블로그

생성형 AI 거버넌스는 3층이다

정책·운영·배포를 리스크 단계로 묶어라

거버넌스를 법무 체크리스트로 몰아넣으면 현장이 멈춘다. 3층 구조(정책·운영·배포)에 리스크 단계별 차등 통제를 얹어야 속도와 안전을 동시에 확보한다. EU AI Act와 NIST 기준을 내부 규칙으로 번역하라.

읽기 →

AI 파이프라인은 데이터 계약 없인 무너진다

스키마 드리프트를 원천에서 차단하라

PoC는 돌지만 6개월 뒤 모델이 흔들리는 이유는 대부분 상류 스키마다. 데이터 계약은 스키마·의미·SLA를 API처럼 고정하고, Shift Left로 배포 전에 위반을 막는다. 관건은 기술이 아니라 조직 채택이다.

읽기 →

AX 교육, 툴 수업이면 실패한다

성인 학습 6원칙으로 업무를 다시 설계

대부분의 AX 교육이 정착되지 않는 이유는 간단하다. 성인은 도구가 아니라 자기 업무 성과를 배우기 때문이다. Andragogy 6원칙에 맞춘 사전→실습→후속 점검 구조로 워크숍을 재설계하라.

읽기 →

88% 도입, 23% 스케일의 역설

대부분은 아직 가치 실현 전 단계다

해외 리포트는 ‘도입’이 보편화됐지만 ‘스케일’은 소수라고 못 박는다. 88% 도입, 23% 스케일의 간극은 PoC 습관과 운영 부재에서 생긴다. KPI 연결, MLOps, 70% 법칙, 데이터 품질이 돌파구다.

읽기 →

정확도 대신 신뢰도를 평가하라

ARS·RGC·ACR·PAAS와 에스컬레이션을 기본값으로

오프라인 정확도 92%로는 배포 안전을 보장하지 못한다. 런타임 신뢰 지표(ARS/RGC/ACR/PAAS), 사전 hallucination 확률 예측, 명시적 에스컬레이션 정책을 함께 설계해야 운영에서 버틴다.

읽기 →

정확도 집착은 AI 운영을 막는다

PoC 지표를 버리고 운영 지표로 재설계하라

정확도와 도입률은 PoC를 통과시키는 숫자일 뿐 운영을 움직이지 않는다. 선행지표와 비즈니스 KPI의 2축으로 재설계해야 파일럿 연옥을 벗어난다. 라이선스 수가 아니라 흐름·비용·리스크를 보라.

읽기 →