AI를 현장에 붙이기 전에 먼저 정해야 할 것

현업에서 AI 프로젝트를 하다 보면 기술보다 먼저 막히는 곳이 있습니다. 무엇을 만들지, 어디까지 되면 성공인지를 사람마다 다르게 이해하고 있을 때입니다. AI 프로젝트에서 확인할 일을 시작할 때, 만드는 동안, 끝낼 때로 나눠서 정리해 보았습니다. 시작할 때는 문제와 성공 기준을 같은 말로 합의합니다. 예를 들어 현업이 "재고 문제를 AI로 풀어 달라"고 하면 바로 만들기 쉽습니다. 하지만 누가 어떤 판단을 하는 일인지, 무엇이 달라지면 성공인지를 먼저 글로 적어 서로 확인하는 편이 낫습니다. 그다음에는 전체를 만들지 않고, 작은 시제품으로 판단 하나만 해 보게 합니다. 작게 해 보면 요구가 어디서 어긋나는지 일찍 보입니다. 만드는 동안에는 업무에서 쓰는 말의 뜻과 데이터 기준을 맞춥니다. 같은 '재고'라는 말이 부서마다 다른 숫자를 가리킬 수 있습니다. AI가 부서마다 다른 뜻으로 해석하지 않도록, 업무 용어와 자료의 관계를 따로 정리해 알려 줍니다. 이렇게 용어와 관계를 정리한 것을 온톨로지라고 합니다. 세미나에서는 이 내용을 AI 에이전트가 읽는 정의 파일에 담는 과정을 보여 드렸습니다. 끝낼 때는 운영할 사람에게 넘깁니다. 만든 사람이 없어도 운영 담당자가 결과를 확인하고 고칠 수 있어야 실제로 쓰입니다. 그래서 누가 운영할지, 무엇을 확인하면 인계가 끝나는지를 처음부터 함께 정해 두는 것이 좋습니다. 정리하면, AI를 붙이기 전에 문제와 성공 기준, 업무 용어와 데이터 기준, 운영할 사람을 먼저 확인하자는 이야기입니다. 여러분은 현장에서 AI를 붙일 때 어느 단계에서 가장 많이 막히셨나요? 이 내용으로 10월 22일 온라인 세미나를 했고, 녹화는 유튜브에 있습니다.