생성형 AI를 쓰지 않겠다는 판단을 분명히 한 작품이 오히려 높은 평가를 받는다.
VitaSort는 외래 대기열을 긴급도로 재배열하면서도 그 판단을 생성형 모델에 맡기지 않고 결정론적인 NEWS2 점수를 쓴다. 동작을 예측할 수 있게 하는 쪽을 택한 설계다. Toddle AI는 33개 지점의 자세 추정 뒤에 결정론적 보행 분석을 적용하고, 진단이 아니라 연구 프로토타입임을 분명히 밝힌다. DocSync는 확신이 서면 MR을 올리고 아니면 사람에게 이슈로 넘긴다. OpenMRS 진료 스택은 임상의가 결과를 먼저 확인한다는 전제를 설계에 넣었다.
이들 모두 'AI를 어디까지 쓸 것인가'가 아니라 '어디서 멈출 것인가'를 설계한다. 해커톤 평가가 자동화의 정도로 흐르기 쉬운 가운데 반대 방향의 판단이 도드라진다는 것은, 심사위원이 실제 운영을 상상하고 있다는 뜻이다. 의료나 인사처럼 틀렸을 때의 대가가 큰 영역에서는 멈출 지점이 정해지지 않은 작품은 아예 운영에 오르지 못한다.
실천 지침: 작품 안에서 가장 틀리고 싶지 않은 한 곳을 짚어내고, 거기만 결정론적 로직이나 사람의 확인으로 바꿔라. 그리고 데모에서 그 판단을 분명히 설명하라. '여기는 AI에 맡기지 않았습니다'라는 한 문장은 기술적 포기가 아니라 문제 영역을 이해하고 있다는 증거로 받아들여진다.