성공적인 GenAI PoC를 위한 전술적 단계

Proof of Concept(PoC) 프로젝트는 새로운 기술을 시험하는 장소이며 Generative AI(GenAI)도 예외는 아닙니다. GenAI PoC에서 성공이란 실제로 무엇을 의미할까요? 간단히 말해서, 성공적인 PoC는 원활하게 프로덕션으로 전환되는 PoC입니다. 문제는 기술의 새로운 면과 빠른 진화로 인해 대부분의 GenAI PoC가 주로 기술적 실현 가능성과 정확도 및 리콜과 같은 지표에 초점을 맞춘다는 것입니다. 이러한 좁은 초점은 PoC가 실패하는 주된 이유 중 하나입니다. A 맥킨지 설문조사 응답자의 4분의 1이 정확성에 대해 우려하는 반면, 많은 사람이 보안, 설명 가능성, 지적 재산(IP) 관리 및 규정 준수에 대해 똑같이 어려움을 겪고 있다는 것을 발견했습니다. 데이터 품질 저하, 확장성 한계 및 통합 문제와 같은 일반적인 문제를 추가하면 많은 GenAI PoC가 발전하지 못하는 이유를 쉽게 알 수 있습니다.

과장된 광고 너머: GenAI PoC의 현실

GenAI 도입 분명히 증가하고 있지만 PoC의 진정한 성공률은 여전히 ​​불분명합니다. 보고서는 다양한 통계를 제공합니다.

• 가트너 2025년 말까지 GenAI 프로젝트의 최소 30%가 PoC 단계를 거쳐 중단될 것으로 예측되며, 이는 70%가 생산으로 전환될 수 있음을 의미합니다.
• Avanade의 연구(인용됨) RTI인사이트) GenAI 프로젝트의 41%가 PoC 단계에 머물러 있는 것으로 나타났습니다.
• Deloitte 2025년 XNUMX월 기업에서의 GenAI의 상태 보고서에 따르면 PoC 중 10-30%만이 생산으로 확장될 것으로 추정됩니다.
• IDC의 연구(인용됨) CIO닷컴)에 따르면 평균적으로 5개의 PoC 중 37개(13%)만 생산에 들어가는 것으로 나타났습니다.

추정치가 10%에서 70%에 이르기 때문에 실제 성공률은 낮은 수준에 가까울 가능성이 큽니다. 이는 많은 조직이 확장을 위한 명확한 경로가 있는 PoC를 설계하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 낮은 성공률은 리소스를 고갈시키고, 열정을 저하시키고, 혁신을 지연시켜 종종 "PoC 피로"라고 불리는 상황을 초래하여 팀이 결코 프로덕션에 들어가지 않는 파일럿을 실행하는 데 갇힌 것처럼 느끼게 합니다.

낭비된 노력을 넘어서

GenAI는 클라우드 컴퓨팅과 그 이전의 기존 AI와 마찬가지로 아직 도입 주기의 초기 단계에 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 널리 도입되기까지 15~18년이 걸렸지만 기존 AI는 8~10년이 걸렸고 여전히 성장하고 있습니다. 역사적으로 AI 도입은 초기의 흥분이 과장된 기대로 이어지고, 문제가 생기면 둔화되다가 결국 주류 사용으로 안정화되는 붐-불황 주기를 따랐습니다. 역사가 지침이라면 GenAI 도입에는 고유한 기복이 있을 것입니다.

이러한 사이클을 효과적으로 탐색하려면 조직은 모든 ​​PoC가 확장성을 염두에 두고 설계되어 낭비되는 노력으로 이어지는 일반적인 함정을 피해야 합니다. 이러한 과제를 인식한 선도적인 기술 및 컨설팅 회사는 조직이 실험을 넘어 GenAI 이니셔티브를 성공적으로 확장할 수 있도록 돕는 구조화된 프레임워크를 개발했습니다.

본 기사의 목적은 GenAI PoC가 테스트 단계에서 실제 영향으로 전환될 가능성을 크게 높일 수 있는 실질적이고 전술적인 단계를 설명하여 이러한 프레임워크와 전략적 노력을 보완하는 것입니다.

성공적인 GenAI PoC를 위한 핵심 전술 단계

1. 생산을 염두에 두고 사용 사례를 선택하세요

무엇보다도 프로덕션으로 가는 명확한 경로가 있는 사용 사례를 선택하세요. 이는 포괄적이고 전사적인 GenAI 준비성 평가를 실시한다는 의미는 아닙니다. 대신 데이터 품질, 확장성, 통합 요구 사항과 같은 요소에 따라 각 사용 사례를 개별적으로 평가하고 프로덕션에 도달할 가능성이 가장 높은 사례를 우선시하세요.

올바른 사용 사례를 선택하는 동안 고려해야 할 몇 가지 주요 질문은 다음과 같습니다.

• 내 PoC가 장기적인 사업 목표와 일치합니까?
• 필요한 데이터에 합법적으로 접근하고 사용할 수 있는가?
• 확장을 방해할 명확한 위험이 있습니까?

2. 시작 전 성공 지표를 정의하고 정렬합니다.

PoC가 정체되는 가장 큰 이유 중 하나는 성공을 측정하기 위한 잘 정의된 지표가 부족하기 때문입니다. 목표와 ROI 기대치에 대한 강력한 일치가 없다면 기술적으로 건전한 PoC조차도 생산에 대한 지지를 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. ROI를 추정하는 것은 쉽지 않지만 몇 가지 권장 사항은 다음과 같습니다. 

• 이와 같은 프레임워크를 고안하거나 채택하십시오. 한. 
• 비용 계산기를 사용하세요. 이 OpenAI API 가격 책정 도구 그리고 클라우드 제공업체 계산기를 이용해 비용을 추산해 보세요.
• 단일 목표 대신, 불확실성을 설명하기 위한 확률을 적용한 범위 기반 ROI 추정치를 개발합니다.

다음은 우버의 QueryGPT 팀은 텍스트-SQL GenAI 도구의 잠재적 영향을 추정했습니다.

3. 빠른 실험 가능

GenAI 앱을 구축하는 것은 지속적인 반복을 필요로 하는 실험에 관한 것입니다. 기술 스택, 아키텍처, 팀 및 프로세스를 선택할 때 이러한 반복적 접근 방식을 지원하는지 확인하십시오. 선택 사항은 가설 생성 및 테스트 실행에서 데이터 수집, 결과 분석, 학습 및 개선에 이르기까지 원활한 실험을 가능하게 해야 합니다. 

• 실험을 가속화하기 위해 중소 규모 서비스 공급업체를 고용하는 것을 고려하세요.
• 왼쪽 메뉴에서 벤치 마크처음부터 평가 및 평가 프레임워크를 사용하여 사용 사례와 목표에 맞는지 확인합니다.
• 다음과 같은 기술을 사용하세요 LLM-판사로서 or LLM-심사위원 평가를 자동화(반자동화)한다.

4. 마찰이 적은 솔루션을 목표로 하세요

저마찰 솔루션은 승인이 덜 필요하므로 채택 및 확장에 대한 반대가 적거나 전혀 없습니다. GenAI의 급속한 성장으로 인해 PoC 및 프로덕션 배포를 가속화하도록 설계된 도구, 프레임워크 및 플랫폼이 폭발적으로 증가했습니다. 그러나 이러한 솔루션 중 다수는 IT, 법률, 보안 및 위험 관리 팀의 엄격한 검토가 필요한 블랙박스로 작동합니다. 이러한 과제를 해결하고 프로세스를 간소화하려면 저마찰 솔루션을 구축하기 위한 다음 권장 사항을 고려하세요.

• 승인을 위한 전담 로드맵 만들기: 파트너 팀의 우려 사항을 해결하고 승인을 얻기 위한 전담 로드맵을 만드는 것을 고려하세요.
• 사전 승인된 기술 스택을 사용하세요. 가능하면 이미 승인되어 사용 중인 기술 스택을 사용하여 승인 및 통합이 지연되는 것을 방지하세요.
• 필수 도구에 집중: 초기 PoC는 일반적으로 모델 미세 조정, 자동화된 피드백 루프 또는 광범위한 관찰 가능성/SRE를 요구하지 않습니다. 대신 벡터화, 임베딩, 지식 검색, 가드 레일 및 UI 개발과 같은 핵심 작업을 위한 도구를 우선시합니다.
• 로우코드/노코드 도구는 주의해서 사용하세요. 이러한 도구는 타임라인을 가속화할 수 있지만, 블랙박스 특성으로 인해 사용자 정의 및 통합 기능이 제한됩니다. 주의해서 사용하고 장기적인 영향을 고려하세요.
• 보안 문제를 조기에 해결하세요. 합성 데이터 생성, PII 데이터 마스킹, 암호화와 같은 기술을 구현하여 보안 문제를 사전에 해결하세요.

5. 날씬하고 기업가적인 팀을 구성하세요

모든 프로젝트와 마찬가지로, 필수적인 기술을 갖춘 올바른 팀을 갖는 것이 성공에 중요합니다. 기술적 전문성 외에도 팀은 민첩하고 기업가적이어야 합니다. 

• 올바른 문제를 해결하고 있는지 확인하려면 제품 관리자와 주제 전문가(SME)를 포함시키는 것을 고려하세요. 
• 팀에 풀스택 개발자와 머신러닝 엔지니어가 모두 있는지 확인하세요. 
• PoC를 위해 특별히 고용하거나 우선순위가 더 높고 장기적 프로젝트에서 내부 리소스를 빌리는 것은 피하세요. 대신, 적합한 인재를 빠르게 영입할 수 있는 중소 규모 서비스 공급업체를 고용하는 것을 고려하세요. 
• 1일차부터 법률 및 보안 분야의 파트너를 확보하세요.

6. 비기능적 요구 사항도 우선 순위 지정

성공적인 PoC를 위해서는 명확한 문제 경계와 고정된 기능적 요구 사항 집합을 확립하는 것이 중요합니다. 그러나 비기능적 요구 사항은 간과해서는 안 됩니다. PoC는 문제 경계 내에 집중해야 하지만 아키텍처는 고성능을 위해 설계되어야 합니다. 더 구체적으로, 밀리초 지연 시간을 달성하는 것이 당장 필요하지 않을 수 있지만, PoC는 베타 사용자가 확장됨에 따라 원활하게 확장할 수 있어야 합니다. 도구에 대해 유연하고 독립적인 모듈식 아키텍처를 선택하세요.

7. 환각을 다루는 계획을 고안하세요

환각은 언어 모델에서 불가피합니다. 따라서 가드레일은 GenAI 솔루션을 책임감 있게 확장하는 데 중요합니다. 그러나 PoC 단계에서 자동화된 가드레일이 필요한지 여부와 어느 정도 필요한지 평가합니다. 가드레일을 무시하거나 과도하게 엔지니어링하는 대신 감지합니다. 모델이 환각을 볼 때 PoC 사용자에게 이를 알립니다.

8. 제품 및 프로젝트 관리 모범 사례 채택

이 XKCD 그림은 프로덕션과 마찬가지로 PoC에도 적용됩니다. 모든 사람에게 맞는 플레이북은 없습니다. 그러나 프로젝트 및 제품 관리의 모범 사례를 채택하면 진행을 간소화하고 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

• 전술적 계획과 실행에는 칸반이나 애자일 방법을 활용하세요.
• 모든 것을 문서화하십시오.
• 파트너 팀과 효과적으로 협업하기 위해 스크럼 오브 스크럼을 개최하세요.
• 이해관계자와 경영진에게 진행 상황을 알리세요.

결론

성공적인 GenAI PoC를 운영하는 것은 단순히 기술적 타당성을 증명하는 것이 아니라 장기적으로 기본적 선택을 평가하는 것입니다. 올바른 사용 사례를 신중하게 선택하고, 성공 지표에 맞춰 조정하고, 신속한 실험을 가능하게 하고, 마찰을 최소화하고, 올바른 팀을 구성하고, 기능적 및 비기능적 요구 사항을 모두 해결하고, 환각과 같은 과제를 계획함으로써 조직은 PoC에서 프로덕션으로 이동할 가능성을 극적으로 높일 수 있습니다.

그러나 위에 설명된 단계는 포괄적이지 않으며 모든 권장 사항이 모든 사용 사례에 적용되는 것은 아닙니다. 각 PoC는 고유하며 성공의 핵심은 이러한 모범 사례를 특정 비즈니스 목표, 기술적 제약 및 규제 환경에 맞게 조정하는 것입니다.

강력한 비전과 전략은 GenAI 도입에 필수적이지만, 올바른 전술적 단계가 없다면 가장 잘 짜여진 계획조차도 PoC 단계에서 멈출 수 있습니다. 실행은 훌륭한 아이디어가 성공하거나 실패하는 곳이며, 명확하고 체계적인 접근 방식을 갖추면 혁신이 실제 세계에 미치는 영향으로 전환됩니다.