무/역할 중심의 에이전트 설계

B (Business 흐름 분석): 업무 단계와 의사결정 포인트를 파악하여 HITL 지점을 설정.

C (Context 기반 피드백 루프): 실제 업무 맥락(Context) 기반의 피드백 데이터를 통해 AI를 끊임없이 학습시키는 구조.

지금 우리 조직의 AI는 ‘말 잘하는 도구’인가요? 아니면 같이 ‘일하며 성장하는 동료’인가요? 이제는 단순한 자동화를 넘어, 신뢰할 수 있고 함께 일할 수 있는 AI 동료가 필요한 시점입니다.

지금 원더스랩의 휴먼인더루프 기반 AI 에이전트 설계 관련 서비스 소개서를 메일로 받아보세요. 🙂