성공적인 Copilot Studio 프로젝트는 첫 번째 주제가 작성되거나 첫 오케스트레이션이 테스트되기 훨씬 전에 시작됩니다. 명확한 비전, 명확한 목표, 올바른 실행 방식, 그리고 AI 기반 환경에서 반복적으로 일할 수 있는 팀이 필요합니다. 애자일 방법, 사용자 스토리 기반 계획, 구조화된 우선순위 설정, 선제적 리스크 관리를 결합함으로써 예측 가능한 전달과 지속적인 개선을 위한 조건을 만듭니다. 이러한 기초 준비는 프로젝트가 비즈니스 가치에 부합하도록 보장하고, 새로운 인사이트에 빠르게 적응하며, 사용자가 신뢰하고 채택하는 결과를 제공합니다.
프로젝트 준비 상태를 확인하세요
다음 질문들을 사용하여 프로젝트가 올바른 기반을 갖추었는지 확인하기 전에 실행을 시작하세요.
프로젝트 범위 및 계획
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
에이전트가 해결하려는 비즈니스 과제를 명확히 정의하셨나요? |
| ✓ |
프로젝트 목표를 문서화하고 측정 가능한 결과와 연계했나요? |
| ✓ |
에이전트의 목적, 고수준 기능, 기대 가치를 명확히 설명했나요? |
| ✓ |
핵심 KPI(편향, CSAT, 채택, 비용 절감)를 설정하셨나요? |
| ✓ |
가정과 우려 사항을 수집하고 주요 이해관계자들과 검토했나요? |
사용자 및 채널
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
에이전트의 모든 최종 사용자 페르소나(직원, 고객, 역할)를 식별하셨나요? |
| ✓ |
필요한 채널(Teams, 웹, 모바일, Microsoft 365 Copilot 등)을 정의하셨나요? |
| ✓ |
다국어 구사의 필요성을 확인하셨나요? |
| ✓ |
채널 전반에 걸쳐 백업 동작을 문서화해 보셨나요? |
| ✓ |
규모 계획을 지원하기 위해 대화량 기대치를 추정해 보셨나요? |
이해관계자, 가정 및 위험
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
비즈니스 스폰서, 제품 소유자, 주제 전문가, 건축가, 그리고 제공 파트너가 식별되었나요? |
| ✓ |
역할과 의사결정자를 프로젝트 이정표에 명확히 매핑했나요? |
| ✓ |
위험, 법적, 개인정보 보호, 민감한 콘텐츠에 대한 승인 소유권을 명확히 하셨나요? |
팀과 역할
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
아키텍처, 개발, 분석, 변경 관리, 보안 분야의 전문성을 갖춘 적절한 크로스펑셔널 팀을 구성하셨나요? |
| ✓ |
초기에 영향이 크거나 가능성이 높은 위험을 식별하셨나요? |
| ✓ |
팀이 관련 교육(파워 업, Copilot Studio Learn 경로, 아키텍처 부트캠프)을 완료했나요? |
위험 관리
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
영향이 크고 가능성이 높은 위험을 식별하고 우선순위를 정했나요? |
| ✓ |
각 주요 위험(기술, 준수, 통합, 인력 확보)에 대한 완화책을 정의하셨나요? |
| ✓ |
차단 방지 전략(범위 축소, 수동 백업 단계, 급증)을 문서화하셨나요? |
| ✓ |
스프린트 중에 차단자를 추적하고 에스컬레이션하는 투명한 프로세스가 있나요? |
기술 준비 상태
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
적절한 플랫폼 경험(선언 에이전트, 커스텀 엔진 에이전트)을 선택하셨나요? |
| ✓ |
API 가용성과 인증 모드를 포함한 통합 요구사항을 문서화하셨나요? |
| ✓ |
환경 전략(개발에서 테스트부터 본용 환경까지)을 정의하셨나요? |
| ✓ |
ALM 프로세스(솔루션 패키징, 자동 배포, 버전 관리)를 도입하셨나요? |
| ✓ |
성능 및 용량 요구사항(RPM, 커넥터, 유량 제한, CLU/NLU 제한)을 검증하셨나요? |
| ✓ |
보안, 인증, 신원 요건을 완전히 문서화하셨나요? |
| ✓ |
채널별 제약 조건(Teams, 웹사이트, Microsoft 365 Copilot)을 검토하셨나요? |
| ✓ |
온프레미스 접근, 권한, 커넥터, 지식 소스와 함께 기술적 문제를 문서화하셨나요? |
전달 방식
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
프로젝트가 반복적 전달(스프린트)과 정기적인 데모, 피드백 루프를 중심으로 구성되어 있나요? |
| ✓ |
백로그 정제와 지속적인 우선순위 재조정 프로세스를 갖추고 있나요? |
| ✓ |
출시를 끝이 아니라 지속적인 개선의 시작으로 다룰 계획이신가요? |
지속적인 개선
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
명확한 분석 전략(대시보드, KPI, 성적 평가, 품질 신호 등)이 있나요? |
| ✓ |
피드백 루프가 형성되어 있나요(이해관계자, 중소기업, 최종 사용자) |
| ✓ |
출판 후 팀이 자주 반복할 준비가 되어 있나요? |
| ✓ |
지속적인 최적화(언어 모델 동작, 대체 처리, 주제 개선)에 대한 계획이 있나요? |
책임 있는 인공지능
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
시스템의 공정성을 평가하고 데이터나 산출물에 의도치 않은 편향이 있는지 확인해 보셨나요? |
| ✓ |
책임 역할이 정의되어 있으며, AI 행동을 모니터링하고 관리하는 명확한 절차가 있나요? |
| ✓ |
사용자가 AI와 상호작용한다는 사실이 투명한가요? 그리고 AI가 생성한 결과물이 어떻게 생성되는지 이해하고 있나요? |
| ✓ |
워크로드에서 사용하는 모든 데이터에 대해 개인정보 보호, 보안, 준수 요구사항이 완전히 충족되었나요? |
| ✓ |
유해하거나 잘못된 AI 생성 콘텐츠를 방지하기 위해 안전장치, 필터, 그리고 접지 전략이 적용되었나요? |
| ✓ |
지속적인 모니터링, 사고 검토, 모델이나 완화책 업데이트를 위한 확립된 절차가 있나요? |
언어 이해 및 의도 보장
| 완료? |
과업 |
| ✓ |
기본 생성 오케스트레이션, 내장 NLU, NLU+, 또는 Azure CLU 중 어떤 것이 당신의 시나리오에 필수인지 결정하셨나요? |
| ✓ |
주제에 대한 예상 입력을 문서화해서 조정자가 반복되거나 복잡한 개체를 올바르게 명확히 구분할 수 있게 했나요? |
| ✓ |
다국어 요구사항을 검증하고 설정(수동, 자동 감지, 트리거 기반)을 확인 System.User.Language 했나요? |
| ✓ |
후퇴 동작과 복구 전략(지식 검색, 명확화 질문)이 설계되고 검증되었는지 확인하셨나요? |
모범 사례 호출
-
애자일 방법을 활용해 적응력과 사용자 중심성을 유지하세요: 짧은 스프린트로 작업하고, 조기에 가치를 제공하며, 사용자로부터 빈번한 피드백을 수집하세요. 출시를 결승선이 아니라 지속적인 개선의 출발점으로 삼으세요.
-
큰 사양 대신 사용자 스토리로 계획하세요: 사용자 스토리는 실제 사용자 요구에 기반을 두고, 팀이 각 능력의 '이유'를 이해하도록 돕고, 새로운 인사이트가 나타날 때 빠른 우선순위 재설정을 가능하게 합니다.
-
실시간 백로그 유지: 적백 항목을 정기적으로 검토, 다듬고 재주문하세요. 분석, 사용자 피드백, 비즈니스 변화에서 패턴이 드러날 때마다 새로운 이야기를 추가하세요.
-
위험을 조기에 식별하고 관리하세요: 영향과 가능성에 대한 위험을 평가한 후 완화 계획을 세우세요. 스파이크를 사용해 미확인 정보를 검증하고, 배송 지연을 방지하기 위한 임시 우회 방법을 적용하세요.
-
이해관계자 간 지속적으로 정렬: 데모, 스프린트 리뷰, 시각적 백로그를 통해 진행 상황을 자주 공유하세요. 투명성은 신뢰를 쌓고 프로젝트 방향에 대한 공동 소유권을 만듭니다.
-
처음부터 거버넌스를 염두에 두고 설계하세요: RBAC, 환경 전략, 보안 정책, 준수 기대치를 조기에 정의하여 거버넌스가 늦은 장애물이 아닌 워크플로우의 일부가 되도록 하세요.
-
커밋 전에 통합 검증: API, 커넥터 제한, 인증 방법, 데이터 품질을 조기에 테스트하여 개발 또는 사용자 수용 테스트(UAT) 중 예상치 못한 문제를 피합니다.
-
데이터를 활용해 의사결정을 내리세요: CSAT, 대화 패턴, 회피율, 문제 발생 사유, 채택 여부를 모니터링하세요. 이러한 신호들이 백로그 우선순위를 결정하도록 하세요.
-
피드백 플라이휠을 활성화하기 위해 조기 게시: 초기 버전을 소수의 청중에게 공개하고, 사용자가 에이전트와 어떻게 상호작용하는지 배우며, 가정이 아닌 증거에 기반해 다듬어가세요.