Jev는 챗 GPT,Claude와 무엇이 다른가?

‘답변하는 AI’와 ‘결정하는 AI’의 차이

 

지난 글에서는 Jev가 무엇인지 간단하게 살펴봤습니다.

Jev란 무엇인가? ‘생성 AI’ → ‘판단 AI’ / Jev 제브와 지피티, 제미나이의 차이점

 

Jev를 처음 접하면 아마 이런 생각이 들 수 있습니다.

'GPT나 Claude도 판단은 할 수 있잖아?'

맞습니다.

GPT와 Claude에게 고객 문의를 보여주고 '이 문의가 배송 문제인지 결제 문제인지 판단해줘'라고 요청할 수도 있습니다.
이전 글에서도 언급했었죠. ㅎㅎ

그렇다면 Jev는 대체 무엇이 다른 걸까요?

가장 간단하게 설명하면 이렇습니다.

GPT·Claude 같은 LLM이 ‘무엇을 답하고 생성할 것인가’에 초점을 둔다면,
Jev는 ‘무엇을 선택하고 결정할 것인가’에 초점을 둡니다.

이 차이를 이해하면 Jev가 어떤 AI인지 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.

(가장 마지막에 표로 정리해두었습니다.)

1. GPT와 Claude는 무엇을 하는 AI일까?

우리가 흔히 사용하는 ChatGPT나 Claude는 LLM(Large Language Model)입니다.

쉽게 말해 사람의 언어를 이해하고 새로운 내용을 만들어내는 범용 AI입니다.

질문을 하면 답변하고,

글을 써달라고 하면 글을 쓰고,

코드를 만들어달라고 하면 코드를 만들고,

긴 문서를 주면 내용을 요약해줍니다.

즉, LLM은 굉장히 다양한 일을 할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 질문을 해볼 수 있습니다.

“고객에게 배송이 늦어진 것에 대해 사과하는 메시지를 작성해줘.”

그러면 AI는 상황을 이해하고 자연스러운 문장을 만들어줍니다.

이것이 LLM이 가장 잘하는 일 중 하나입니다.

‘주어진 상황을 이해하고 적절한 결과물을 만들어내는 것’이죠.

 

2. 그런데 실제 서비스에서는 ‘답변’만 필요한 게 아니다

여기서 조금 다른 상황을 생각해봅시다.

쇼핑몰의 고객센터 AI를 만들었다고 해보겠습니다.
고객이 이렇게 문의합니다.

“상품을 주문한 지 일주일이 넘었는데 아직도 도착하지 않았어요.”

고객에게 답변을 보내는 것이라면 GPT나 Claude가 잘 처리할 수 있습니다.

“배송이 지연되어 불편을 드려 죄송합니다. 주문 상태를 확인해 드리겠습니다.”

그런데 고객센터 시스템 입장에서는 다른 정보가 필요할 수 있습니다.

예를 들어,

이 문의를 어느 부서로 보내야 할까?

 

답은 배송팀입니다.

또 다른 질문을 할 수 있습니다.

이 문의는 사람이 직접 확인해야 할까?

답은 '아니오' 일 수도 있습니다.

즉 고객에게 보여줄 문장을 만드는 것과,

서비스가 다음에 무엇을 해야 하는지 결정하는 것은 다른 문제입니다.

 

3. 바로 여기서 Jev가 등장!

Jev를 이해하는 가장 쉬운 방법은 ‘결정’을 전문적으로 다루는 AI라고 생각하는 것입니다.

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예를 들어 고객 문의가 들어오면 다음과 같은 결정을 내릴 수 있습니다.

문의 유형

배송 / 결제 / 환불 / 기술 문제 중 무엇인가?

→ 배송

긴급도

얼마나 긴급한가?

→ 높음

사람의 확인이 필요한가?

Yes / No

→ No

이런 결과는 사람이 읽기 위한 긴 답변이 아닙니다.

다음 작업을 결정하기 위해 프로그램이 사용하는 정보죠.

그래서 아주 단순하게 표현하면,

LLM은 “무엇이라고 답할까?”에 가깝고, Jev는 “무엇을 해야 할까?”에 가깝습니다.

 

4. ‘답변’과 ‘결정’의 차이

 

둘의 차이를 하나의 상황을 예를 들어서 비교해보겠습니다.

한 고객에게서 의견이 들어옵니다.

“결제는 했는데 서비스가 아직 활성화되지 않았어요.”

 

GPT나 Claude에게 맡긴다면

AI는 고객에게 보낼 답변을 만들어줄 수 있습니다.

“결제가 완료되었는데 서비스가 활성화되지 않아 불편을 드려 죄송합니다. 결제 내역을 확인한 후 빠르게 도와드리겠습니다.”

여기서 중요한 것은 자연스러운 답변을 만드는 것입니다.

 

Jev가 판단한다면

시스템이 필요한 것은 이런 정보일 수 있습니다.

문의 유형은?

결제

사람이 확인해야 하는가?

Yes

긴급도는?

높음

여기서는 긴 문장이 필요하지 않습니다.

서비스가 다음에 어떤 행동을 해야 하는지 결정할 수 있는 결과가 필요합니다.

 

5. 그렇다면 GPT나 Claude는 결정을 못 하나?

그건 아닙니다.

이 부분은 꼭 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.

GPT나 Claude 역시 충분히 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어 GPT에게

“이 고객 문의가 배송, 결제, 환불 중 어디에 해당하는지 골라줘.”

라고 하면

배송

이라고 답할 겁니다.

따라서

“GPT와 Claude는 답변만 할 수 있고, Jev만 결정을 할 수 있다.”

라고 이해하면, 그건 정확하지 않습니다.

 

차이는 무엇을 할 수 있느냐가 아니라 무엇을 중심으로 설계되었느냐에 있습니다.

GPT와 Claude는 매우 다양한 작업을 할 수 있는 범용 AI입니다.

반면 Jev는 AI 시스템에서 필요한 결정 자체를 중요한 작업으로 다루는 데 초점을 둡니다.

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사람으로 비유해보면 이해하기 쉽습니다.

회사에 고객 문의가 들어왔다고 생각해봅시다.

한 사람은 고객의 이야기를 듣고 이렇게 말합니다.

“고객님, 불편을 드려 죄송합니다. 확인해보겠습니다.”

그리고 다른 사람은 내부 시스템에서 이렇게 판단합니다.

“이건 배송 문제다.”
“배송팀으로 보내자.”
“긴급도는 높지 않다.”
“사람이 직접 처리할 필요는 없다.”

둘 다 중요한 역할입니다.

하지만 역할이 다릅니다.

고객에게 이야기하는 것과
회사 내부에서 다음 행동을 결정하는 것은 같은 일이 아니기 때문입니다.

AI도 비슷하게 생각할 수 있습니다.

 

그래서 AI Agent에서 특히 중요해진다고 볼 수 있겠습니다.

안그래도 최근 업계에서 많은 이야기가 나오고 있는데요.

기존의 AI는 주로 질문에 답을 했죠.

사용자
 ↓
AI
 ↓
답변

하지만 AI Agent는 조금 다릅니다.

사용자의 요청을 이해한 뒤 실제로 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

사용자
 ↓
AI Agent
 ↓
정보 검색
 ↓
파일 확인
 ↓
다른 프로그램 사용
 ↓
결과 확인
 ↓
다음 행동

이렇게 되면 AI는 계속해서 선택해야 합니다.

어떤 도구를 사용할까?

이 작업을 실행해도 될까?

사람에게 넘겨야 할까?

어떤 업무 절차를 따라야 할까?

이 요청은 긴급한가?

이런 상황에서는 ‘답변을 잘 만드는 능력’뿐만 아니라 ‘올바른 결정을 내리는 능력’도 중요해집니다.

Jev가 이런 영역을 바라보는 것입니다.

 

GPT, Claude, 제미나이 등과 Jev는 경쟁 관계일까?

 

꼭 그렇다고 볼 필요는 없습니다.

오히려 같이 사용하는 구조를 생각할 수 있습니다.

예를 들어 AI 고객센터를 만든다고 해보겠습니다.

고객 문의
   ↓
GPT / Claude
   ↓
내용 이해
   ↓
Jev
   ↓
문의 유형·긴급도·처리 방법 결정
   ↓
실제 시스템
   ↓
고객에게 답변

이런 구조에서는 각각 다른 역할을 맡습니다.

GPT·Claude

→ 고객의 말을 이해하고 답변을 만드는 역할

Jev

→ 그 상황에서 어떤 선택을 할지 결정하는 역할

서비스 시스템

→ 실제 업무를 실행하는 역할

즉 Jev가 GPT나 Claude를 대신한다기보다, AI 서비스 안에서 ‘결정’이라는 역할을 따로 떼어내는 것에 가깝습니다.

 

GPT에게 JSON으로 답하라고 하면?

이쯤에서 개발자라면 한 가지 궁금증이 생길 수 있습니다.

'GPT도 JSON 형태로 결과를 받을 수 있는데?'

맞습니다.

요즘 LLM API에는 Structured Output이라는 기능이 있습니다.

쉽게 말하면 AI에게 단순히 문장으로 답하게 하는 대신, 정해진 형태로 결과를 달라고 요청하는 것입니다.

예를 들자면,

{
  "category": "shipping",
  "urgent": false
}

처럼 결과를 받을 수 있습니다.

이렇게 하면 프로그램이 AI의 결과를 쉽게 읽을 수 있습니다.

하지만 이것은 '답변의 형식을 정하는 것’과 관련된 기술입니다.

반면 Jev가 이야기하는 내용은,

“AI 시스템에서 어떤 결정을 내려야 하는가?”

라는 문제입니다.

따라서 두 개념을 완전히 같은 것으로 볼 필요는 없습니다.

이 부분은 개발자가 아니라면 지금 단계에서는 'LLM도 구조화된 결정을 내릴 수 있지만, Jev는 결정 자체를 중심으로 다룬다' 정도만 기억해도 충분합니다.

 

결국 어떤 것을 사용해야 할까?

당연한 말이지만, 모든 서비스에 Jev가 필요한 것은 아닙니다.

예를 들어서 많은 자료들을 한 장으로 요약하는 AI라면 GPT나 Claude 같은 LLM만으로도 충분할 수 있습니다.

사용자가

“어디어디에 나온 AI에 대한 뉴스를 한 장으로 요약해줘.”

라고 하면 AI가 읽기 쉽게 정리정돈까지 싹 잘 해서 요약해 줄 겁니다.

반면에, 다음과 같은 서비스라면 결정이 중요해집니다.

• 고객 문의를 담당 부서로 자동 분류하는 서비스
• AI Agent가 어떤 작업을 실행할지 결정하는 서비스
• 사람이 승인해야 하는 작업을 구분하는 서비스
• 문의의 긴급도를 판단하는 서비스
• 상황에 따라 다른 AI 모델을 선택하는 서비스
• 복잡한 업무 절차에서 다음 단계를 결정하는 서비스

이런 서비스에서는 ‘무엇을 생성할 것인가’와 함께 ‘무엇을 결정할 것인가’가 중요해지겠죠.

 

결국 Jev와 GPT, Claude의 차이는 이렇게 정리할 수 있겠습니다.

	GPT·Claude	Jev
성격	범용 AI	Decision 중심 AI
핵심	이해하고 생성	판단하고 결정
대표적인 결과	답변, 글, 코드	선택, 점수, Yes/No
주요 역할	대화·추론·생성	분류·라우팅·승인·판단
AI Agent에서	생각하고 계획하는 역할	다음 행동을 결정하는 역할

물론 실제 기술은 이보다 훨씬 복잡합니다.
위에서도 언급했듯이, GPT와 Claude도 결정을 할 수 있고, Jev 역시 AI를 활용해 결정을 내릴 수 있으니 말이죠.

즉,

GPT, Claude는 다양한 문제를 이해하고 생성할 수 있는 범용 AI이고,
Jev는 그중에서도 ‘결정’이라는 문제를 독립적으로 다루는 데 초점을 둔 AI이다.

라고 한 문장으로 정리해볼 수 있겠네요. ㅎㅎ