AI 시스템 요구사항

AI 개발의 병목이 코딩에서 **의도(Intent)**를 정의하는 단계로 이동했다. Claude Code나 Cursor 같은 도구 덕분에 자연어를 코드로 변환하는 작업은 매우 빨라졌지만, 정작 인간은 자신이 무엇을 원하는지 명확히 정의하지 못하는 문제가 발생하고 있다.

인간은 추상적인 규칙을 만드는 데 서툴고, 구체적인 사례를 보고 비판하는 데 능숙하다. 이러한 특성 때문에 에이전트 기반의 시스템을 구축할 때, 무한하고 재귀적인 행동 체계를 유한하고 선형적인 명령어로 정의하는 과정에서 큰 마찰이 발생한다.

단순히 데이터를 주입하는 방식은 실패하기 쉽다. RAG를 통해 방대한 데이터를 학습하더라도, 데이터에 담기지 않은 조직 내의 **맥락(Context)**과 암묵적 지식을 포착하지 못하기 때문이다. 데이터는 텍스트를 캡처할 뿐, 그 이면에 깔린 판단의 근거까지 담아내지는 못한다.

또한, AI 에이전트는 사용자의 말을 문자 그대로 이해하는 데 그쳐 실제 의도를 놓치는 경우가 많다. **화행 이론(Speech Act Theory)**에 따르면 언어는 정보 전달뿐만 아니라 특정 행동을 수행하는 수단이다. 사용자의 발언이 단순한 사실의 진술인지, 아니면 특정 행동을 요구하는 지시인지 구분하는 능력이 필수적이다.

Claude Code의 인터뷰 기능은 기술적 모호함은 해결할 수 있지만, 비즈니스적·개념적 모호함까지 해결해주지는 못한다. 결국 AI 시스템 구축의 핵심은 단순한 코드 작성이 아니라, 인간의 잠재의식 속에 있는 의도를 정교하게 추출하고 사양화하는 과정이다.