# 누구나 쉽게 이해하는 느긋하고 부드러운 제브의 해설

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-19T08:08:44.986Z

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안녕하세요, 검은 패그입니다🐾 ChatGPT, Claude, Gemini, 사카나 AI, Perplexity, Kimi, Copilot, DeepSeek. 그 외에도 다양한 종류가 있으며, 회사 이름까지 섞여 있어 기억이 더렵니다.

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AI의 약점은 알고 있나요? 환각, 응회, 셀 수 없이 많은 종류가 있죠? 최근 화제의 JFE가 아닌 Jev라는 서비스를, 누구나 이해하기 쉽도록 설명해 드리겠습니다. “또 등록하는 사람이 늘어나는군요?” 성능 숫자에 집중하기보다는, 자신의 업무에 실제로 도움이 되는지 궁금하지 않나요? 평소 ChatGPT를 사용하는 분이라면, 전환할 필요가 있을까요? 저녁 식사 메뉴를 상담받거나, 이메일 답변을 작성해 달라고 요청하는 것 정도라면, 현재 사용 중인 AI로 충분합니다. Jev는 TypeSafe AI가 제공하는 분류 및 판단을 수행하는 모델입니다. 문장을 전달하면, TypeSafe AI에서 제공한 후보 중에서 선택하게 하거나, 긴급도를 평가하게 합니다. 자유로운 형태의 글을 쓰는 기능은 없습니다. 공식 소개: https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev

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예를 들어 이메일 답장을 써달라는 요청에는 적합하지 않습니다. 하지만 이메일이 산더미처럼 쌓여서 “어떤 것부터 답장해야 할까”라는 고민을 하고 있는 사람들에게는 유용하게 쓰일 수 있습니다. 다만, 등록하면 Gmail 전체를 자동으로 정리해주는 서비스가 아닙니다. 공식적인 이용 예시에서는 API라는 프로그램용 인터페이스를 통해 호출하며, 이메일을 읽는 과정이나 결과를 화면에 표시하는 과정 모두 별도로 연결해야 합니다. 공식 SDK [https://github.com/typesafe-ai/typesafe-sdk-js](https://github.com/typesafe-ai/typesafe-sdk-js)를 활용할 때 “누구나 쉽게!”라는 표현은 등록한 사용자를 혼란스럽게 할 수 있습니다. 업무에서는 문의 분류 방식이 훨씬 명확할 것입니다.

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이후 예시는 Jev를 활용하여 구축하는 경우의 사용법을 설명합니다. 이미 완성된 앱을 소개하는 것이 아닙니다. 작은 온라인 상점을 생각해 봅시다. 아침에 관리 화면을 열면 고객으로부터 온 연락이 줄줄 이어집니다. “주소 오기를 수정했습니다”, “아직 배송되지 않았습니다”, “다른 색상으로 교환할 수 있나요?”, “다음 주까지 받고 싶은데, 괜찮을까요?” 주문 번호를 확인하고 내용을 읽은 후 담당자에게 전달합니다. 하나하나가 어렵게 느껴지더라도 수십 건이 이어지면 시간이 오래 걸립니다. Jev를 사용한다면, 먼저 “배송”, “주문 변경”, “교환”, “사람이 확인” 등의 분류 목적지를 준비합니다. 도착한 문서를 전달하여 어디로 보내야 할지 선택하게 하는 것입니다. 결과가 문의 목록 옆에 표시되는 기능까지 만들어진다면 담당자는 “주문 변경”으로 표시된 것부터 확인할 수 있습니다.

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배송 주소를 잘못 입력했다는 연락을 받으면, 배송 전에 발견하고 싶지 않으시죠. 하지만 Jev가 문서를 읽을 수 있어도, 그 물품이 이미 배송되었는지 여부는 또 다른 문제입니다. 주문 관리 시스템에서 정보를 전달받지 않는 이상 알 수 없기 때문입니다. 주소 변경 역시, 그 작업을 수행할 수 있는 시스템이 필요합니다. 그래서 처음에는, 분류 후보를 지정하는 단계까지만 진행합니다. 담당자가 원래 문자와 주문 상황을 확인한 후, 대응합니다. 이렇게 하면 잘못된 분류를 발견하여 바로 수정할 수 있습니다. 갑자기 반품이나 취소까지 맡기는 것은, 분류를 시도한 것 이상으로 돈 문제로 번질 수 있습니다. “급하게”라고 써놓지 않았더라도, 찾고 싶어하는 일반적인 이메일 전송에 “긴급”이라는 단어가 있다면, 우선순위 표시를 설정할 수 있습니다. 하지만 이런 종류의 문구도 있습니다. “어제부터 주문 화면이 열리지 않아 고객이 구매할 수 없는 상태입니다.” 긴급하다고 쓰지 않았지만, 방치하면 문제가 됩니다. Jev에게 “고객이 서비스를 이용할 수 없는 연락을 우선적으로 처리한다”는 기준으로 문서를 전달할 수 있습니다. 이렇게 단어만으로는 찾기 어려운 연락을 분류하는 활용 방식이 고려될 수 있습니다. 공식 SDK에도, 문의 내용을 분류하는 예시가 담겨 있습니다. 공식 SDK 분류 예시: https://github.com/typesafe-ai/typesafe-sdk-js

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물론, 일본어 연락을 어느 정도 잘 읽어내는지는 자신의 업무 사례로 직접 시험해 봐야 합니다. 반대로, 발신자 주소만으로 나눌 수 있는 일이라면 일반적인 자동 분류 설정으로 충분합니다. AI를 넣기 위해 일을 일부러 복잡하게 만들 필요는 없습니다. 영업이나 사무에서도 ‘읽기 전의 분류’에 활용합니다—이미지08: 영업·사무에서의 활용법—영업이라면 문의 폼에 도착한 문장에서 ‘견적 희망’, ‘자료만 받고 싶음’, ‘이미 계약한 사람의 상담’을 나누는 활용법이 있습니다. 견적 희망만을 담당자 목록으로 내보내는 것까지 연결하면 관계없는 연락을 열어보는 횟수를 줄일 수 있습니다. 사무라면 사내에서 오는 ‘비밀번호를 잊어버렸다’, ‘교통비 신청처를 알려 달라’, ‘회의실 열쇠가 없다’를 담당 창구별로 나누는 식의 용도입니다. 다만, 분류처 자체가 사내에서 정해져 있지 않다면 먼저 그곳부터 정해야 합니다. AI도 ‘항상 다나카 씨에게 묻고 있습니다’만으로는 곤란할 것입니다. 다나카 씨가 쉬면 회사가 멈추는 문제까지 한꺼번에 해결해 주지는 않습니다. 설문조사의 자유 서술을 다루는 일에도 활용처가 있습니다. ‘가격’, ‘사용 불편’, ‘배송’ 등의 항목을 마련하여 어떤 이야기가 적혀 있는지 분류합니다. 그 결과를 스프레드시트에 모으면 감상을 처음부터 전부 다시 읽기 전에 어떤 이야기가 많은지 짐작할 수 있습니다. 여기서 ‘가격은 좋지만 배송이 느리다’를 하나의 항목에 욱여넣으면 한쪽이 사라집니다. 여러 화제가 들어갈 수 있다면 ‘가격 이야기가 포함되는가’, ‘배송 이야기가 포함되는가’를 따로 묻도록 만들어야 합니다. 이런 질문 준비는 사용하는 측의 일입니다. 그래서, 프로그램을 쓸 줄 모르는 나는 어떻게 해야 할까요?

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지금 바로 시도해 보려면, 우선 회사 내 개발 담당자 등에게 작은 시제품을 부탁드리는 것이 현실적입니다. “Jev를 넣어줘. 멋지게.” 이렇게 말씀하신 담당자는 무엇을 만들어야 할까요? 문의 분류 작업이라면, 과거의 문서와 평소 어디로 연결하고 있는지 세트 형태로 함께 전달합니다. 더불어 “자동으로 답변하지 않도록”, “원래 문서는 유지하고”, “애매한 것은 확인하도록” 알려드린다면 만들어지는 것이 명확해집니다. 실제로 연결하는 사람은 TypeSafe의 이용 권한과 API 키를 준비하고, 문장과 질문을 보내서 돌아온 분류를 목록에 표시합니다. 공식 시작 절차에도 SDK 도입과 API 키 설정이 있습니다. API 키는 사용하기 위한 비밀 키이므로, 기사나 공개한 코드에 붙여서는 안 됩니다. 공식 시작 절차는 https://github.com/typesafe-ai/typesafe-sdk-js 입니다. 업무 이메일이나 고객 정보를 외부 서비스로 보내도 되는지, 먼저 회사에 확인해 주세요. 시도 단계라면, 가상의 문의를 활용할 수 있습니다. 스스로 프로그램을 만들 계획도, 부탁할 사람도, 혹은 급하게 계약할 이유도 없는 경우입니다. 평소에 사용하는 업무 소프트웨어에 통합되면, 그 기능에서 사용하는 일이 될 것입니다. 어떤 소프트웨어에도 “오류를 만들지 않는 AI”라고 생각하고 도입하는 것이 어려울 것입니다.

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시작 부분에서 환각 현상(하르신에이션)에 대해 언급했지만, Jev를 사용한다고 해서 AI의 모든 약점이 사라지는 것은 아니다. 예를 들어 선택지를 “영업”, “회계”, “총무”로 제한한다면, 이 세 가지 범주에 속하지 않는 “우주 개발 부서”를 자의적으로 창작하는 여지를 줄일 수 있다. 그럼에도 불구하고, 회계로 보내야 할 연락을 영업 부서에 잘못 전달하는 실수는 여전히 발생한다. 선택지를 준수했다는 것과, 올바른 곳으로 전달했다는 것은 별개의 문제이다. 공식적으로 자유 형식의 텍스트 생성을 하지 않는다는 점을 근거로 하르신에이션을 설명하고 있지만, 이를 “오류 판별 0”으로 읽을 수 없다. TypeSafe에 대한 설명(https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev) 참조. Jev는 판단에 대한 확률 및 자신감도를 반환한다. 따라서, 혼란스러울 수 있는 것을 인간에게 전달하는 설계를 할 수 있다. 다만, 그 숫자가 몇 점 이상이라면 맡길 수 있는지에 대해서는, 업무 예시를 통해 확인하고 결정한다. Vercel 도입 설명에서도 자신의 업무의 정답 데이터로 확인하라는 안내를 제공한다. Vercel 도입 설명(https://vercel.com/changelog/typesafe-ai-jev-now-available-on-ai-gateway) 참조.

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문의 사항에 마킹을 해두는 것만으로는 수정으로 끝낼 수 있을지도 모릅니다. 중요한 연락을 스팸으로 처리하여 삭제하면 알아차릴 수도 없습니다. 처음 사용하는 단계에서는 원본 데이터를 남겨두고 제안만 받도록 합니다. 사람이 수정한 부분도 기록해 두는 것이 좋습니다. 그 결과를 보고 나서 위임할 범위를 늘리는 정도로 충분하다고 생각합니다.

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속도보다 먼저, 매朝의 번거로움을 하나씩 해결하기 위해 Jev를 소개할 때, 최대 193.6배 속도라는 수치가 등장합니다. 하지만 TypeSafe 측의 워크플로우 평가에서 당신의 사무 업무가 193.6배 빨라진다는 의미는 아닙니다. 평가치의 출처는 https://vercel.com/changelog/typesafe-ai-jev-now-available-on-ai-gateway 입니다. 이메일을 읽는 데 소요되는 분류 시간이 빨라진다고 해도, 답변을 쓰는 시간이나 사내 확인 대기 시간은 남아있습니다. 연결하는 시스템을 만드는 데 드는 비용도 발생합니다. 하루에 수 건의 이메일이라면, 읽는 것이 더 빠른 경우도 있을 수 있습니다. 매일 아침, 대량의 문의를 열어 담당자를 결정하는 경우라면, 그 작업을 한 번 글로 적어보세요. 어떻게 분담하고 있는지, 어떤 연락으로 망설이는지, 잘못해도 되돌릴 수 있는지. 그런 메모가 있다면, Jev를 시도하는 사람들에게도 이야기가 통할 것입니다.

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일단 AI 도입을 요청하신 분들께는 우선 해당 분류 작업 시연만 제공하겠습니다. 답변, 환불 자동화, 판매 증대 등을 통해 이야기가 발전한다면, 이번에는 분류 시제품 버전으로 회수해 주십시오. 기사는 그대로 유지합니다.

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#생성AI #제브 #AI활용 #업무효율화 #직업술법 #AI에이전트

**출처:** [note 원문](https://note.com/ideal_slug1407/n/nca9db23343b9)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 9청크*

[원문 보기](https://note.com/ideal_slug1407/n/nca9db23343b9) | 출처: note.com