🤖 알고리즘 vs AI 차이 그리고 딥러닝, 기획자가 꼭 알아야 할 결정 포인트

알고리즘과 AI, 뭐가 다를까? 🤖 – 서비스 기획자의 관점에서 본 핵심 이해

요즘 기획 회의나 스타트업 커뮤니티에서 이런 질문을 자주 듣습니다. “이건 AI야? 아니면 알고리즘으로도 가능하지 않아?” 🤔

IT 서비스를 기획하는 입장에서 보면, ‘알고리즘’과 ‘AI’는 헷갈리기 쉬운 개념입니다. 겉보기에 유사하지만 실제로는 매우 다른 원리와 구조를 가지고 있죠.

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📌 알고리즘이란 무엇인가?

알고리즘은 문제를 해결하기 위한 명확한 절차나 규칙입니다. 쉽게 말해, 요리 레시피처럼 정해진 순서에 따라 동일한 결과를 내는 방식이에요.

예를 들어 쇼핑몰에서 “최근 본 상품과 같은 카테고리의 인기 상품을 추천한다”는 로직은 알고리즘 기반 추천입니다. 조건이 같으면 결과도 같죠.

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🧠 AI란 무엇인가?

AI(인공지능)는 기계가 데이터를 학습하고, 스스로 판단하여 결과를 내는 시스템입니다. 고정된 규칙이 아닌, 사용자 행동 패턴에 따라 계속 변화하죠.

예를 들어, AI 추천 시스템은 사용자의 구매 이력, 검색 기록, 클릭 행동 등을 분석해서 “감성적인 제품을 선호하는 사용자”라는 패턴을 찾아냅니다. 그리고 그에 맞는 결과를 동적으로 보여줍니다.

 

 

🤔하지만, 이렇게만 놓고 보면 사실 큰 다름이 없습니다. 알고리즘이 AI(인공지능)보다 조금 더 하위의 개념이라는 결론에 도달하게 됩니다. 저는 이런 질문을 하게 되더라구요.

 

AI는 모두 딥러닝 기반일까?

 

많은 사람들이 “AI = 딥러닝”이라고 생각하지만(저 처럼요), 딥러닝은 AI 기술 중 하나일 뿐입니다.

AI(Artificial Intelligence)는 크게 보면 다음과 같이 세 가지 층위로 나뉩니다.

 

1. 🧠 AI: 사람처럼 생각하고 판단하도록 만든 모든 기술 (규칙 기반 시스템 포함)
2. 🧮 머신러닝: 데이터로부터 스스로 학습하도록 만든 알고리즘 (통계 기반)
3. 🕸️ 딥러닝: 뇌의 신경망 구조를 본뜬 복잡한 모델로 학습하는 방식 (예: ChatGPT, 이미지 생성 AI 등)

 

즉, 모든 딥러닝은 AI지만, 모든 AI가 딥러닝은 아닙니다. 💡 예를 들어, 룰 기반 챗봇은 AI이지만 딥러닝은 쓰지 않아요.

기획자 입장에서 이걸 이해하는 건 중요해요. 왜냐하면 어떤 AI 기술이 사용되는지에 따라 데이터 요구 수준, 개발 기간, 결과 해석 가능성 등이 달라지기 때문이죠.

 

- 딥러닝 기반 AI는 보통 더 많은 데이터와 연산 자원이 필요하고, 결과의 해석이 어려운 대신, 예측력이 뛰어납니다.

- 머신러닝이나 규칙 기반 AI는 상대적으로 단순하지만 예측 과정이 더 투명하죠.

 

그래서 ‘이건 AI로 해야 해!’ 라고 할 때, 내부적으로 어떤 기술이 쓰이는지 이해하고, 팀에 적절한 기술적 요구사항을 전달하는 것이 기획자의 역할입니다.

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⚖️ 알고리즘 vs AI – 기획자 입장에서의 핵심 차이

서비스 기획자 입장에서 가장 중요한 포인트는 ‘예측 가능성’입니다.

• ✅ 알고리즘: 기획자가 설계한 조건에 따라 고정된 결과가 나옴
• 🌀 AI: 데이터에 따라 결과가 계속 바뀜 (동적 학습)

이 차이는 서비스 운영의 통제력과 직결됩니다. AI는 좋은 성능을 발휘할 수 있지만, 때론 기획자의 예상과 다른 방향으로 결과가 흘러갈 수 있어요.

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⚙️실제 플랫폼 AI 도입 사례(내 기준)

실제 제가 도입을 추진했던 AI상담사에 대해서 이야기 해볼게요.

 

제가 몸담고 있는 플랫폼 회사에서는 기존에 내부에서 자체 개발한 "알고리즘" 형태의 FAQ를 제공하고 있었어요. 하지만, 이 FAQ의 단점은 사용자가 조금만 다른 질문을 입력하거나 트릭 퀘스천을 하는 경우 전혀 역할을 해내지 못합니다. 또한, 백오피스까지는 아니지만 온전히 메인 서비스는 아니다보니 유지/보수에 많은 인력을 투자할 수 없어서 항상 후순위 개선사항이었죠.

 

그래서 외부 SaaS를 도입하게 됩니다.

 

저희가 도입한 툴은

채널톡

 

출처 : 저희 내부에서 사용중인 ALF 설정 화면

 

저희는 기존에 제공하던 방대한 양의 FAQ를 알프 시스템에 업로드하고, ALF는 이 내용들을 기반으로 답변을 해주고 있습니다. 도입 후 답변도 아주 잘 해주고, 상담사 인력을 대체할 수 있는 정도의 성능을 내고 있다고 생각했어요.

 

하지만, 이 또한 베이스가되는 FAQ가 지속적으로 고도화되고 업데이트 되지 않으면 의미가 없더라구요. 아마 채널톡에서 추천하는 아티클을 사용한다면 조금 더 퀄리티있는 답변을 해줄 수 있을 것 같기도하지만.. 이 또한 후순위라서 이전과 동일하게 유지/보수에 사용되는 인력이 배치되는게 어려웠어요.

 

AI를 도입하여 사용하신다면, 사용자의 답변에대한 감정 기반 "평가"를 주기적으로 하시는것을 추천드립니다. 저희는 실제 사용자가 "만족"한다는 표현을 한 답변이 얼마나되는지 분석해봤을때 아주 낮은 수치가 도출되어 데이터를 더욱 보강하는 작업을 했어요.

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🛠️ AI 도입 시 기획자가 꼭 고려해야 할 3가지

1. 📊 데이터 품질과 양
   AI는 ‘데이터를 먹고 성장하는 시스템’입니다. 학습용 데이터가 적거나 잘못되어 있으면 기대한 결과가 나오지 않아요.
2. 🔁 피드백 루프 설계
   AI는 학습 후에도 계속 피드백을 받아야 합니다. 사용자 반응을 측정하고, 이를 다시 학습에 반영할 수 있는 구조가 필요합니다.
3. 🚨 예외 처리 계획
   AI 결과는 때때로 예기치 않게 나올 수 있습니다. 따라서 긴급 시 작동할 백업 알고리즘이나 매뉴얼 로직도 함께 기획해야 해요.

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🤷‍♂️ 그래서 둘 중 무엇을 선택해야 할까?

이건 서비스의 성격에 따라 달라집니다.

알고리즘이 적합한 경우	AI가 더 유리한 경우
• 룰이 명확한 추천 • 결과 예측이 중요 • 기능 구현이 간단	• 사용자 행동이 다양 • 개인화가 중요 • 변화에 빠르게 적응해야 함