지금 우리 포토북은
눈을 감고 앨범을 만든다.

사용자가 사진을 올리면 우리 서버가 그 사진에 대해 아는 것이 거의 없다. 사진마다 "무엇이 찍혔나"를 알려주는 정보가 함께 와야 하는데, 그 칸이 비어서 온다. 실제 운영 로그에서 사진 4만 장을 세어본 결과다.

이 상태에서 할 수 있는 일은 "들어온 순서대로 페이지에 끼워 넣기"뿐이다. 실제로 코드가 그렇게 동작한다.

중요한 것은 이게 기술이 없어서가 아니라는 점이다. 사진을 분석해 테마·나이·인물을 알려주는 서버가 이미 있고, 구독 포토북은 그것을 실제로 쓰고 있다. 일반 포토북만 그 길을 지나가지 않는다.

포토북을 자동으로 만드는 일을 쪼개면 여섯 단계다. 우리가 어디까지 하는지 대조했다.

4번만 하고 있고, 그마저 AI가 끼어들 자리가 아니다. 코드에서 판단이 일어나는 지점을 55개 세어 종류를 분류했더니 숫자 비교 38개, 좌표 계산 12개, 무작위 3개였다. "의미를 판단하는 것"은 0개였다.

요즘 AI가 잘하게 된 부분이 정확히 그 0개짜리 칸이다. 우리는 계산은 잘 하는데 이해를 안 하고 있다. 그래서 개선 방향은 "지금 하는 걸 AI로 바꾸기"가 아니라 "안 하고 있는 다섯 단계를 켜기"다.

필요한 재료를 조사했더니 전부 이미 사내에 있었다. 만들어놓고 연결하지 않은 상태다.

그래서 이 계획은 "AI에 투자하자"가 아니라 "이미 투자한 것을 잇자"는 이야기다. 다섯 가지 중 앞의 세 개는 새 장비도 외부 비용도 필요하지 않다.

다섯 가지에는 순서가 있고, 그 이유가 하나다. 1번을 안 하면 나머지가 전부 공중에 뜬다.

• 사진을 묶으려면 무엇이 찍혔는지 알아야 한다
• 디자인을 고르려면 이 사진들이 여행인지 돌잔치인지 알아야 한다
• 제목을 쓰려면 어디서 언제 찍은 무엇인지 알아야 한다

그래서 1번(보게 만들기)이 모든 것의 전제다. 그리고 3번(배우는 고리)을 앞에 둔 이유도 있다. 지금은 개선을 해도 좋아졌는지 알 방법이 없다. 재는 장치를 먼저 켜야 나머지 개선의 성과를 확인할 수 있다.

구체적으로 무엇을 어떻게 해야 하는지는 「설계」 탭에 담았다.

각 항목에 목표 · 할 일 · 확인 방법 · 걸림돌을 적었다. 할 일에는 누가 맡아야 하는지 표시했다.

조사 중에 "해볼까" 했다가 안 하는 것으로 정리한 것들이다. 이유가 명확해서 적어둔다.

• 편집기 실시간 추천에 AI 넣기 — 하루 3~6만 건이 0.2초 안에 처리된다. 지연·비용·일관성 셋 다 맞지 않는다.
• 디자인 배치 계산을 AI로 바꾸기 — 좌표·비율·해상도 계산은 규칙이 압도적으로 낫다. 인쇄 품질 보증이라 확률 판단을 넣으면 안 된다.
• 디자인이 안 붙는 문제를 AI로 풀기 — 별도 진단에서 확인했듯 원인이 "맞는 디자인이 없음"과 "중복 회피 규칙"이다. AI가 없는 디자인을 만들 수는 없다. 이건 디자인 물량과 규칙 조정으로 푸는 별도 트랙이다.
• 색이나 톤으로 테마 자동 분류 — 811장으로 검증했더니 구분력이 없었다. 우리 템플릿 자체가 색으로 테마를 구분하지 않는다(30권 중 21권이 흰 배경).
• 문서만 보고 기능 얹기 — 시스템 문서에 동작한다고 적힌 기능이 실제로는 호출되지 않는 경우가 있었다. 착수 전에 실제로 도는지 확인하는 절차가 필요하다.