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◼ 게스트 : 권수용 실장 / 아이크래프트 (info@datasona.co.kr)
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ AI 도입, 꿈과 현실의 냉혹한 간극
✔ AI PoC를 위한 좋은 시나리오란?
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 기업 AI 도입 시 흔히 겪는 PoC/파일럿 단계의 함정과 성공 전략을 다룹니다. 데이터 품질 문제, ‘기다리면 해결될 것’이라는 착각, 그리고 제대로 된 PoC 설계의 중요성을 실무 사례와 함께 설명합니다.
1. AI 도입의 기대와 현실
많은 기업이 AI를 도입하지만 실제 프로덕션까지 가지 못하는 경우가 대부분입니다.
*주요 원인
– PoC는 성공했지만 실제 환경에서 작동하지 않음
– 데이터 품질과 인프라 문제를 과소평가
– 기술 검증은 되었지만 비즈니스 적용 실패
2. 데이터 품질이 모든 것을 결정한다
AI 프로젝트 실패의 가장 큰 원인은 데이터 품질입니다.
1) 핵심 문제
– RAG 시스템에서 불완전한 데이터는 환각(Hallucination)을 유발
– 구조화되지 않은 PDF, JSON 데이터를 그대로 벡터화하면 의미가 왜곡됨
– 데이터 전처리 없이 진행하면 PoC 이후 확장 불가능
2) 해결 방법
– 데이터 마트 재구성
– 구조화 데이터를 자연어 문장으로 변환 후 벡터화
– 도메인별 데이터 정제 및 표준화
3. 잘 설계된 PoC와 파일럿의 조건
성공적인 AI 도입을 위한 PoC/파일럿 설계 원칙:
1) PoC 단계
– 기술 검증에 집중
– 제한된 데이터로 빠르게 실험
– 실패 가능성을 인정하고 여러 접근법 시도
2) 파일럿 단계
– 실제 업무 환경에서 테스트
– 데이터 품질, 보안, 확장성 검증
– 사용자 피드백 수집 및 반영
3) Common Layer 구축
– RAG, Agentic AI 등 여러 기술을 유연하게 적용할 수 있는 공통 인프라
– 기술 변화에 대응 가능한 아키텍처
4. 결론: 성공적인 AI 도입을 위한 3가지 원칙
① 데이터 우선 전략 – AI 기술보다 데이터 품질과 아키텍처가 먼저
② 빠른 시작, 점진적 확장 – 기다리지 말고 작게 시작해서 학습하며 성장
③ 통합적 접근 – 기술·데이터·비즈니스를 아우르는 전문가 협업
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