PoC와 서비스 사이, 그 간극을 건너는 방법의 문제입니다 (AI)

AI · 데이터 기반 서비스

PoC는 박수를 받았다.
그 후로 아무 일도 없었다.

HFC Consulting — Hemingway From Cuba

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경영진 보고회. 데이터팀장이 모델 정확도를 발표한다. 94퍼센트. 박수가 나온다. 대표가 묻는다. "그럼 언제 씁니까." 팀장이 말을 고른다. "그게, 운영 데이터랑 연결을 좀 더 봐야…"

여섯 달 후, 같은 회의실. 같은 슬라이드가 다시 뜬다. 94퍼센트는 그대로다. "언제 씁니까"라는 질문도 그대로다.

PoC는 정제된 샘플로 모델을 검증한다. 운영 환경에서 데이터가 어떻게 들어올지는, 그 단계에서 보지 않는다. 그래서 모델은 성공하고, 서비스는 시작되지 않는다.

우리는 Use Case를 정의할 때, 데이터 현황도 같이 본다. PoC 단계부터 운영계 연동 구조와 파이프라인을 범위에 넣는다. 그래야 같은 슬라이드가 두 번 뜨지 않는다.

우리의 방식

Use Case부터 PoC, 파이프라인, 운영계 연동, 서비스화까지 한 흐름으로 살펴본다.
막혀 있는 기존 PoC의 전환 작업만 수행하는 것도 가능하다.

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하는 일

네 단계

 

1. Use Case 정의 · 데이터 진단

현업을 인터뷰하고 적용 영역을 찾는다. 데이터 현황 진단을 동시에 진행한다. 준비가 안 됐으면, 그것부터 로드맵에 넣는다.

2. PoC 설계 · 검증

모델을 고르고 검증한다. 운영 전환 가능성을 이 단계부터 살펴본다. 연동 구조를 PoC 범위에 포함시킨다.

3. 파이프라인 · 운영계 연동

학습·추론 파이프라인을 구축한다. API로 연동한다. 실시간과 배치를 업무에 맞게 배분한다.

4. 서비스화 · 운영 안정화

배포하고 모니터링한다. 모델 드리프트를 관리한다. 현업이 실제로 사용하고 있는지 확인한다.

 

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이런 상황이라면

✓ AI 전략은 있는데, Use Case와 PoC 실행이 막혀 있다
✓ PoC는 끝났는데, 운영 서비스로 안 넘어간다
✓ 적용하고 싶은 업무는 있는데, 데이터 환경이 불확실하다
✓ 어디서부터 시작해야 할지, 현실적인 출발점을 찾고 있다

위 네 가지 중 하나라도 해당된다면, 지금이 이야기를 시작할 때다.

"언제 씁니까"라는 질문이, 다시 나오지 않도록.

어떤 업무를 개선하고 싶은지, 어떤 데이터를 갖고 있는지 보내 주십시오. 실행 가능한 Use Case가 있는지, 솔직하게 함께 보겠습니다.

✉ changks@hfcconsulting.co.kr

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