왜 실패 사례를 공개하는가?

성공 이야기는 많지만, 실패 이야기는 드뭅니다. 그래서 사람들은 “AI면 모든 게 쉽겠네”라고 생각합니다.

현실: 50%는 실패합니다.

이 글에서는 제가 만난 5가지 실패 사례와 각 해법을 공개합니다.

실패 사례 1: 할루시네이션 (AI가 거짓말함)

상황

“노동법 상담 챗봇”을 만들었습니다.

사용자: “근로계약서를 안 쓰면 어떤 법이 적용되나요?”

챗봇: “근로기준법 제5조에 따르면…”

실제로 찾아본 결과: 제5조는 “정의”이고, 관련 규정은 제12조입니다.

→ 법률 정보를 잘못 제공함. 위험함.

원인

AI는 “그럴듯한 대답”을 잘하지만, 사실 확인은 못합니다.

해결 방법

1. 사용자에게 고지

“본 정보는 일반 정보이며, 중요한 결정은 전문가와 상담하세요”

2. 검증 단계 추가

챗봇 답변 후 인간이 검토.
사실 확인 (법령, 판례 조회)

3. 제한된 범위

특정 주제만 다루기.
“이건 모르니까 전문가에게 물어봐” 대답 추가.

교훈

“AI는 만능이 아니다. 중요한 정보는 반드시 검증하자.”

실패 사례 2: 데이터 손실

상황

엑셀 자동화 도구를 만들어 고객사에 제공했습니다.

도구가 데이터 처리 중 오류로 중단되면서, 고객의 중요한 데이터 손실.

고객 피해: 3시간 치 작업 손실
고객과의 관계: 깨짐

원인

배포 전 철저한 테스트를 하지 않았습니다.

작은 샘플 데이터로만 테스트했는데, 실제 데이터는 100배 더 많았고, 특수 문자가 포함되어 있었습니다.

해결 방법

1. 백업 생성

항상 원본 파일 백업 생성.
도구가 백업 위에서 작동하도록.

2. 단계적 테스트

• 샘플 데이터: 10개 행
• 중간 데이터: 100개 행
• 실제 데이터: 1,000개 행
  각 단계에서 검증.

3. 에러 처리

도구가 중단되면 자동으로 이전 상태로 복구.
에러 로그 기록.

4. 사용자 교육

“도구 사용 전 반드시 백업하세요”
데이터 안전 가이드 제공.

교훈

“데이터는 생명이다. 테스트 없이 배포하지 말자.”

실패 사례 3: 너무 복잡하게 만듦

상황

“모든 기능이 다 들어간 최고의 앱”을 만들려고 했습니다.

기능 목록:
– 사용자 로그인
– 복잡한 데이터 필터링
– 내보내기 (PDF, Excel, CSV)
– 실시간 협업
– 모바일 앱

결과: 완성 안 됨. 개발 중단.

원인

욕심부렸습니다. MVP (최소 기능 제품)를 무시했습니다.

해결 방법

MVP 원칙

첫 번째 제품은 “핵심 기능 하나”만.

좋은 예:
“할 일 목록에 추가, 완료, 삭제만 가능”

나쁜 예:
“할 일 목록, 협업, 타이머, 분석, 알림, 공유, …”

단계적 확장

1단계: 기본 기능 (1주)
2단계: 부가 기능 (2주)
3단계: 고급 기능 (1개월)

교훈

“완벽한 제품보다 빠른 제품이 낫다. MVP부터 시작하자.”

실패 사례 4: 사용자 피드백 무시

상황

자동화 도구를 만든 후 5명의 테스트 사용자를 모았습니다.

피드백:
– “버튼이 너무 작아”
– “색상이 눈에 띄지 않아”
– “사용법 설명이 부족해”

제 생각: “기술적으로 완벽한데, 왜 작은 것들에 불평하지?”

→ 수정 안 함. 그대로 배포.

결과: 첫 주 사용자 100명 중 80명이 이탈.

원인

자기 판단만 믿고, 사용자의 목소리를 무시했습니다.

해결 방법

1. 피드백 청취 자세

“사용자가 맞다”라고 가정.

2. 정기적 설문

• “뭐가 불편했어?”
• “다시 쓸 거야?”
• “친구한테 추천할 거야?”

3. A/B 테스트

버튼 크기, 색상 등을 여러 버전으로 테스트.

교훈

“당신의 판단이 아니라 사용자의 판단이 맞다.”

실패 사례 5: 과도한 비용 예상

상황

“이 앱은 월 1,000명을 감당하려면, Claude API 비용이 월 $5,000이 필요할 거야”

실제 계산: $200/월 (25배 낮음)

비용 때문에 프로젝트 포기.

원인

정확한 계산 없이 추정했습니다.

해결 방법

1. 실제 계산

• 사용자 1명 = API 호출 10번
• API 비용: 1,000 호출 = $0.01
• 1,000명 × 10 호출 × $0.01 = $100

2. 초기 비용 추정은 높게

과소 평가하는 것보다 과대 평가가 낫습니다.

하지만 정확한 계산 후에 조정.

3. 비용 최적화

• API 요청 캐싱
• 배치 처리
• 더 저렴한 모델 사용

교훈

“추정만 하지 말고, 실제로 계산해보자.”

실패 패턴 정리

성공을 위한 5가지 팁

1. MVP 정신

첫 버전은 “초라해도 된다”

2. 테스트, 테스트, 테스트

배포 전 100번 테스트

3. 사용자에게 물어보기

당신의 생각보다 사용자가 맞다

4. 점진적 개선

한 번에 하나씩, 천천히

5. 실패를 두려워하지 않기

90%의 성공한 사람들도 처음에 실패했습니다.

마지막 당부

바이브코딩은 강력하지만 마법이 아닙니다.
– AI가 모든 걸 해결해주지는 않습니다.
– 당신의 판단이 필요합니다.
– 실패는 배움입니다.

다시 시도하세요.

더 궁금한 게 있으신가요?
바이브코딩·AI 활용에 대해 직접 소통하고 싶다면 아래로 연락 주세요.

📞 010-9883-7268
🔗 스레드 팔로우하기

본 글은 개인적인 AI 활용 경험과 공개된 정보를 바탕으로 작성된 정보성 콘텐츠입니다.

🔗 관련 노트

• [[바이브코딩]]
• [[할루시네이션 (Hallucination)]]
• [[00_AI_Tech_MOC]]