블로그

AI 용어 해독: 중요한 것에 대한 간단한 가이드 (그리고 중요하지 않은 것)

AI 용어 해독: 중요한 것에 대한 간단한 가이드 (그리고 중요하지 않은 것)

작성자

다리아 올리에슈코

발행일

13 8월 2025

읽는 시간

3 - 5분 읽기

AI는 어디에나 있습니다. 하지만 솔직히 말하자면 — 많은 “AI 용어들”이 단지 프레젠테이션 덱이나 제품 페이지에 던져진 유행어에 불과할 때가 많습니다. AGI, LLM, 혹은 A2A 같은 약어에 압도당한 적이 있다면, 당신 혼자가 아닙니다.

이 가이드는 모든 것을 쉽게 이해할 수 있게 설명합니다. 전문 용어는 없습니다. 군더더기는 없습니다. 2025년 이후 실제로 중요한 필수 요소들만 담았습니다.

HR, IT, 마케팅, 운영에 있거나 다음 회의에서 똑똑하게 보이려고 하는 경우, 이것이 바로 당신을 위한 속성 학습입니다. 저장해 두세요. 공유하세요. 북마크하세요. 함께 해석하고 AI 용어들 함께 배우며 실제로 일을 처리하는 방법을 익힙시다.

왜 AI 용어가 2025년에 중요한가

AI는 더 이상 기술 실험이 아닙니다. 그것은 당신의 일정 관리 도구, 채용 워크플로우, 분석 대시보드, 슬랙 알림 뒤의 엔진입니다. 하지만 여전히 대부분의 사람들은 이 언어를 이해하지 못합니다.

여기서 아는 것이 왜 중요한지 AI 용어들 입니다:

당신은 과대 광고 와 실질적인 가치를 구분할 수 있을 것입니다.
당신은 더 똑똑한 결정을 내릴 수 있습니다 벤더 평가할 때.
당신은 드디어 이해할 수 있습니다 당신의 도구가 어떻게 작동하는지.
당신은 개발자 및 기술 팀과 더 잘 협업할 수 있을 것입니다.

실제 사례:

한 HR 팀이 채용 자동화를 위해 “AI 챗봇”을 샀습니다. 그러나 그것은 NLP, 자동화, 통합이 없는 미화된 연락 서식지에 불과했습니다. 왜일까요? 그들은 용어를 이해하지 못했습니다.

실제로 알아야 할 유일한 AI 용어들

가장 많이 접하게 될 핵심 개념부터 시작합시다.

AI 에이전트

목표를 향해 인식하고, 결정하고, 행동하는 시스템입니다. 수동적인 불입이 필요하지 않으며 주도적으로 움직입니다. 그것을 지치지 않는 디지털 비서로 생각하세요.

에이전틱 AI

자신만의 목표를 설정하고 지속적인 지시 없이 행동할 수 있는 AI입니다. 시간이 지남에 따라 결과를 최적화하며 학습합니다. 예: autonomously로 교대 작업 및 갈등을 해결.

A2A (Agent-to-Agent)

독립적인 AI 에이전트들이 협업할 수 있게 하는 커뮤니케이션 프로토콜입니다. 당신의 일정 관리 AI가 급여 AI와 대화하여 시간, 초과 근무, 규정을 동기화할 수 있습니다.

AGI vs ANI

AGI

(인공지능 일반지능, Artificial General Intelligence)

인간처럼 학습하고 추론할 수 있는 아직 가상의 AI 형태입니다. 현재 존재하지 않지만 헤드라인을 장식합니다.

ANI

(인공지능 제한지능, Artificial Narrow Intelligence)

하나의 작업에 전문화된 실제 AI입니다 — 예를 들어 일정 관리, 안면 인식 또는 번역. 이것이 현재 사용 중인 AI입니다.

AI 챗봇: 작은 대화를 넘어

현대 AI 챗봇은 다음을 수행할 수 있습니다:

HR 질문에 답변
PTO 요청 처리
온보딩 지침 제공
24/7 지원 에이전트 역할

ChatGPT, Claude, Gemini 및 내부 문서에 맞춰 훈련된 맞춤형 봇과 같은 도구들은 매우 유용할 수 있습니다.

자동화 vs 오케스트레이션

AI 자동화

티켓 라벨링, 교대 근무 할당 또는 알림 발송 등 특정, 반복적인 작업을 처리합니다.

AI 오케스트레이션

시스템과 작업을 끝에서 끝까지 연결합니다. 예: 새로운 직원을 온보딩, 그들의 교대 패턴 설정, 급여 동기화, 규정 문서를 발송합니다.

AI 모델 및 패밀리

AI 모델

입력을 출력으로 매핑하도록 훈련된 핵심 알고리즘입니다. GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5가 그 예입니다.

모델 패밀리

비슷한 아키텍처로 훈련되었지만 다른 작업에 최적화된 관련 모델 그룹입니다. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o는 모두 GPT 패밀리에 속합니다.

정합성, 주의 & 편향

정렬

AI 행동이 인간 가치를 맞추도록 보장합니다. 정렬이 잘못되면 의도하지 않은 행동이 발생합니다.

주의

가장 중요한 데이터에 ‘집중’하여 응답을 생성하는 방법입니다. 트랜스포머 모델의 핵심입니다.

편향

훈련 데이터가 편향되면 AI의 출력도 그렇게 됩니다. 이는 HR, 준수 및 의사 결정에 중요합니다.

AI 통합

다음과 같은 플랫폼을 사용하세요:

Zapier 를 사용하여 앱 간 작업을 트리거
API 를 사용하여 AI 기능을 삽입
코드 없이 개발 시간 없이 똑똑한 자동화를 구축

예: ChatGPT를 사용하여 시간 추적 데이터에 기반하여 Shifton 안에서 교대 보고서를 생성.

더 자주 보게 될 고급 AI 용어들

LLM (대형 언어 모델)

챗봇, 콘텐츠 생성, 스마트 회신의 강력한 엔진. LLM은 방대한 텍스트 데이터셋으로 훈련되어 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.

RAG(정보검색 증강 생성)

실시간, 맥락을 이해하는 응답을 생성하기 위해 언어 모델에 검색 엔진이나 문서 베이스를 결합. AI 지원 에이전트 및 지식 베이스에 유용합니다.

제로샷 / 퓨샷 학습

제로샷: AI는 예시 없이 일을 수행합니다.
퓨샷: AI는 프롬프트에 있는 몇 가지 예시를 사용하여 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.

이러한 기술은 AI가 빠르게 적응할 수 있게 하며 — 지원 티켓이나 HR 피드백에서 새로운 경향을 분석하는 데 뛰어납니다.

멀티모달 AI

텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오를 한 번에 이해하는 모델. 시각적 일정, 음성 명령, 폼 입력을 함께 해석하는 데 탁월합니다.

벡터 데이터베이스

AI가 의미적으로 이해하고 검색할 수 있는 형식으로 정보를 저장. 문서 검색, 챗봇, 개인화를 가능하게 합니다.

40개 이상의 AI 용어 전체 용어집 (간단한 설명)

AI 에이전트 — 인류의 세세한 관리를 받지 않고 목표를 향해 결정하고 행동할 수 있는 시스템입니다.
에이전틱 AI — 환경에 따라 자체 목표를 설정하고 주도적으로 행동하는 AI입니다.
A2A (Agent-to-Agent) — AI 에이전트들 간의 소통 및 협업을 위한 프로토콜입니다.
AGI (인공지능 일반지능) — 인간 수준의 학습과 추론이 가능한 가상의 AI입니다.
ANI (인공지능 제한지능) — 하나의 특정 작업에서 전문성을 발휘하는 실제 AI입니다.
AI 모델 — 입력을 지능적인 출력으로 변환하는 훈련된 함수입니다.
모델 패밀리 — 동일한 아키텍처에서 만들어진 관련 AI 모델 그룹입니다.
LLM (대형 언어 모델) — 대규모 언어 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델입니다.
멀티모달 AI — 여러 입력 유형(텍스트, 이미지, 음성)을 이해하고 처리할 수 있는 AI입니다.
벡터 데이터베이스 — 키워드가 아닌 의미를 기반으로 데이터 저장 및 검색에 사용하는 데이터베이스 유형입니다.
임베딩 — AI가 관계와 의미를 이해하는데 도움을 주는 텍스트/데이터의 숫자 표현입니다.
RAG(정보검색 증강 생성) — 실시간 검색과 생성이 결합돼 더 정확한 답변을 제공하는 AI입니다.
프롬프트 엔지니어링 — AI로부터 원하는 출력을 얻기 위해 더 나은 입력을 만들기 위한 기법입니다.
제로샷 학습 — AI가 이전에 본 적이 없는 작업을 수행합니다.
퓨샷 학습 — AI가 몇 가지 예제를 통해 새 작업을 학습합니다.
미세 조정 — 일반 모델을 특정 작업이나 데이터세트에 적응시키는 과정입니다.
사전 훈련 — 광범위한 데이터세트로 AI 모델의 초기 훈련 단계입니다.
환각 — AI가 자신감 있게 거짓 또는 잘못된 정보를 생성할 때 발생하는 현상입니다.
편향 — 편향된 훈련 데이터로 인한 AI 행동의 체계적 불공평성입니다.
정렬 — AI 출력이 인간의 목표, 가치, 윤리에 부합되도록 보장하는 과정입니다.
헌법적 AI — 내장된 윤리적 원칙을 사용하여 모델을 훈련하는 기법입니다.
설명 가능성 — AI가 특정 결정을 내리는 이유를 이해할 수 있는 능력입니다.
블랙 박스 — 내부 작동이 투명하거나 해석 가능하지 않은 모델이나 시스템입니다.
사고의 연쇄적 추론 — AI가 결론에 도달하기 전에 자신의 단계를 설명하는 기법입니다.
RLHF (사람의 피드백을 통한 강화 학습) — 인간의 선호가 학습 과정을 안내하는 훈련 방법입니다.
합성 데이터 — 모델을 훈련하거나 테스트하기 위해 인공적으로 생성된 데이터입니다.
오픈 가중치 — 모델의 파라미터가 공개적으로 공유될 때(오픈 소스).
폐쇄 모델 — 내부가 접근할 수 없는 독점적인 AI 모델입니다.
토큰 — AI 모델이 사용하는 텍스트의 최소 단위(종종 단어나 단어의 일부입니다).
지연 — 사용자 입력과 AI 응답 사이의 시간 지연입니다.
추론 — 훈련된 모델을 사용하여 출력을 생성하는 행위입니다.
접지 — AI 출력과 실제, 검증 가능한 정보를 연결하는 과정입니다.
자율 AI — 개입 없이 긴 시퀀스를 독립적으로 실행할 수 있는 AI입니다.
벤치마킹 — 표준화된 데이터세트와 작업을 사용하여 AI 성능을 평가하는 것입니다.
가드레일 — AI의 오용이나 오류를 방지하기 위한 제한 또는 한계입니다.
튜닝 노브 — AI 모델의 행동을 변경하는 조정 가능한 설정입니다.
확장성 — 사용자 수요가 증가함에 따라 AI 시스템이 얼마나 잘 수행되는가.
과적합 — 모델이 훈련 데이터에는 잘 수행되지만 실제 세계에는 잘 수행되지 않는 경우입니다.
일반화 — AI가 보지 못한 데이터에서 잘 수행되는 능력입니다.
NLP (자연어 처리) — 인간 언어를 이해하고 생성하는 것에 초점을 맞춘 AI 분야입니다.
데이터 라벨링 — AI가 무엇을 보고 있는지를 가르치기 위해 원시 데이터(이미지, 텍스트 등)에 태그를 추가합니다.
자기 지도 학습 — 라벨이 없는 데이터에서 패턴을 학습하도록 AI를 훈련시키는 것입니다.
코파일럿 AI — 인간 작업자를 대체하기 보다는 보완하는 유형의 보조 AI입니다.
오케스트레이션 — AI 기반 도구를 연결하여 스마트하고 자동화된 워크플로우를 만드는 것입니다.

팀 전체의 실제 사용 사례

HR:

AI 예측 번아웃 위험
온보딩 계획 생성
노동 법 위반 감지

Ops:

교대 인력 문제 예측
재고 및 수요 예측
배송 경로 최적화

마케팅:

캠페인 성과 요약
광고 카피 버전 작성
사용자 세그먼트별 콘텐츠 개인화

지원:

티켓을 긴급도와 감정에 따라 분류
통화 로그 요약
자동으로 해결책 제안

모든 것을 알 필요 없이 앞서 나가는 방법

모든 용어를 외울 필요는 없습니다. 다음만 알면 됩니다:

올바른 질문 하기
벤더 프레젠테이션에서 헛소리를 구별
자신 있게 워크플로우 자동화

팁:

몇 가지 AI 뉴스레터를 구독하세요 (Shifton 블로그처럼)
제품 업데이트에 대한 알림 설정
작게 테스트 — 효과가 있는 것을 확장하세요

마지막 말: 현실을 유지하자

네, 수백 가지의 AI 용어들 가 떠돌아다니고 있습니다. 하지만 그중 대부분은 당신의 업무에 큰 변화를 주지 않을 것입니다. 여기에 언급된 것들은 그렇습니다.

이제 언어를 알았으니 사용하세요. 프로세스를 개선하기 시작하세요. 도구를 테스트하세요. 지루한 일을 자동화하세요.

AI가 무거운 작업을 처리하게 하세요. 당신은 인간적인 부분을 담당하세요.

✅ 행동 촉구

오늘날 인력 관리에 AI 사용 시작하기

Shifton의 AI 기반 일정 관리, 시간 추적, 자동화 도구가 귀하의 운영을 어떻게 한 단계 끌어올릴 수 있는지 탐색하세요.

👉 Shifton의 AI 기능 알아보기 →