| 반복성 |
업무가 얼마나 자주, 얼마나 비슷한 형태로 반복되는지. 높을수록 자동화에 유리하다. |
| 위험도 |
틀렸을 때의 피해 크기. 영향 범위, 되돌리기 어려움, 발견까지 걸리는 시간으로 나눠 본다. |
| 검수 비용 |
사람이 결과를 확인하는 데 드는 시간과 노력. 원래 작업 시간과 비교한다. |
| 제외 조건 |
점수와 관계없이 자동 처리 대상에서 빼는 조건. 예: 사람 검토 없는 중대한 결정. |
| 시작 조건 |
업무를 시작하게 하는 사건이나 시점. 예약 작업인지 이벤트 작업인지를 정한다. |
| 완료 조건 |
한 단계가 끝났다고 인정하는 확인 가능한 기준. 검수 기준의 출발점이 된다. |
| 처리 시간 |
일을 실제로 하는 데 드는 시간. AI가 주로 줄이는 시간이다. |
| 대기 시간 |
다음 담당자가 손대기를 기다리는 시간. 절차와 배정 방식을 바꿔야 줄어든다. |
| 정상 경로·예외 경로 |
대부분의 건이 지나가는 길과, 정보 누락·충돌·기한 초과 건이 지나가는 길. |
| 위임 수준 사다리 |
정리·추천, 검토용 초안, 승인 후 실행, 제한적 자동 실행의 네 칸으로 AI에 맡기는 정도를 나눈 것. |
| 사람 검수 지점 |
자동화 흐름에서 사람이 확인하거나 승인하는 위치. 영향이 큰 행동 앞에 둔다. |
| 승인 |
행동을 해도 된다는 허락. 내용 확인과는 다르다. |
| 승인 피로 |
승인 요청이 너무 많아 내용을 보지 않고 승인하게 되는 현상. |
| 고무도장 검수 |
검수 지점은 있지만 검수자가 형식적으로 통과시켜 오류를 잡지 못하는 상태. |
| 워크플로 |
미리 정한 경로를 따라 AI와 도구가 움직이는 시스템. |
| 에이전트 |
목표를 받아 과정과 도구 사용을 스스로 정하며 여러 단계를 처리하는 AI 시스템. |
| 자동화 설계서 |
목적, 단계표, 위임 수준, 검수 지점, 제외 업무, 중단 조건, 성공 기준을 한 장에 담은 문서. |
| 지식 공간(프로젝트) |
관련 대화, 파일, 지침을 한곳에 묶은 작업 공간. |
| 공유 프로젝트 |
여러 구성원이 대화와 자료를 함께 쌓는 지식 공간. |
| 커스텀 어시스턴트 |
지침과 참고 자료를 묶어 많은 사람이 같은 방식으로 쓰게 만든 AI. 예: GPT, Gem. |
| 지침 |
역할, 절차, 형식, 예외 처리를 정한 모든 대화 공통의 행동 규칙. |
| 개인 맞춤 지침 |
사용자 한 사람의 대화 전반에 적용되는 개인 설정 지침. |
| 프로젝트 지침 |
특정 프로젝트 안의 대화에만 적용되는 지침. |
| 지식 |
답에 참고할 자료. 많아지면 필요한 부분을 검색해 쓴다. |
| Skills·skills |
필요할 때 불러 쓰는 재사용 지침 묶음. Anthropic Skills는 지침·스크립트·자료 폴더이고, Google은 Gems를 skills로 전환 중이다. |
| Plugins |
OpenAI에서 앱, skills 또는 둘 다를 하나의 업무 흐름으로 묶은 패키지. 커스텀 GPT의 이전 대상으로 권장된다. |
| RAG(검색 증강 생성) |
질문과 관련된 자료 조각을 찾아 가져와 답에 쓰는 방식. |
| 컨텍스트 한도 |
모델이 한 번에 읽고 처리할 수 있는 분량의 상한. |
| 연결형 소스·업로드 사본 |
원본과 이어져 변경이 반영될 수 있는 자료와, 올린 시점에 고정된 복사본. 반영 방식은 제품마다 다르다. |
| 자료 관리대장 |
자료명, 권위 수준, 시행일, 담당자, 연결형 여부, 검토일을 적은 관리 표. |
| 권위 수준 |
자료가 얼마나 공식적인지. 승인 규정, 부서 공지, 개인 메모는 무게가 다르다. |
| 시험 질문 세트 |
정상·예외·거절·경계 질문과 기대 행동을 짝지은 고정 검증 묶음. |
| 경계 사례 |
자료 충돌, 개정 직후, 규정에 없는 상황처럼 실패하기 쉬운 질문. |
| 프로젝트 전용 메모리 |
개인 메모리나 프로젝트 밖 대화를 참고하지 않는 메모리 방식. ChatGPT 공유 프로젝트에 자동 적용된다. |
| 커넥터 |
AI를 외부 서비스에 연결해 정보를 찾고 행동하게 하는 기능. 제품에 따라 앱이라고 부른다. |
| 권한 상속 |
커넥터가 연결한 사람의 원본 시스템 권한을 넘지 않는 원칙. 실제 범위는 연결 시 허용한 범위와 조직 설정으로 더 좁아질 수 있다. |
| 공용 자격 증명 |
API 키처럼 여러 사용자가 함께 쓰는 고정 인증 정보. 그 범위가 모두에게 열린다. |
| 인증·접근 권한·실행 승인 |
누구의 계정인지, 무엇에 닿는지, 이번 행동을 해도 되는지를 정하는 세 층의 통제. |
| MCP(Model Context Protocol) |
AI 앱을 데이터·도구·워크플로에 연결하는 오픈소스 표준. |
| MCP 호스트·클라이언트·서버 |
사용자가 쓰는 AI 앱, 서버 하나와의 연결을 유지하는 구성 요소, 맥락과 기능을 제공하는 프로그램. |
| 도구·리소스·프롬프트 |
MCP 서버가 제공하는 실행 기능, 맥락용 자료, 지시 템플릿. |
| 최소 권한 |
작업에 필요한 동작과 범위만 허용하는 원칙. |
| 과도한 대리권 |
OWASP가 꼽은 위험. 과도한 기능·권한·자율 때문에 해로운 행동이 실행되는 것. |
| 도구 권한 |
커넥터의 도구마다 허용, 승인 필요, 차단 등을 정하는 설정. |
| 에이전트 작업 명세서 |
산출물, 완료 기준, 사용 범위, 금지 행동, 중단 기준, 보고 방식을 적은 작업 지시. |
| 예약 작업 |
정해진 시간에 반복 실행되는 작업. |
| 이벤트 작업 |
새 메일 도착처럼 연결된 앱의 사건에 반응해 실행되는 작업. |
| 프롬프트 인젝션 |
입력이나 외부 자료 속 지시가 AI의 동작을 의도하지 않게 바꾸는 공격. |
| 간접 프롬프트 인젝션 |
웹페이지, 메일, 파일 같은 외부 자료에 숨은 지시로 일어나는 인젝션. |
| 멱등성 |
같은 작업을 여러 번 실행해도 한 번 실행한 것과 결과가 같은 성질. |
| 권한표 |
사람·자료·행동 세 축으로 누가 무엇에 무엇을 할 수 있는지 적은 표. |
| 공유 단위 |
대화 링크, 프로젝트, 노트북, 작업 링크, 내보낸 파일처럼 공유되는 대상의 범위. |
| 역할 기반 권한(RBAC) |
역할에 따라 기능 사용 권한을 정하는 관리 방식. |
| 데이터 보존 |
대화와 파일이 서비스에 저장되는 기간. 학습 사용과는 별개다. |
| 학습 사용 |
사용자 데이터가 모델 개선에 쓰이는지 여부. |
| 임시 채팅 |
임시 상태로 두는 동안 기록에 남지 않고 메모리를 만들지 않으며 학습에 쓰이지 않는 대화. ChatGPT에서는 안전 목적으로 최대 30일 보관될 수 있고, 일반 채팅으로 저장하면 계정 설정이 적용된다. |
| 가명처리 |
개인정보의 일부를 삭제하거나 대체해 추가 정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리하는 것(개인정보 보호법 제2조). |
| 파생 정보 |
AI가 원본을 바탕으로 만든 요약·비교표·인용. 원본의 내용을 담고 있다. |
| 감사 로그 |
누가 언제 어떤 설정이나 데이터를 바꿨는지 남긴 기록. |
| 검수 체크리스트 |
결과를 확인할 때 볼 항목 목록. 업무 위험에 맞춰 범주를 고른다. |
| 전수 검수·표본 검수 |
모든 건을 확인하는 방식과 일부를 무작위로 골라 확인하는 방식. |
| 오류 심각도 |
오류의 무게를 경미·중요·중대로 나눈 등급. |
| 지표 정의서 |
계산식, 분모, 포함·제외, 수집 방법, 책임자를 정한 문서. |
| 루브릭 |
채점 기준을 항목별로 구체적으로 적은 표. |
| 회귀 |
변경 후 예전에 잘 되던 부분이 다시 틀리게 되는 현상. |
| 단계적 적용 |
변경을 일부 사용자에게 먼저 적용한 뒤 전체로 넓히는 방식. |
| 기준선 |
도입이나 변경 전에 같은 방식으로 잰 비교 기준 값. |
| 순절감 |
줄어든 건당 전체 시간에 건수를 곱하고 유지 시간을 뺀 실제 절감량. |
| 수작업 전환 |
자동화를 멈추고 사람이 정해진 절차로 업무를 넘겨받는 것. |