AI 솔루션을 구축하고 싶으신가요? 좋습니다. 하지만 어쩌면, 정말 어쩌면 시작하기 전에 아무도 모든 것을 말해주지 않았을지도 모릅니다. AI 엔지니어링의 최전선에 있는 사람으로서, AI 솔루션 구축에 대한 좀 더 솔직하고 덜 세련된 접근 방식을 소개합니다. 사람들이 간과하는 부분을 자세히 살펴보겠습니다.
1. "문제"는 "해결책"보다 먼저 온다
AI 솔루션을 제공할 때 가장 큰 실수 중 하나는 바로 모델링, 기술, 그리고 고급 도구에 뛰어드는 것입니다. 멋진 알고리즘을 선택하거나 새로운 LLM에 대한 글을 읽으면 바로 시작할 수 있습니다. 하지만 이는 잘못된 생각입니다.
대신, 어떤 비즈니스 또는 인간 문제를 해결하고 있는지 질문해 보세요. 어떤 지표가 개선되고 있나요? 어떤 사용자 고충이 해결되었나요? 한 블로그 게시물에서는 "실제 비즈니스 문제는 전혀 해결하지 못했지만 기술적으로 인상적인 AI 구현을 구축했습니다."라고 언급했습니다.
이 부분을 건너뛰면 AI 솔루션이 멋지다고 느껴지지만 결과적으로는… 아무런 의미 있는 결과가 나오지 않습니다.
2. 데이터는 아킬레스건입니다
솔직한 진실은 이렇습니다. AI 솔루션은 사용자가 제공하는 것만큼만 효과적입니다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나옵니다. AI/ML 프로젝트의 흔한 함정에 대한 최근 기사에서는 열악한 데이터 품질, 누락된 값, 편향, 그리고 부족한 인프라가 프로젝트의 성패를 좌우한다고 지적했습니다.
데이터 파이프라인을 조기에 정리, 감사, 유지 관리하는 데 시간을 투자하지 않으면 AI 솔루션이 예상치 못한 순간에 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
팁: 데이터를 "나중에" 처리하는 것이 아니라 일급 시민으로 취급하세요.
3. 생산(단순히 "내 컴퓨터에서 작동"하는 것이 아님)
프로토타입이나 연구 모델을 구축하고 "작동"할 수도 있습니다. 하지만 AI 솔루션을 상용화하려면 더 많은 것이 필요합니다. 지연 시간부터 확장성, 리소스 제약까지, 이러한 문제들은 실제로 발생합니다. 한 기사에서는 "기존 운영 시스템에 모델을 배포할 때 통합 복잡성이 배가된다"라고 언급했습니다.
따라서 AI 솔루션을 설계할 때 다음 질문을 던져보세요.
• 이것이 무거운 부하를 견딜 수 있습니까
? • 인프라와 비용이 관리 가능합니까?
• 모델이 드리프트되거나 실제 데이터가 변경되면 어떻게 됩니까?
생산용으로 만들지 않으면 아름답게 디자인된 연구용 장난감만 나올 뿐, 제대로 작동하는 AI 솔루션은 나오지 않을 겁니다.
4. 단순함은 화려함보다 더 자주 승리한다
AI 솔루션의 세계에는 반짝이는 새 프레임워크, 화려한 에이전트, 그리고 다중 모델 아키텍처가 단순한 길에서 눈을 돌리게 하는 무언가가 있습니다. 저는 제 연구실에서 이를 발견했고, 다른 사람들도 이에 대해 이야기합니다.
잘 만들어진 간단한 솔루션은 과도하게 설계되고 불안정한 시스템보다 낫습니다. 따라서 최소한으로 생각하고, 유지 보수가 용이하도록 생각하세요. 목표는 안정적이고 기술적으로 정교한 솔루션을 제공하는 것입니다. AI 솔루션을 구축할 때는 "이런 복잡성이 정말 필요한가?"라고 자문해 보세요.
5. 제품 + UX = 성공(또는 실패)
많은 엔지니어를 놀라게 하는 사실이 있습니다. AI 솔루션이 실패하는 이유는 모델 자체의 결함이 아니라, 관련 제품의 품질이 좋지 않기 때문입니다. 예를 들어, 한 팀이 회의록 요약 도구(AI 솔루션)를 개발하면서 요약의 길이가 핵심이라고 생각했습니다. 하지만 사용자들은 단지 실행 항목만 원했던 것입니다.
누가 사용하는지, 어떻게 사용하는지, 무엇에 관심을 두는지 생각하지 않으면 결국 사용되지 않는 것을 만들게 됩니다. 따라서 AI 솔루션을 더 큰 제품의 일부로 생각하세요.
6. 윤리, 편견 및 거버넌스는 중요합니다(진지하게)
좋아요, 이건 "기분 좋은" 정도가 아닙니다. AI 솔루션이 편견, 투명성, 데이터 프라이버시를 무시한다면 문제가 발생할 수밖에 없습니다. 불공정함, 예상치 못한 피해, 그리고 사람들이 배제되는 사례가 이미 보고되어 있습니다.
규제가 점차 강화되고 있습니다. 따라서 윤리, 책임, 그리고 인간 참여형(Human-in-the-Loop) 메커니즘을 조기에 도입해야 합니다. 그렇게 하면 AI 솔루션이 더욱 강력하고 신뢰할 수 있게 될 것입니다.
7. 스프린트가 아닌 여정입니다
첫 번째 AI 솔루션은 완벽하지 않을 것입니다. 프로토타입을 안정적이고 유지 관리 가능한 시스템으로 만드는 데는 예상보다 훨씬 오랜 시간이 걸리는 경우가 많습니다. 많은 팀이 목표의 80%를 빠르게 달성하지만, 나머지 20%는 몇 달이 걸린다는 점을 기억하세요.
따라서 이해관계자들과의 기대치를 설정하세요. 학습하고, 진화하며, 모니터링이 필요한 무언가를 만들고 있는 겁니다. 괜찮습니다. 나중에 놀라는 것보다 처음부터 투명하게 공개하는 것이 낫습니다.
8. 유지보수성과 기술 부채는 실제 존재
AI 솔루션을 실제로 도입하면 데이터 부채, 모델 부채, 구성 부채, 윤리 부채 등 새로운 종류의 부채를 발견하게 됩니다. 이러한 부채는 빠르게 누적됩니다.
따라서 계획 유지 관리에는 모델 버전 관리, 드리프트 모니터링, 파이프라인 관리, 그리고 새로운 데이터 업데이트가 포함됩니다. 이러한 작업이 없으면 시간이 지남에 따라 솔루션의 성능이 저하됩니다.
9. 도구보다 팀과 기술이 더 중요합니다
마지막으로, 도구(프레임워크, 라이브러리, SaaS)는 도움이 됩니다. 하지만 정말 중요한 것은 팀과 여러 기능을 어떻게 통합하느냐입니다. 비즈니스 + 인프라 + 머신러닝 + 윤리를 이해하는 사람이 "모델 마법사" 혼자 있는 사람보다 더 나은 서비스를 제공할 것입니다.
"AI 엔지니어가 오늘날 해결하고 있는 9가지 현실적인 문제"라는 기사에서는 인프라 제한, 레거시 시스템 통합, 비용 최적화, 규정 준수와 같은 일에는 모두 소프트 스킬과 하드 스킬이 필요하다는 점을 지적합니다.
따라서 AI 솔루션을 계획할 때는 다양한 기술을 보유한 팀을 구성하세요. 단순히 "적합한 알고리즘 찾기"에만 지나치게 의존하지 마세요.
요약
엔지니어로서 AI 솔루션을 만들 때:
• 모델이 아닌 실제 문제부터 시작
• 데이터를 기반으로 취급
• 조기에 생산 설계
• 가능한 경우 단순성 선택
• 코드뿐만 아니라 제품 + UX를 생각
• 윤리, 거버넌스 및 모니터링 내장
• 이것이 장기 게임임을 인식
• 기술 부채 및 유지 관리 계획
• 적절한 팀 및 교차 기능 기술 구축
이러한 점을 염두에 두면 AI 솔루션이 영향을 미칠 가능성이 훨씬 높아지고 조용히 실패할 위험은 낮아집니다.
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