2. 실시간 모니터링 및 로그 분석
Convex를 활용해 실시간 에러와 사용자 행동을 추적했습니다.
예를 들어, "음성 인식 실패"가 특정 엔드포인트에서 집중적으로 발생(전체 오류의 78%)하는 걸 발견했어요.
import { mutation } from './_generated/server';
export default mutation(async ({ db }, { error, context }) => {
await db.insert('errors', { error, context, timestamp: Date.now() });
});
3. API 스키마 검증
Vapi의 로그와 스키마 검증 기능을 활용해, 프론트엔드와 백엔드 간 데이터 타입 불일치(예: user_id 타입 오류)를 빠르게 잡아냈습니다.
4. 우선순위 선정
에러 빈도(Convex)와 사용자 불만(피드백 폼)을 조합해, 가장 자주 발생하고 영향이 큰 문제부터 해결했습니다.
실전 팁:
- 피드백은 반드시 "카테고리"별로 분류해서 쌓으세요. 그래야 트렌드가 보입니다.
- 실시간 모니터링 알림을 설정하면, 장애 발생 시 즉시 대응할 수 있습니다.
- API 스키마 검증은 꼭 자동화하세요. 데이터 타입 오류는 생각보다 자주 발생합니다.
단계별 해결법: 출시 후 AI MVP 개선하기
문제 원인을 파악했다면, 이제는 하나씩 고쳐나갈 차례죠. 저도 실제로 아래 순서로 개선 작업을 진행했습니다.
1. 구조 분리 및 경량화
AI 로직, 데이터 처리, UI를 각각 별도 모듈로 분리했습니다.
예를 들어, AI 추론은 서버리스 함수로 따로 빼고, UI는 최대한 가볍게 유지했어요.
2. 대화 UX 개선
음성 UX가 너무 단선적이어서, 대화 흐름을 플로우차트로 설계하고, 의도(intent)별로 분기와 예외처리를 추가했습니다.
Convex의 실시간 DB로 대화 상태를 저장해, 사용자가 언제든 이어서 대화할 수 있게 했죠.
import { mutation } from './_generated/server';
export default mutation(async ({ db }, sessionId, stateUpdate) => {
await db.patch(sessionId, stateUpdate);
});
3. 자동화된 테스트 도입
유닛 테스트, 통합 테스트, E2E 테스트를 모두 추가했습니다.
예를 들어, AI 추론 API의 유닛 테스트는 아래처럼 작성했어요.
test('AI inference returns a response', async () => {
const res = await handler({ body: { prompt: "Hello" } }, mockRes());
expect(res.statusCode).toBe();
(res..).();
});
테스트 자동화(CI)는 GitHub Actions로 매 커밋마다 돌렸습니다.
4. 사용자 피드백 기반 반복 개선
피드백 폼과 실시간 로그를 바탕으로, 실제로 가장 불편한 부분부터 우선 개선했습니다.
예를 들어, "음성 인식 오류"가 집중된 구간은 Google Speech-to-Text로 교체해 인식률을 74%→92%까지 끌어올렸어요.
5. 플랫폼 기능 적극 활용
Vapi의 엣지 함수로 음성 입력을 전처리해 응답 지연을 1.2초→0.7초로 줄였고, Convex의 실시간 구독 기능으로 UI 동기화가 훨씬 자연스러워졌습니다.
const { data } = useQuery('getSessionState', sessionId);
실전 팁:
- 구조 분리는 초기에 해두면 나중에 확장/유지보수가 훨씬 쉽습니다.
- 대화 UX는 플로우차트로 시각화하면, 사용자 혼란을 크게 줄일 수 있어요.
- 플랫폼 공식 문서를 자주 확인하세요. 의외로 필요한 기능이 이미 제공되는 경우가 많습니다.
교훈: AI MVP 개발에서 속도와 품질의 균형
빠른 출시만이 답일까요? 저도 처음엔 그렇게 생각했지만, 실제로는 "최소한의 품질"을 반드시 지켜야 한다는 걸 뼈저리게 느꼈습니다.
최소 실행 가능 품질(MVQ)
기능만 최소화할 게 아니라, 신뢰성과 정확성도 일정 수준 이상이어야 합니다. 예를 들어, 추천 AI가 자꾸 엉뚱한 결과만 내놓으면, 아무리 빨리 출시해도 사용자는 금방 떠나죠. 저도 검증을 건너뛰었다가, 출시 후 며칠 동안 오류 수정에 매달려야 했던 적이 있습니다.
사용자 피드백의 힘
실제 사용자는 개발자가 예상하지 못한 방식으로 제품을 씁니다. 앱 내 피드백 버튼 하나만 달아도, 내부 테스트에선 절대 발견 못할 문제들이 쏟아져 나와요. Learnflow AI도 피드백 폼 도입 후, "대화 끊김" 이슈를 빠르게 파악할 수 있었습니다.
확장성과 유지보수성, 그리고 자동화
모듈화, 버전 관리, 문서화, 그리고 자동화된 테스트는 필수입니다. 저도 한 번은 테스트 코드를 생략했다가, 사소한 모델 변경으로 전체 API가 다운된 적이 있었어요. 그때부터는 유닛 테스트, 통합 테스트, CI 파이프라인을 꼭 적용하고 있습니다.
기술 스택 선택의 중요성
FastAPI, Docker, 클라우드 서비스 등은 빠른 배포와 확장에 큰 도움이 됩니다. 저도 Docker로 환경을 통일한 뒤, 배포 오류가 70% 이상 줄었습니다.
실전 팁:
- 데이터 처리/AI 추론 파이프라인에도 꼭 테스트를 붙이세요.
- CI 파이프라인을 구축해, 품질 기준을 통과해야만 배포되게 하세요.
- FastAPI, Docker 등 경량 프레임워크와 컨테이너를 적극 활용하면, 배포와 확장이 훨씬 수월해집니다.
결론 및 Learnflow AI의 다음 단계
빠른 MVP 출시 덕분에 단기간에 많은 걸 배웠지만, 처음엔 속도에만 집중하다 보니 중요한 피드백과 품질을 놓쳤던 게 사실입니다. 실제로 음성 인식 정확도, 개인화 부족, 서버 다운 등 다양한 문제를 겪었죠. 다행히 사용자 데이터를 꼼꼼히 분석하고, 피드백을 반영해 NLP 모델을 개선하고, 백엔드를 업그레이드하며, 개인화 학습 경로도 도입했습니다. 그 결과, 사용자 만족도와 학습 효과가 눈에 띄게 좋아졌어요.
앞으로는 사용자의 실제 요구에 더 집중할 계획입니다. 예를 들어, 학생들이 손글씨 수학 문제도 제출하고 싶다는 요청이 많아서, 필기 인식과 음성 명령을 결합한 멀티모달 입력 기능을 개발 중입니다. 또, 실시간 난이도 조정(Adaptive Difficulty)과 그룹 학습 기능도 준비하고 있어요.
실전 팁:
- 자동화된 회귀 테스트와 A/B 테스트를 꼭 도입하세요. 실제로 신규 기능 도입 후 버그 발생률이 30% 이상 줄었습니다.
- 기능 개발 우선순위는 반드시 사용자 행동 데이터와 피드백을 기준으로 정하세요.
마지막으로, 개발자 여러분께 꼭 드리고 싶은 말:
사용자와의 소통을 절대 게을리하지 마세요. 데이터 기반 반복 개선, 그리고 필요하다면 과감한 방향 전환도 두려워하지 마시고요. 빠른 출시도 중요하지만, 피드백과 품질 관리가 결합될 때 진짜 성공이 따라온다는 걸 꼭 기억하세요.
결론
AI MVP를 너무 빠르게 출시하면서, 저는 "빠른 반복"의 중요성뿐 아니라, 테스트와 사용자 피드백의 소중함을 뼈저리게 배웠습니다. 출시를 서두르다 보면, 예상치 못한 오류와 사용자 불만이 쏟아지고, 결국 더 많은 시간과 노력이 들 수밖에 없어요. 하지만 문제를 체계적으로 진단하고, 단계별로 개선해나가면, 불안정한 프로토타입도 충분히 신뢰받는 서비스로 성장할 수 있습니다.
여러분도 AI MVP를 준비 중이라면,
- 피드백 수집과 자동화된 테스트를 꼭 초기부터 도입하고
- 정기적으로 리뷰와 개선 사이클을 돌리며
- 문제가 터졌을 땐 당황하지 말고, 하나씩 차근차근 해결해보세요.
MVP는 완벽을 목표로 하는 게 아니라, 실제 사용 속에서 계속 발전하는 게 진짜 목적입니다.
과감하게 출시하고, 겸손하게 듣고, 집요하게 개선하세요.
여러분의 AI 프로젝트와 사용자 모두, 그 과정에서 더 나아질 거라 믿습니다.
📚 참고 자료 및 더 알아보기
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📈 다음 단계
- AI 제품 검증 및 반복 개선 심화 학습
- 고급 MLOps 및 배포 전략 익히기
- AI 인터페이스 UX 설계 연구
- AI 제품 출시 시 규제·윤리 고려사항 탐구
