AI Transformation은 운영 모델 문제입니다

AI Transformation은 단순한 도구 도입이 아닙니다.

챗봇을 붙이거나, 업무 하나를 자동화하거나, PoC를 돌리는 것만으로는 부족합니다. 어려운 부분은 일이 팀과 제품 시스템 안에서 흐르는 방식을 바꾸는 것입니다.

Workflow discovery

첫 질문은 "어떤 모델을 쓸까?"가 아닙니다.

첫 질문은 "일은 실제로 어디서 발생하고, 어디서 반복되며, 어디서 판단이 필요하고, 어디서 품질이 무너지는가?"입니다.

AI 작업은 workflow discovery에서 시작합니다.

AI-native process design

워크플로우를 이해한 다음에는 프로세스를 다시 설계할 수 있습니다.

어떤 단계는 보조되어야 하고, 어떤 단계는 자동화되어야 하며, 어떤 단계는 사람이 소유해야 합니다. 좋은 AI Transformation은 책임을 올바른 레이어에 배치하는 일입니다.

Evaluation and governance

AI 시스템에는 평가가 필요합니다.

출력이 유용한지, 안전한지, 일관적인지, 개선되고 있는지 알아야 합니다. 평가가 없다면 시스템은 production에서 신뢰할 수 없는 데모가 됩니다.

Cloud and MLOps foundation

AI 제품에도 인프라가 필요합니다.

배포, 관측성, 데이터 파이프라인, 비용 관리, 접근 경계, rollback path가 모두 중요합니다. 모델은 운영 시스템의 일부일 뿐입니다.

Continuous improvement

끝 상태는 한 번의 런칭이 아닙니다.

목표는 discover, design, evaluate, deploy, observe, improve로 이어지는 운영 루프입니다. 그때 AI Transformation이 실제가 됩니다.