GPT로 서비스 기획한다면 꼭 알아야 할 LLM 기반 서비스 설계 포인트
GPT로 서비스 기획한다면 꼭 알아야 할 LLM 기반 서비스 설계 포인트
"AI는 기능이 아니라 경험이다. 사용자가 느끼는 가치가 기술의 진짜 힘이다."
– OpenAI Product Team
GPT와 같은 LLM(Large Language Model)이 빠르게 확산되면서, 기획자들도 이제 ‘기능’을 넘어서 AI를 중심으로 한 서비스 구조를 고민하게 되었습니다.
하지만 현실은 다릅니다. 단순히 “챗GPT API 붙여볼까?” 수준에서 머무르거나, “우리도 챗봇 하나 만들자”는 막연한 요구가 많은 것이 사실이죠.
AI를 활용한 서비스 기획에는 기존 UX 설계와는 전혀 다른 접근이 필요합니다. 오늘은 기획자가 꼭 알아야 할 LLM 기반 서비스의 핵심 설계 포인트를 설명드릴게요.
목차
1. GPT/LLM 기반 서비스란?
GPT를 비롯한 LLM(Large Language Model)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 언어 모델입니다.
이를 활용한 서비스는 단순한 검색이나 규칙 기반 응답이 아니라, 맥락 이해, 개인화, 창의적 생성이 가능한 경험을 제공합니다.
예:
- 질문에 대한 요약형 답변 제공
- 사용자 글을 분석해 맞춤 피드백 제공
- 채팅 인터페이스를 통한 기능 수행
2. AI 서비스 기획 시 달라지는 관점
- 기능 중심 → 결과 중심
기능보다 ‘사용자가 얻는 결과’에 집중 - 정해진 흐름 → 열린 흐름
LLM은 사용자의 입력에 따라 흐름이 유동적임 - 정답 설계 → 확률 기반 응답 설계
LLM은 항상 같은 답을 주지 않음 (정확도/불확실성 고려 필요)
3. LLM 서비스 설계 핵심 요소 4가지
- 프롬프트 설계 (Prompt Engineering)
서비스 성능을 좌우하는 핵심. UX처럼 반복 실험 필요. - 출력 제어 (Output Filtering)
사용자에게 적절한 형태와 길이로 출력 제한 필요 - 모델 응답 검증 구조
LLM은 오답 가능성이 있음 → 검증/후처리 로직 필요 - UX 피드백 루프 설계
사용자의 반응을 기반으로 개선 가능한 구조 마련
4. 기획자가 신경 써야 할 UX 이슈
- 불확실한 결과에 대한 기대 조정
정답이 없는 AI 결과에 대해 사용자 안내 문구 필요 - ‘생성 중’ 상태에 대한 피드백
응답 대기 시간이 길어질 경우 UX 대응 필수 - 다양한 입력 상황에 대한 대응
예상하지 못한 질문이나 요청에 대한 fallback 설계
5. 국내외 GPT 서비스 사례 요약
사례 1. Notion AI
문서 요약, 자동 작성, 초안 생성 기능 → 편집 기능과 유기적으로 통합됨
사례 2. Bing Copilot
검색결과 요약과 GPT 응답을 결합한 정보 탐색형 서비스
사례 3. 카카오 Brain’s KoGPT
국내 언어에 특화된 LLM → 챗봇, 상담 시스템, 검색 보조 등으로 활용
FAQ (자주 묻는 질문)
Q GPT를 붙이면 무조건 좋은 서비스가 되나요?
A아닙니다. GPT는 도구일 뿐, 사용자의 문제를 해결하는 구조가 더 중요합니다.
Q기획자가 프롬프트를 직접 설계해야 하나요?
A네, 기획자가 초기 설계 방향을 잡는 것이 매우 중요하며, 이후 엔지니어와 함께 튜닝하는 방식이 효과적입니다.
QLLM을 도입하면 기존 UX 설계 방식이 달라지나요?
A네. 결과의 불확실성, 입력의 다양성 등을 고려한 새로운 UX 흐름이 필요합니다.
마무리 – AI 시대의 기획자 역할
GPT와 같은 LLM은 ‘기능'이 아니라 ‘사용자 경험’을 바꾸는 기술입니다.
기획자는 이제 AI의 가능성과 한계를 정확히 이해하고, 기술과 사용자 사이의 균형을 잡아야 합니다.
좋은 AI 기획자는 단순히 “챗봇을 만들자”가 아니라, “왜 GPT를 붙이고, 어떻게 경험을 설계할 것인가”를 설명할 수 있는 사람입니다.
이 글이 여러분의 AI 기획 여정에 작은 이정표가 되길 바랍니다.