DAPPOS 같은 AI를 써도 팀원마다 결과가 다른 이유 1편

팀에서 같은 AI를 써도 누군가는 좋은 결과를 만들고, 누군가는 원하는 형식조차 맞추지 못하는 경우가 있음. 모델 차이보다 프롬프트 작성법, 도구 선택, 결과 검토 경험에서 차이가 나기 때문임.

DAPPOS의 xBubble은 사용자의 요청을 읽고 적합한 작업 유형과 SOP를 찾는 Bubble Pilot, 작업별 SOP를 생성하고 테스트하는 Bubble Engine을 중심으로 구성됐습니다. 사용자가 모델과 도구를 일일이 결정하기보다 시스템이 적합한 작업 경로를 찾아주는 방식임.

팀원 모두가 AI 전문가가 될 필요를 줄이고, 각자 원하는 결과와 조건에 집중할 수 있다는 점이 첫 번째 사용 이유임.

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