성공적인 GenAI PoC를 위한 전술적 단계

Proof of Concept (PoC) 프로젝트는 새로운 기술의 테스트 장소이며, Generative AI (GenAI)도 예외는 아닙니다. GenAI PoC에서 성공이란 무엇을 의미할까요? 간단히 말해, 성공적인 PoC는 무리없이 생산에 chuyển환되는 것입니다. 문제는, 기술의 신식성과 빠른 발전으로 인해, 대부분의 GenAI PoC는 기술적 타당성과 정확도, 리콜과 같은 지표에 주로 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 협소한 초점은 PoC가 실패하는 주요 이유 중 하나입니다. McKinsey 설문조사에 따르면, 응답자의 4분의 1이 정확도에 대해 우려를 표명했지만, 많은 사람들이 보안, 설명 가능성, 지적 재산권 관리, 규제 준수와 같은 문제에 대해서도同等하게 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 품질의 낮음, 확장성 제한, 통합 문제와 같은 일반적인 문제를 추가하면, 많은 GenAI PoC가 생산으로 전환되지 않는 이유를 쉽게 알 수 있습니다.

과대평가를 넘어서: GenAI PoC의 현실

GenAI 채택은 명확히 증가하고 있지만, PoC의 실제 성공률은 불분명합니다. 보고서는 다양한 통계를 제공합니다:

• Gartner는 2025년 말까지, 적어도 30%의 GenAI 프로젝트가 PoC 단계 이후에 폐기될 것이라고 예측하며, 이는 70%가 생산으로 전환될 수 있음을 의미합니다.
• Avanade의 연구(RTInsights에 인용됨)에 따르면, 41%의 GenAI 프로젝트가 여전히 PoC에 고착되어 있습니다.
• Deloitte의 2025년 1월 The State of GenAI in the Enterprise 보고서에 따르면, PoC 중 10~30%만이 생산으로 확대될 것입니다.
• IDC의 연구(CIO.com에 인용됨)에 따르면, 평균적으로 37개의 PoC 중 5개(13%)만이 생산으로 전환됩니다.

추정치가 10%에서 70%까지이지만, 실제 성공률은 낮은 쪽에 더 가까울 것입니다. 이는 많은 조직이 확장 가능한 경로를 갖춘 PoC를 설계하는 데 어려움을 겪고 있음을 강조합니다. 낮은 성공률은 자원을 소모시키고, 열정을 약화시키고, 혁신을 방해하여, 종종 “PoC 피로”라고 불리는 현상이 발생하여, 팀이 생산으로 전환되지 않는 파일럿을 실행하는 것에 갇히게 됩니다.

낭비된 노력의 넘어서

GenAI는 여전히 채택 주기의 초기 단계에 있으며, 클라우드 컴퓨팅과 전통적인 AI와 마찬가지입니다. 클라우드 컴퓨팅은 광범위한 채택에 도달하기 위해 15~18년이 걸렸으며, 전통적인 AI는 8~10년이 걸렸으며, 여전히 성장하고 있습니다. 역사적으로, AI 채택은 초기의 흥분으로 인해 과도한 기대를 초래한 후, 도전이 등장했을 때 속도가 느려지기 전에, 마침내 안정적인 사용으로 전환되는 붐-버스트 주기를 따랐습니다. 역사에 따르면, GenAI 채택도 자신의 업과 다운을 가질 것입니다.

이 주기를 효과적으로 탐색하기 위해, 조직은 모든 PoC가 확장 가능성을 고려하여 설계되어야 하며, 낭비된 노력으로 이어지는 일반적인 함정을 피해야 합니다. 이러한 도전을 인정하면서, 주요 기술 및 컨설팅 회사들은 조직이 실험을 넘어서서 GenAI 이니셔티브를 성공적으로 확장하는 데 도움이 되는 구조화된 프레임워크를 개발했습니다.

이 기사의 목적은 이러한 프레임워크와 전략적 노력을 보완하여, GenAI PoC가 테스트에서 실제 영향으로 전환될 가능성을 크게 증가시키는 실용적이고 전술적인 단계를 강조하는 것입니다.

성공적인 GenAI PoC를 위한 주요 전술적 단계

1. 생산을 고려하여 사용 사례를 선택

첫째로, 생산으로의 명확한 경로를 갖춘 사용 사례를 선택합니다. 이는 종합적인, 기업 전체의 GenAI 준비도 평가를 수행하는 것을 의미하지 않습니다. 대신, 각 사용 사례를 개별적으로 평가하여 데이터 품질, 확장성, 통합 요구 사항과 같은 요인을 고려하고, 생산으로 전환될 가능성이 가장 높은 사용 사례를 우선순위로 합니다.

사용 사례를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 더 중요한 질문:

• 내 PoC는 장기적인 비즈니스 목표와 일치합니까?
• 필요한 데이터를 법적으로 접근하고 사용할 수 있습니까?
• 확장을 방해할 수 있는 명확한 위험이 있습니까?

2. 시작 전 성공 지표를 정의하고 일치

PoC가停滞하는 가장 큰 이유 중 하나는 성공을 측정하는 잘 정의된 지표의 부족입니다. 강력한 목표와 ROI 기대치에 대한 일치가 없으면, 기술적으로健全한 PoC조차도 생산을 위한 승인을 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. ROI를 추정하는 것은 쉽지 않지만, 다음을 추천합니다:

• 이와 같은 프레임워크를 고안하거나 채택합니다. 이 프레임워크.
• 비용 계산기를 사용하여 비용을 추정합니다. 예를 들어, 이 OpenAI API 가격 도구와 클라우드 제공업체의 계산기를 사용합니다.
• 단일 목표 대신, 불확실성을 고려하여 범위 기반 ROI 추정을 개발합니다.

예를 들어, Uber의 QueryGPT 팀은 자신의 텍스트-SQL GenAI 도구의 잠재적인 영향을 추정했습니다.

3. 신속한 실험을 가능하게 함

GenAI 앱을 구축하는 것은 상시 반복이 필요한 실험이며, 기술 스택, 아키텍처, 팀, 프로세스를 선택할 때, 이러한 반복적인 접근 방식을 지원하는지 확인해야 합니다. 선택은 가설 생성, 테스트 실행, 데이터 수집, 결과 분석, 학습 및 개선과 같은 실험을 원활하게 지원해야 합니다.

• 실험을 가속화하기 위해 중소형 서비스 업체를 고용하는 것을 고려합니다.
• 사용 사례와 목적에 맞는 벤치마크, 평가 및 평가 프레임워크를 처음부터 선택합니다.
• LLM-판별자 또는 LLM-심판 또는 LLM-심판단과 같은 기술을 사용하여 평가를 자동화(반자동화)합니다.

4. 저마찰 솔루션을 목표로 함

저마찰 솔루션은 승인에 필요한 절차가 적기 때문에, 채택 및 확장에 대한 반대가 적습니다. GenAI의 빠른 성장은 PoC와 생산 배포를 가속화하기 위한 도구, 프레임워크 및 플랫폼의 폭발적인 증가로 이어졌습니다. 그러나 이러한 솔루션의 대부분은 검토를 필요로 하는 블랙박스として 작동합니다. 이러한 도전을 해결하고 프로세스를 간소화하기 위해, 저마찰 솔루션을 구축하기 위한 다음 추천을 고려합니다:

• 승인에 대한 전용 로드맵을 생성합니다. 파트너 팀의 우려와 승인을 얻는 데 대한 전용 로드맵을 생성하는 것을 고려합니다.
• 사전 승인된 기술 스택을 사용합니다. 언제든지 가능하면 이미 승인되고 사용 중인 기술 스택을 사용하여 승인과 통합에 대한 지연을 피합니다.
• 핵심 작업에 중점을 둡니다. 초기 PoC는 일반적으로 모델 세부 조정을 필요로 하지 않으며, 자동 피드백 루프나 광범위한 관찰 가능성/SRE가 필요하지 않습니다. 대신, 벡터화, 임베딩, 지식 검색, 가드레일 및 UI 개발과 같은 핵심 작업을 위한 도구에 중점을 둡니다.
• 저코드/노코드 도구를 주의하여 사용합니다. 이러한 도구는 타임라인을 가속화할 수 있지만, 그들의 블랙박스 특성으로 인해 사용자 정의 및 통합 기능이 제한됩니다. 그들의 장기적인 의미를 고려하여 주의하여 사용합니다.
• 보안 우려를 초기에 해결합니다. 합성 데이터 생성, PII 데이터 마스킹 및 암호화를 통해 보안 우려를 예방적으로 해결합니다.

5. 린하고 기업가적인 팀을 구성

어떤 프로젝트와 마찬가지로, 성공을 위한 필수적인 기술을 갖춘 올바른 팀을 갖는 것은 중요합니다. 기술 전문 지식 외에도, 팀은 민첩하고 기업가적인 성격을 가져야 합니다.

• 제품 관리자와 주제 전문가(SME)를 포함하여 올바른 문제를 해결하는지 확인합니다.
• 팀에 풀스택 개발자와 머신러닝 엔지니어가 모두 포함되어 있는지 확인합니다.
• PoC 또는 더 높은 우선순위의 장기 프로젝트에서 내부 자원을 빌려쓰지 않도록 합니다. 대신, 올바른 재능을 신속하게 가져올 수 있는 중소형 서비스 업체를 고용하는 것을 고려합니다.
• 초기부터 법률 및 보안 파트너를 임베드합니다.

6. 비기능적 요구 사항도 우선

성공적인 PoC를 위해서는 명확한 문제 경계와 고정된 기능적 요구 사항 집합을 설정하는 것이 중요합니다. 그러나 비기능적 요구 사항을 무시해서는 안 됩니다. PoC는 문제 경계 내에서 유지되어야 하지만, 그 아키텍처는 높은 성능을 위해 설계되어야 합니다. 더 구체적으로, 밀리초 단위의 대기 시간을 달성하는 것은 즉각적인 필요는 아니지만, PoC는 베타 사용자가 확대됨에 따라 원활하게 확장할 수 있어야 합니다. 모듈식 아키텍처를 선택하여 유연하고 도구에 중립적인 아키텍처를 유지합니다.

7. 환각을 처리하기 위한 계획을 수립

환각은 언어 모델에서 불가피합니다. 따라서, 가드레일은 GenAI 솔루션을 책임 있게 확장하는 데 중요합니다. 그러나 자동 가드레일이 PoC 단계에서 필요한지 그리고 어느 정도 필요한지 평가합니다. 가드레일을 무시하거나 과도하게 설계하는 대신, 모델이 환각을 일으킬 때를 감지하고 PoC 사용자에게 플래그를 표시합니다.

8. 제품 및 프로젝트 관리 최선의 관행을 채택

이 XKCD 일러스트레이션은 PoC에도 마찬가지로 적용됩니다. 모든 상황에 맞는 플레이북은 없습니다. 그러나 프로젝트 및 제품 관리의 최선의 관행을 채택하면, 스트림라이닝 및 진행을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 전술적인 계획 및 실행을 위한 칸반 또는 애자일 방법을 사용합니다.
• 모든 것을 문서화합니다.
• 효과적으로 파트너 팀과 협력하기 위해 스크럼-오브-스크럼을 개최합니다.
• 스테이크홀더와 리더십을 진행 상황에 대해 정보를 제공합니다.

결론

성공적인 GenAI PoC를 실행하는 것은 기술적 타당성을 증명하는 것뿐만 아니라, 장기적으로 기초적인 선택을 평가하는 것입니다. 올바른 사용 사례를 선택하고, 성공 지표에 대한 일치를 달성하고, 신속한 실험을 가능하게 하고, 마찰을 최소화하고, 올바른 팀을 구성하고, 기능적 및 비기능적 요구 사항을 모두 해결하며, 환각과 같은 도전을 계획함으로써, 조직은 PoC를 생산으로 전환할 가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

그러나, 위에 열거된 단계는 완전하지 않으며, 모든 사용 사례에 적용되는 것은 아닙니다. 각 PoC는 고유하며, 성공의 핵심은 이러한 최선의 관행을 특정 비즈니스 목표, 기술 제약 및 규제 환경에 맞게 적응시키는 것입니다.

강력한 비전과 전략은 GenAI 채택에 필수적이지만, 올바른 전술적 단계 없이, даже 가장 잘 짜인 계획도 PoC 단계에서停滞할 수 있습니다. 실행은 जह곳에서 훌륭한 아이디어가 성공하거나 실패하는 곳입니다. 그리고, 명확하고 구조화된 접근 방식을 갖는 것은 혁신이 실제 영향으로 번역되도록 합니다.