농산물 가공 현장에는 배합 기록, 작업일지, 점검 메모가 매일 쌓인다. 그러나 기록 형식이 다르면 같은 제품의 생산 과정을 다시 확인하기도 어렵다. 이 칼럼은 생성형 AI에 자료를 제공하고 단계별로 요청해, 흩어진 기록을 비교 가능한 공정 확인 메모로 바꾸는 방법을 다룬다.
AI에게 “정리해 줘”라고만 하면 놓치는 것
한 담당자는 원료 중량을 적고, 다른 담당자는 투입 순서만 남긴다. 온도 기록에는 단위가 빠지고, 작업 메모에는 생산 묶음을 구분하는 로트번호가 없을 수 있다. 요약만 요청하면 문장은 매끄러워져도 빈칸이 드러나지 않는다.
AI를 활용할 지점은 세 가지다. 같은 의미의 항목을 묶고, 원자료의 값을 옮기고, 누락이나 서로 다른 기록을 찾아낸다. 생산 묶음을 식별하는 로트번호를 연결 기준으로 삼되, 번호가 없거나 다르면 같은 생산분이라고 단정하지 않는다. AI가 만든 정리본은 원자료를 다시 확인하기 위한 보조 문서다.
먼저 기준 자료와 실제 기록을 나눈다
승인된 배합 자료와 공정 기준은 ‘어떻게 해야 하는가’를 설명한다. 실제 작업 기록은 ‘무엇을 했는가’를 보여준다. 두 자료를 구분하지 않으면 AI가 기준값을 실제 측정값처럼 옮길 수 있다. 파일명이나 자료 앞부분에 ‘기준 자료’와 ‘실제 기록’을 표시해 제공한다.
처음에는 제품 하나, 생산 묶음 하나로 범위를 좁힌다. 관련 배합 자료, 작업일지, 측정 기록을 모으고 파일마다 식별 이름을 붙인다. 수기 자료는 문자로 옮겨도 된다. 사진·파일 입력은 AI의 지원 여부를 확인한다. 불필요한 개인정보와 외부 공유가 허용되지 않은 배합 정보는 제외한다.
현장 실행 방법: AI 요청을 세 번으로 나눈다
첫 번째 요청(프롬프트)은 항목 이름을 맞추는 일이다.
“첨부 자료에서 제품명, 로트번호, 원료명, 투입량과 단위, 작업 단계, 측정 시각, 온도, 담당자 식별값을 찾아 줘. 같은 의미로 보이는 항목은 후보로 묶되 원래 명칭도 남겨 줘. 기준 자료와 실제 기록을 분리하고, 자료에 없는 항목은 ‘자료 없음’으로 표시해 줘.”
이때 ‘작업 시작 시각’과 ‘측정 시각’, ‘설정 온도’와 ‘실제 측정 온도’는 다른 항목이다. AI가 비슷한 단어를 하나로 합쳤다면 원래 의미로 되돌린다. 항목 이름을 확정한 뒤 다음 단계로 넘어간다.
두 번째 요청(프롬프트)은 값을 근거와 함께 옮기는 일이다.
“확정한 항목에 따라 실제 기록을 정리해 줘. 각 값 옆에 파일명과 페이지 또는 행 위치를 적어 줘. 숫자와 단위는 원문대로 유지하고, 읽기 어려운 값은 ‘판독 확인 필요’로 표시해 줘. 기준값을 실제값 대신 넣지 마.”
단위 환산이 필요하면 원문값을 보존한 채 계산식과 환산값을 별도로 요청한다. 같은 숫자라도 단위와 측정 시점이 다르면 직접 비교할 수 없다. 단위가 없는 값은 추정하지 않고 확인 목록으로 보낸다.
세 번째 요청(프롬프트)은 누락과 불일치를 찾는 일이다.
“정리한 기록을 로트번호별로 대조해 줘. 빠진 항목, 서로 다른 값, 같은 생산분인지 확인되지 않는 자료를 구분해 줘. 임의로 하나의 값을 선택하지 말고 확인할 질문과 근거 위치를 적어 줘. 품질 적합 여부나 출하 가능 여부는 판정하지 마.”
AI가 표시한 항목은 담당자가 원본과 대조한다. 기록을 수정할 때는 정리본만 바꾸지 말고, 원기록의 정정 절차에 따라 변경 이유와 확인자를 남긴다. 새 자료도 같은 항목으로 비교한다.
현장 결과물 1개: 가공 공정 확인 메모
아래는 실제 생산 자료가 아닌 설명용 가상 예시다. 기사에는 표 대신 다음처럼 항목형 메모를 넣을 수 있다.
• 정리 범위: 지정한 제품의 생산 기록. 로트번호가 있는 자료끼리 우선 대조하고 번호가 없는 자료는 별도로 보류한다.
• 확인된 기록: 원료명과 투입량이 적힌 항목은 원문값과 단위를 그대로 옮긴다. 각 항목에 출처 파일과 페이지 또는 행을 붙인다.
• 누락된 항목: 측정 시각이나 단위가 없으면 ‘자료 없음’으로 적고 해당 기록의 작성자에게 확인할 질문을 남긴다.
• 불일치한 항목: 작업일지와 측정 기록의 값이 다르면 두 값을 함께 제시한다. 어느 값이 맞는지 AI가 선택하지 않는다.
• 다음 확인: 같은 생산분의 자료인지, 기록의 누락인지, 잘못 옮긴 값인지 담당자가 원본과 대조한다. 미해결 항목은 ‘확인 필요’로 유지한다.
완성 요청문: “검토 결과를 위 다섯 항목의 ‘가공 공정 확인 메모’로 작성해 줘. 표 없이 사실과 확인 필요를 구분하고, 각 값에 근거 위치를 남겨 줘.”
사람이 최종 확인할 항목
AI가 숫자를 정확히 옮겼는지, 단위와 시각을 빠뜨리지 않았는지, 기준값과 실제값을 섞지 않았는지 확인한다. 같은 로트로 묶은 근거도 살핀다. 실제 배합 변경, 공정 조건 조정, 품질 판단과 출하 승인은 책임자가 적용 기준에 따라 결정한다.
AI 정리본이 사업장의 공식 위생·품질 기록을 대신한다고 보아서는 안 된다. 오늘은 생산 기록 한 묶음을 골라 ‘항목 정리→값 추출→누락 대조’를 차례로 요청해 보자. AI의 역할은 빈칸을 그럴듯하게 채우는 데 있지 않다. 사람이 다시 확인해야 할 지점을 찾을 수 있도록 기록과 근거를 연결하는 데 있다.
자주 묻는 말(FAQ)
Q1. 사진으로 찍은 수기 기록도 활용할 수 있는가?
이미지 입력을 지원하는 AI에서는 추출을 시도할 수 있지만, 필기와 촬영 상태에 따라 값이 잘못 읽힐 수 있다. 처음에는 한 장으로 시험하고 원문과 추출 결과를 대조한다. AI가 읽기 어려운 부분을 추측하지 않도록 ‘판독 확인 필요’로 남기게 한다. 숫자, 소수점, 단위, 로트번호는 특히 확인한다. 이미지 입력이 어려우면 담당자가 기록을 문자로 옮겨 같은 요청문을 사용할 수 있다.
Q2. 빠진 온도나 시간을 AI가 추정해 채워도 되는가?
실제 측정 기록의 빈칸을 추정값으로 채우면 안 된다. 승인된 기준에 적힌 값도 실제로 측정했다는 증거가 되지는 않는다. AI에는 누락 위치와 담당자에게 확인할 질문을 작성하게 한다. 기록이 다른 자료에 남아 있다면 해당 근거를 찾아 연결하고, 찾지 못하면 미확인 상태로 유지한다. 후속 조치는 사업장의 기록 관리 절차와 품질 책임자의 판단에 따른다.
Q3. 매일 같은 요청을 반복하지 않으려면 어떻게 하는가?
확정한 항목 목록과 요청문을 재사용 양식으로 저장한다. 다음 작업에서는 제품, 정리 기간, 자료 목록을 바꿔 입력한다. 다만 이전 작업의 값이나 로트번호가 새 기록에 섞이지 않도록 범위를 명시해야 한다. 양식이 바뀌거나 새 항목이 생기면 먼저 항목 대응 관계를 다시 검토한다. 반복 사용하더라도 숫자 대조와 책임자 확인은 매번 수행한다.
칼럼니스트 소개
윤성임 기술창업학박사는 생성형AI 교육 전문가이자 AX·DX 컨설턴트다. 건양사이버대학교 겸임교수를 역임했으며, KT·KTDS에서 16년간 ICT 시스템 개발·운영과 사용자 교육 경험을 쌓았다.
공공기관, 기업, 대학, 상공회의소, 농협 및 농업기술센터 등을 대상으로 생성형AI 활용, AI 리터러시, 업무혁신, 문서·콘텐츠 자동화, AI 에이전트 활용 교육과 컨설팅을 진행하고 있다. 특히 농축임수산업 종사자와 소상공인 등 비전공자가 AI를 쉽게 이해하고 생산·가공·체험·판매 업무에 적용할 수 있도록 현장 사례와 실습 중심의 교육 콘텐츠를 개발하고 있다.
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