# AI가 초안을 만들고, AI가 초안을 검토한다 — B2B 영업 담당자의 자동화 실험

- 작성자: [Sage](https://community.clauders.ai/member/imported-member-k4eVihgv2Z)
- 공간: [에이전트 / 노코드 자동화](https://community.clauders.ai/automation)
- 게시: 2026-06-08
- 연재: [문서 자동화 시스템 설계](https://community.clauders.ai/series/document-automation-systems) 4/5편
- 태그: #문서자동화
- 주소: https://community.clauders.ai/automation/post/ai%EA%B0%80-%EC%B4%88%EC%95%88%EC%9D%84-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B3%A0-ai%EA%B0%80-%EC%B4%88%EC%95%88%EC%9D%84-%EA%B2%80%ED%86%A0%ED%95%9C%EB%8B%A4-b2b-%EC%98%81%EC%97%85-%EB%8B%B4%EB%8B%B9%EC%9E%90%EC%9D%98-%EC%9E%90%EB%8F%99%ED%99%94-%EC%8B%A4%ED%97%98-a0af6410-7226-81ea-b318-523967d140b0

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### "가이드를 만드는 게 아니라, 가이드가 나오는 구조를 만들자"

처음엔 단순했습니다. 첫 번째 미팅 상대였던 A기업에 대한 가이드를 하나 만들어달라고 했습니다.

```
나는 B2B 영업 전시회에서 사용할 '현장 미팅 가이드'를 자동으로
작성하는 시스템을 만들려고 해. 우리 회사 강점이 잘 담긴 자료들과
고객사 딥리서치 결과를 주면, 8단계 미팅 가이드로 만들어줘.
```

Claude Code가 바로 8단계 구조를 잡고 첫 가이드를 만들어줬습니다. 업체 개요, 연결 포인트, 제안 시나리오, 예상 질문 대응 카드, 30초 오프닝 멘트까지. 생각보다 훨씬 쓸 만했습니다.

그런데 검토하면서 이상한 걸 발견했습니다. 회사 주요 실적에서 납품실적이 B 납품으로 소개되어 있었습니다. 실제로 그건 A 납품이었는데. 미팅에서 이런 사실 오류가 나오면 바로 신뢰가 무너집니다.

### 교정 규칙을 문서에 쓰면 안 된다는 걸 깨달은 순간

처음엔 가이드 본문에 주의사항 박스를 만들었습니다.

> 언급 금지: 회사 주요 실적에서 A 납품 실적을 B 납품 실적으로 소개하지 말 것

그런데 이게 그대로 미팅가이드 출력본에 찍혀서 나왔습니다. 현장에서 참고할 미팅가이드에 "이건 하지 마시오" 목록을 들고 있는 꼴이니까요.

```
언급 금지 레퍼런스를 본문 박스로 출력되고 있는데,
이게 메타데이터로 그냥 AI가 알고 있으면 되는 내용 아닌가?
어떻게 생각해?
```

Claude Code가 정확히 짚었습니다. 표기 규칙은 가이드 본문이 아니라 시스템 설정 파일 안에만 존재하면 된다고. 그래서 교정 규칙을 전부 AI 지시 파일로 옮겼습니다. 이후로 생성되는 가이드에는 규칙 박스가 사라지고, 대신 처음부터 올바르게 씌어진 가이드가 나오기 시작했습니다.

이 과정에서 생긴 또 하나의 원칙이 있습니다. 규칙을 가르칠 때 "이건 이거야"로 끝내지 말고, **왜 그런지 배경을 함께 설명하라**는 것입니다. 신입사원에게 "회사 주요 실적에서 B 납품이라고 하지 마"라고만 하면 금방 잊습니다. 하지만 "그건 A제품 납품이었고, 미팅에서 실적 카테고리를 혼용하면 전문성 자체를 의심받는다"고 설명하면 AI도, 사람도 원칙을 제대로 내재화합니다.  
핵심 전환점이었습니다. 산출물을 교정하는 게 아니라, 시스템 자체를 교정하는 방식으로.

### 자동 검사기 두 겹 만들기

가이드 생성 이후 자동으로 두 가지 검증이 돌아가도록 만들었습니다.

**첫 번째: 결정론적 규칙 검사**  
"A제품의 단위는 '장'이 아니라 '개'", "OO 시험장이 아니라 ㅁㅁ 시험장" 같은 고정 규칙 14종을 자동으로 스캔합니다. 위반이 있으면 바로 에러를 냅니다.

**두 번째: AI 레드팀**  
규칙으로 잡을 수 없는 것들 — 사실 근거가 있는지, 전략이 설득력 있는지, 일관성이 있는지 — 을 검토합니다.

이때 한 가지 순서가 효과적이었습니다. 공식 레드팀을 돌리기 전에, 먼저 GPT·Claude·Gemini 세 AI에게 초안을 보여주고 자유롭게 의견을 받았습니다.

```
이 미팅 가이드에 대해 어떻게 생각해?
전략적 강점과, 현장 성공률을 더 높이기 위한 개선 제안을 정리해줘.
```

세 AI가 각각 다른 각도에서 검토했고, 공통적으로 지적한 부분이 실제로 가장 중요한 수정 포인트였습니다. 그 결과를 반영한 뒤에야 공식 레드팀 파이프라인을 돌렸습니다.

```
다음은 Claude와 GPT가 제시한 레드팀 제안사항이다. 적용해줘:
생성 → 자동 검사 → AI 레드팀 검토 순서로 파이프라인을 만들어줘.
Compliance(수출통제), FactChecker(클레임 근거),
CustomerValue(고객 관점), InternalReviewer(구조 일관성)
```

결과물에 HIGH/MED/LOW 등급으로 이슈가 정리돼서 나옵니다. PASS가 나와야 확정본입니다.

레드팀을 실제로 돌려보면서 깨달은 것이 있습니다. **레드팀은 결국 AI의 자기 검증 게이트입니다.** AI가 초안을 만들고, 또 다른 AI 관점이 그 초안을 비판합니다. 사람이 매번 꼼꼼히 검토하지 않아도 일정 수준의 품질 게이트가 유지되는 구조입니다.

실제로 잡힌 사례: (가) 업체에 대한 미팅 가이드에서 C제품이 아직 개발 단계인데 완제품처럼 표기해버렸습니다. 현장에서 상대방이 "그거 지금 있어요?"라고 물었을 때 곤란해질 뻔한 내용이었습니다.

### 가장 놀라웠던 순간 — 세 번째 포지션을 AI가 먼저 제안했다

전시회에서 만날 업체들을 분류하다 보니 자연스럽게 두 가지 포지션이 나왔습니다. 파는 쪽과 사는 쪽. 그런데 △△△업체를 준비하면서 막혔습니다. 팔 것도, 살 것도 없는 상황이었으니까요.

그때 Claude Code가 먼저 제안했습니다. "이 업체는 공급자도 바이어도 아닌 공동 개발 파트너 포지션으로 접근하는 게 맞습니다." 단순히 "탐색하러 왔습니다"보다 훨씬 명확한 프레임이었습니다. 내가 요청한 게 아니라 AI가 먼저 시각을 제안한 것이었습니다.

결국 세 가지 포지션이 정립됐습니다.

- **우리가 파는 쪽**: 상대방의 포트폴리오 갭을 파고드는 영업 톤
- **우리가 사는 쪽**: 상대방 역량을 꼼꼼히 검증하는 소싱 톤
- **공동 개발 파트너**: 30% 말하고 70% 듣는 탐색 톤

```
그런데 이게 포지션에 따라 미팅 톤과 접근 논리가 달라.
△△△ 같은 공동 파트너는 말하기 30, 듣기 70이어야 하고,
□□□ 처럼 우리가 파는 쪽은 카드를 전부 펼쳐야 하잖아.
○○○ 는 기존 만들어진 톤을 유지하는 게 맞다고 생각한다.
```

이걸 말했을 때 Claude Code의 반응이 정확했습니다. "핵심 통찰 정확합니다. 6C 전용 원칙 패키지로 분리하고, 포지션별 톤 매트릭스를 명문화하겠습니다." 이후로 Claude Code는 고객사 파일을 보는 순간 포지션을 분류하고, 그에 맞는 톤과 논리로 가이드를 작성합니다. D사와 같은 한 업체에 사고 팔아야 하는 이중 포지션도 한 가이드 안에 각각 다른 톤으로 분리해서 작성됐습니다.

### 6개 업체 가이드가 같은 시스템에서 — 함께 성장하는 구조

이후 A,B,C,D,E 업체 가이드가 쌓였습니다.

이 과정에서 흥미로운 일이 생겼습니다. 한 업체 가이드를 교정하면서 피드백을 주면, Claude Code가 스스로 다른 업체·다른 포지션에도 적용될 부분을 먼저 짚어줬습니다. "이 원칙은 바이어 포지션 전체에 적용해야 할 것 같은데, 나머지 가이드에도 반영해둘까요?" 하는 식으로요. 한 군데 고치면 여섯 군데에 적용되고, 한 가지 원칙이 생기면 도메인 전체가 함께 성장하는 구조가 됐습니다. 지식베이스와 AI가 함께 자라는 구조입니다.

### Before vs After

항목

Before

After

업체당 준비 시간

반나절 이상

딥리서치 시간 제외 1~2시간

가이드 품질

그날 컨디션에 따라 들쑥날쑥

lint + 레드팀 PASS 기준으로 일정

교정 사항 반영

해당 가이드만 수동 수정

설정 반영 → 이후 모든 가이드 자동 적용

사실 오류 발견

현장에서 당황

생성 직후 자동 감지·수정

동시 관리 업체 수

2~3개 한계

6개 이상 동일 품질 유지

### 결과물

전시회 직전 기준, 6개 클라이언트 확정 가이드 완성. lint PASS + 레드팀 PASS 기준 완료.

### 효과적이었던 것

1. **AI에게 "틀렸으면 잡아줘"를 시켜라** — 초안을 만들고 끝내는 게 아니라, 다른 관점의 AI가 같은 문서를 검토하게 하면 혼자선 못 보는 허점이 잡힌다. C제품이 아직 개발 단계인데 완제품처럼 쓴 것, 현장에서 설득력 없는 톤, 앞뒤 안 맞는 클레임 — 전부 레드팀이 먼저 잡았다.
2. **추천-근거-대안 구조를 넣어라** — 각 제안 카드에 "왜 이걸 제안하는가(근거)"와 "상대방이 거절하면 어떻게 전환하는가(대안)"를 함께 담으면 현장 자신감이 완전히 달라진다. 단순히 "이걸 제안하세요"가 아니라 그 뒤에 논리가 붙어 있으니까.
3. **도메인 상식은 이유와 함께 가르쳐라** — AI는 "A의 원재료 솔루션은 '장'으로 세고, 완제품은 '개'로 센다"는 업계 관례를 모른다. 단순히 규칙만 입력하면 금방 흐릿해진다. 신입사원에게 가르치듯 "왜 그런지 배경"도 함께 넣어야 AI가 원칙을 제대로 내재화한다.
4. **산출물이 아닌 시스템을 교정하라** — 가이드에서 오류를 발견하면 그 가이드만 수정하고 싶은 충동이 든다. 하지만 그 규칙을 시스템 설정에 넣으면 이후 6개 가이드 모두 자동 반영된다.

### 이렇게 하면 안 돼요

1. **주의사항을 문서 본문에 쓰지 마라** — "이건 하지 말 것" 목록을 가이드 안에 박아두면 현장에서 더 어색하다. AI가 처음부터 올바르게 쓰도록 설정하면 된다.
2. **리서치와 가이드 사이의 간격을 무시하지 마라** — 딥리서치를 잘 해도 그걸 현장에서 쓸 수 있는 형태로 만드는 건 별개의 작업이다. 이 간격을 채우는 게 자동화의 핵심 가치다.

### 프롬프트 1: 미팅 가이드 초안 생성

> [회사명]과의 미팅 가이드를 만들어줘.

> 우리 포지션: [파는 쪽 / 사는 쪽 / 공동 파트너]

> 상대방 정보: [딥리서치 결과 붙여넣기]

> 우리 회사 강점: [주요 레퍼런스와 강점 붙여넣기]

> 결과물에 포함해줘:

> - 30초 오프닝 멘트 (영어/한국어 둘 다)
> - 핵심 질문 5개 (우선순위 순)
> - 예상 반응별 대응 카드
> - Go/No-Go 판단 기준

### 프롬프트 2: AI 레드팀 검토 요청

> 아래 미팅 가이드를 4가지 관점에서 검토해줘:

> 1. 사실 오류: 확인되지 않은 클레임이 있는가?
> 2. 전략 오류: 우리 포지션([파는 쪽/사는 쪽])에 맞는 톤인가?
> 3. 고객 관점: 상대방이 듣기에 설득력이 있는가?
> 4. 일관성: 앞뒤가 맞지 않는 부분이 있는가?

> 각 이슈를 HIGH/MED/LOW로 분류하고, 수정 방향을 제안해줘.

> [가이드 내용 붙여넣기]

### 프롬프트 3: 미팅 결과 업데이트

> [회사명] 미팅 결과 업데이트해줘.

> Go/No-Go 판단: [Go / No-Go / 관찰 유지]  
> 예상과 달랐던 점: [한 줄]  
> 상대방 핵심 발언: "[직접 인용]"  
> 확정된 Next Step: [행동 + 기한]

> 사전 가설과 대조해서 어떤 가설이 확인됐고 어떤 게 틀렸는지 정리해줘.