카톡 챗GPT 탑재, AI 도입 어떻게 하는 건데?
이제는 선택이 아니라 필수, AI 도입 5년차 개발자가 알려드립니다.
안녕하세요, 개발빔입니다.
요즘 아주 뜨거운 소식이 하나 있죠.
"카톡에서도 챗GPT를 쓸 수 있다?"
저도 뉴스를 보면서 '와, 이제 정말 AI가 생활 깊숙이 들어오는구나' 하는 생각이 들었습니다.
카카오는 지난 2025년 2월, 이미 오픈AI와 전략적 제휴를 맺었다고 합니다.
그 결과물이 오는 9월 23일 개발자 콘퍼런스
'이프 카카오25'(If Kakao 2025)에서 공식 발표될 예정입니다!
일부 보도에 따르면,
늦어도 11월 전에는 카카오톡에서 챗GPT 기능을 직접 써볼 수 있을 것이라는 전망도 나오고 있습니다.
요즘 AI 기능이 투입된 프로그램과 앱들이 굉장히 많습니다.
그래서 오늘은, AI 탑재가 실제로 어떻게 진행되는지 자세히 설명 드려보도록 하겠습니다!
API만 연결하면 끝? 그게 다가 아닙니다
많은 분들이 흔히 오해하는 부분이 있습니다.
"챗GPT API 키만 받아서 호출하면 되는 거 아냐?"
맞습니다, 시작은 거기서 합니다.
API 연결 자체는 반나절 만에 가능할만큼 간단합니다.
저도 처음엔 "이거 생각보다 쉽네?" 하며 들떴습니다.
하지만 그게 끝이 아닙니다.
실제 서비스에서는 더 많은 후속 작업이 90% 이상을 차지합니다.
그럼 무슨 작업들이 더 필요한 지 하나씩 설명해드리겠습니다!
1. 시나리오 정의
먼저 AI가 앱 안에서 어떤 역할을 맡을지를 정해야 합니다.
단순 대화형 챗봇
번역·요약 같은 도구형 기능
검색이나 추천과 연동된 서비스
카카오톡 역시 챗GPT를 "대화창 속 AI 비서"로 둘지, 아니면 "샵(#) 검색"과 연계해 확장 기능으로 활용할지
다양한 시나리오를 두고 검토했을 겁니다.
어쨋든 중요한 점은, AI가 다 할 수 있다는 착각을 버려야 한다는 점입니다.
범위를 좁히는 게 사용자 입장에서도 더 이해하기 쉽고 활용도도 높습니다!
뾰족한 쓸모가 있도록 정해야한다는 것입니다.
2. 모델 연결과 프롬프트 설계
그다음은 모델을 어떻게 붙일지 결정하는 단계입니다.
오픈AI의 챗GPT API를 쓸지
자체 AI 모델을 개발할지
아니면 둘을 섞을지
그리고 여기서 중요한 건 프롬프트 엔지니어링입니다.
예를 들어 사용자가 "야, 오늘 날씨 어때?"라고 물으면,
단순히 GPT에게 "답해"라고 넘긴다고 해결되지 않습니다.
GPT는 기상청 데이터를 직접 가져올 수 없으니까요.
그래서 "질문 전처리 → 외부 API 호출 → GPT 응답과 결합"이라는 흐름이 필요합니다.
저는 이 과정을 거치면서 "AI를 붙이는 건 모델 자체보다 로직이 훨씬 더 중요하다"고 느꼈습니다.
3. UI와 사용자 경험(UX) 설계
AI가 있다고 해서 사람들이 바로 잘 쓰는 건 아닙니다.
버튼이 어디에 위치할지, 답변은 어떤 형식으로 보여줄지,
실패했을 때 어떤 안내를 띄울지까지 세심한 UX 설계가 필요합니다.
문제는 이런 부분을 개발자가 혼자 다 챙기기 어렵다는 점입니다.
실제로는 기획·디자인·개발이 맞물려야 자연스럽게 풀립니다.
그래서 현장에서는 협업을 택하기도 합니다.
똑똑한개발자의 디자인 수상 내역비슷한 문제로 똑똑한개발자와 협업한 적이 있었는데,
보기에 예쁜 디자인을 완성하는 데 그치지 않고,
UX 설계 단계에서 개발 과정의 제약과 흐름까지 함께 고려해 협업을 진행해 주셨습니다.
덕분에 디자인은 미적으로도 만족스러웠고,
실제 구현 단계에서도 매끄럽게 이어져 프로젝트 속도와 완성도를 모두 높일 수 있었습니다.
디자인 잘하는 개발사로 유명한 똑똑한개발자팀 덕분에
업데이트 후 사용자 만족도가 크게 향상되었습니다!
저처럼 도움이 필요하신 분들은 홈페이지에서 더 자세하게 확인해보시길 바랍니다~!
결국 UX는 버튼 모양이 아니라,
서비스가 안정적으로 동작하고 사용자가 안심하며 쓸 수 있는 흐름을 만드는 일입니다.
카카오톡도 챗GPT를 적용하면서 이런 UX 과제를 마주하게 될 가능성이 크고,
그만큼 적지 않은 리소스를 투입 또한 예상됩니다.
4. 보안과 개인정보 처리
메신저 앱에서 AI를 쓰는 순간, 개인정보 보호는 필수 과제가 됩니다.
어떤 데이터가 AI 서버로 전송되는지
로그는 어디에 저장되는지
민감한 질문은 어떻게 필터링할지
이런 부분은 내부적으로도 합의하기가 굉장히 까다롭습니다.
단순 기술 문제가 아니라 법적 규제와 직결되기 때문이죠.
카카오톡처럼 수천만 명이 사용하는 서비스라면 이 부분은 더 엄격하게 다뤄질 수밖에 없습니다.
5. 인프라와 비용 관리
AI는 호출할 때마다 비용이 발생합니다.
사용자 수가 많아질수록 비용은 눈덩이처럼 불어납니다.
제가 경험한 프로젝트에서도 하루 5천 명만 써도 월 수백만 원이 나왔습니다.
카카오톡처럼 수천만 명이 쓰는 서비스라면 비용 최적화가 곧 생존 문제입니다.
그래서 캐싱, 응답 길이 제한, 인기 질문 사전 처리 같은 기술이 필수입니다.
이런 부분에서 개발자의 디테일이 특히 돋보입니다!
하나의 앱에 AI를 덧붙이는 일은 단순해 보이지만
실제로는 많은 설계와 조율, 시행착오, 그리고 협업 등 많은 과정이 필요합니다.
최근 카카오톡도 챗GPT 도입을 공식적으로 발표할 만큼,
이제 AI 기능은 특정 기업만의 실험이 아니라
서비스 전반에서 점점 더 상용화되고 필수적인 요소가 되어가고 있습니다.
사용자가 매일 접하는 생활 서비스에까지 AI가 탑재된다는 건,
앞으로는 'AI 없는 서비스'가 오히려 낯설어질 수도 있다는 의미가 될 수도 있습니다!
언젠가 꼭 대비해야 할 내용일거라고 생각합니다.
꼭 도움되셨길 바랍니다~!!
다음에도 흥미롭고 도움되는 주제로 다시 찾아오겠습니다.
오늘도 읽어주셔서 감사합니다!
