AI 운영: 기업이 모델 확장에 대해 잘못 알고 있는 것

경영진은 AI에 수백만 달러를 쏟아 붓고 있지만 2025년 BCG 연구에 따르면 기업 중 약 5%만이 AI에서 측정 가능한 가치를 대규모로 얻고 있으며 대부분은 거의 또는 전혀 보지 못하는 것으로 나타났습니다. 동시에 여러 설문 조사에 따르면 AI 프로젝트의 절반 이상이 열악한 데이터, 취약한 거버넌스, 불분명한 비즈니스 가치로 인해 개념 증명 후 생산에 도달하지 못 하거나 포기되는 것으로 나타났습니다.

문제는 영리한 모델이 부족하다는 것이 아닙니다. 문제는 이러한 모델이 매일 어떻게 실행, 소유 및 유지 관리되는지입니다. 즉, AI 운영 에는 대부분의 위험과 대부분의 장점이 있습니다.

이 게스트 게시물에서는 AI 확장이 왜 그렇게 자주 실패하는지, 참호에서 무엇이 잘못되고, 운영 우선 접근 방식이 궤도를 어떻게 바꾸는지 살펴봅니다.

대부분의 기업에서 AI 확장이 실패하는 이유는 무엇입니까?

대부분의 대규모 조직에는 AI 실험이 부족하지 않습니다. McKinsey의 최신 AI 현황 조사에 따르면 거의 모든 응답자가 어딘가에서 AI를 사용하고 있다고 보고했지만 소수만이 기업 수준에서 지속적인 영향을 보고 있는 것으로 나타났습니다.

실제 상황은 다음과 같습니다.

• 여러 사업부에서 수십 개의 개념 증명이 시작되었습니다.
• 데모에서 유망한 몇 가지 모습
• 보안 검토, 통합 작업 및 실제 사용자 피드백에서 살아남는 사람은 거의 없습니다.

이 패턴 아래에는 몇 가지 예측 가능한 문제가 있습니다.

• AI는 운영 능력이 아닌 일회성 "이니셔티브"입니다.
  AI는 시작 날짜와 종료 날짜가 있는 프로젝트처럼 취급됩니다. 예산 주기, 공급업체, 대시보드, 프레젠테이션이 있습니다. 누락된 것은 AI를 로드맵, 소유권 및 실행 예산이 필요한 제품으로 보는 관점입니다.
• 프로덕션 환경을 무시하는 파일럿
  많은 파일럿은 수동으로 선별된 데이터 세트, 수동 기능 엔지니어링 또는 단일 고급 사용자에 조용히 의존합니다. 라이브 생태계에는 그 어느 것도 존재하지 않습니다. 팀이 동일한 아티팩트를 프로덕션으로 옮기려고 하면 데이터 액세스부터 대기 시간 동작까지 모든 것이 한꺼번에 변경됩니다.
• 확장에 대한 경제적 관점이 없음
  이사회에서는 생산성이 10배 향상된다는 이야기를 듣습니다. 그들이 거의 보지 못하는 것은 인프라, 관찰 가능성, 모델 업데이트 및 변경 관리에 대한 비용이 많이 드는 관점입니다. 그렇지 않으면 기대치가 치솟고 AI는 첫 번째 프로젝트가 실망스러울 때 "실패한 혁신" 목록에 오르게 됩니다.

엔터프라이즈 AI 확장을 위한 대부분의 플레이북에서는 여전히 올바른 모델과 플랫폼을 선택하면 나머지는 주로 실행 세부 사항이라고 가정합니다. 실제로 AI 작업을 설계하고 실행하는 방식은 처음에 어떤 대규모 언어 모델을 선택했는지보다 더 중요한 경우가 많습니다.

일반적인 운영상의 함정

실패하거나 중단된 AI 이니셔티브를 살펴보면 거의 항상 동일한 운영 패턴을 발견합니다.

야생에서 볼 수 있는 함정

이러한 증상 뒤에는 몇 가지 구조적 문제가 계속 나타납니다.

• 단편화된 데이터 공급망
  학습, 테스트, 제공을 위한 데이터는 서로 다른 경로에서 제공되지만 데이터 관리 서비스는 이러한 파이프라인을 통합하여 드리프트와 불안정성을 줄입니다. 모델은 테스트에서는 잘 작동하지만, 입력 분포와 신선도가 완전히 다르기 때문에 프로덕션에서는 잘못 작동합니다.
• 벽을 넘어선 협업
  데이터 과학자는 노트북을 소유합니다. 플랫폼 팀은 클러스터를 소유합니다. 사업주는 KPI를 소유합니다. 개념부터 폐기까지 전체 수명주기를 소유하는 사람은 없습니다. 모든 핸드오프로 인해 지연, 재작업 및 미묘한 기대 불일치가 발생합니다.
• 나중에 고려되는 운영 위험
  출시가 가까워지면 법률, 규정 준수 및 보안이 대화에 포함됩니다. 완성된 솔루션을 확인하고 정당한 우려를 제기하면 프로젝트가 중단됩니다. 실제 문제는 늦은 개입인데, “거버넌스가 AI를 막고 있는 것”처럼 느껴집니다.

AI 운영 전략이 없으면 조종사는 계속 발이 묶이게 됩니다. 결국 회사 운영 방식에 전혀 포함되지 않는 흥미로운 작업이 이루어지게 됩니다.

MLOps는 AI 작업의 누락된 링크입니다.

MLOps는 종종 "기계 학습을 위한 DevOps"로 설명됩니다. 그 정의는 기술적으로는 정확하지만 현재 진행 중인 상황을 과소평가합니다. 실제로 MLOps는 모델을 실행 가능한 시스템으로 전환하고 이를 실제 비즈니스 결과와 연결하는 분야입니다.

AI 작업은 MLOps가 함께 묶어야 하는 세 가지 계층으로 생각할 수 있습니다.

• 자산

MLOps 채택에 대한 연구에 따르면 워크플로 조정, 재현성, 버전 관리 및 모니터링과 같은 관행은 모두 더 높은 사용자 만족도 및 더 나은 결과와 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 관행이 누락되었을 때 실패 모드가 얼마나 구체적인지 알기 전까지는 이는 추상적으로 들립니다.

MLOps는 한 번 구매하면 되는 도구 범주가 아닙니다. 데이터 과학, 플랫폼 및 제품 팀이 하나의 시스템으로 작동할 수 있도록 하는 것이 운영 척추입니다. 이것이 바로 진지한 AI 운영 프로그램의 핵심이 되는 이유입니다.

실제 생활에서 작동하는 거버넌스 및 모니터링

많은 기업이 긴 정책 문서를 작성하여 AI 위험에 대응합니다. 모델을 구축하고 실행하는 팀을 위해 이러한 문서를 일상적인 업무로 바꾸는 데 성공하는 사람은 거의 없습니다.

성숙한 AI 운영은 거버넌스를 세 가지 실제 루프로 구축하는 경향이 있습니다.

• 기술 모니터링 루프

최근 업계 분석에 따르면 열악한 데이터 거버넌스와 취약한 AI 감독이 이미 많은 AI 프로젝트가 향후 1~2년 내에 실패하거나 취소될 것으로 예상되는 주요 이유인 것으로 나타났습니다.

제가 함께 일하는 가장 성공적인 조직은 이러한 루프를 별도의 "위험 이니셔티브"가 아닌 AI 운영 플레이북의 일부로 취급합니다. 가능한 한 자동화하고(데이터 계보, 액세스 제어 확인, 드리프트 감지) 판단이 필요한 곳에 사람의 시간을 보냅니다.

AI 확장 성공 사례 연구

이를 구체적으로 설명하기 위해 자주 나타나는 두 가지 익명 패턴을 살펴보겠습니다.

사례 연구 1: 개념 증명 극장에서 프로덕션 AI까지

한 글로벌 소매업체는 수요 예측, 동적 가격 책정, 마케팅 개인화, 매장 운영 등 다양한 파일럿 단계에서 40개 이상의 AI 사용 사례를 보유했습니다. 어느 시점에서든 단 두 개만 활성화되었으며 둘 다 지속적인 수동 개입이 필요했습니다.

주요 문제:

• 각 팀은 자체 파이프라인과 인프라 패턴을 구축했습니다.
• 모니터링, 데이터 액세스 또는 모델 배포 에 대한 공유 표준이 없습니다.
• 사업주들은 AI를 손익의 일부가 아닌 'IT의 프로젝트'로 여겼습니다.

회사는 방향을 바꾸고 다음과 같은 세 가지 책임을 맡은 소규모 중앙 AI 운영 그룹을 만들었습니다.

• 참조 MLOps 스택(데이터 수집 패턴, 학습 및 제공 파이프라인, 실험 추적, 모델 레지스트리)을 정의하고 유지 관리합니다.
• 관찰 가능성, 거버넌스, 비용 보고에 대한 표준을 설정하고 시행합니다.
• 비즈니스 팀이 AI 사용 사례를 소유자, 성공 지표, 로드맵이 포함된 제품으로 취급하도록 지도하세요.

18개월 이내:

• 아이디어부터 첫 번째 제품 출시까지의 시간이 9~12개월에서 약 8주로 단축되었습니다.
• 맞춤형 스크립트 대신 공유 도구를 사용하여 20개 이상의 모델이 실행되었습니다.
• 분기별 검토를 통해 각 사용 사례를 마진 및 재고에 대한 측정 가능한 영향과 연결했습니다.

흥미로운 부분은 변하지 않은 것입니다. 기본 모델은 상당히 유사하게 유지되었습니다. 단계적 변화는 새로운 알고리즘이 아닌 공유 작업을 통한 규율 있는 엔터프라이즈 AI 확장 에서 비롯되었습니다.

사례 연구 2: 현실과의 접촉에서 살아남는 산업용 AI

한 산업 제조업체는 중요 장비에 예측 유지 관리 모델을 사용하려고 했습니다. 첫 번째 시도는 실패했습니다. 과거 센서 데이터를 기반으로 훈련된 모델은 오프라인 테스트에서는 정확해 보였지만, 프로덕션에서는 허위 경보가 너무 많이 발생했습니다. 기술자들은 주의를 기울이지 않았습니다.

내부 검토 결과 세 가지 근본 원인이 발견되었습니다.

• 훈련 데이터는 실제 센서 노이즈를 반영하지 않는 방식으로 정리되었습니다.
• 라이브 파이프라인에는 훈련에 있었던 두 가지 주요 신호가 누락되었습니다.
• 모델 예측이 기술자 작업 흐름을 어떻게 변화시킬지 아무도 매핑하지 않았습니다.

두 번째 시도에서 팀은 데이터 과학 콘테스트가 아닌 엔터프라이즈 AI 확장 문제로 작업을 재구성했습니다.

그들:

• 샘플링 빈도, 단위 및 누락된 데이터 처리를 보장하는 센서 스트림에 대한 명확한 "데이터 계약"을 정의했습니다.
• 수집에서 제공까지 통합 MLOps 파이프라인을 구현하여 재학습된 모델이 최소한의 마찰로 프로덕션으로 이동할 수 있음
• 현실에 맞게 임계값과 경고 형식을 조정하여 설계에 기술자를 포함시켰습니다.

이제 모니터링에는 드리프트 지표와 현장 피드백이 모두 포함되었습니다. 모델이 저하되기 시작하면 일회성 구조 프로젝트 대신 동일한 표준화된 파이프라인을 통해 재교육이 처리되었습니다.

1년 이내에 대상 자산 클래스의 계획되지 않은 가동 중지 시간이 의미 있게 감소했습니다. 가장 중요한 변화는 모델 정확도의 급격한 향상이 아니라 전체 파이프라인의 신뢰성이었습니다.

여기서 어디로 가야합니까?

모델 확장에 대해 진지하게 생각하고 있다면 AI 작업을 최고 수준의 분야로 간주하는 것부터 시작하세요.

• 데이터 수집부터 폐기까지 2~3개의 고가치 사용 사례의 전체 수명주기를 매핑합니다.
• 모델을 유지하는 모든 수동 단계, 핸드오프 및 "섀도우 프로세스"를 식별합니다.
• MLOps 스택의 어떤 요소를 공유할지 결정하세요.
• 위에 계층화하는 대신 해당 기본값에 거버넌스 및 모니터링을 구축합니다.

차세대 AI 물결에서 중요한 조직은 가장 화려한 데모를 갖춘 조직이 아닙니다. 그들은 드라마 없이도 수십 개의 생산 모델을 매달 조용히 운영하고 발전시킬 수 있는 사람들입니다. AI 운영을 해당 성숙도 수준으로 끌어올릴 수 있다면 나머지 스토리는 스스로 알아서 처리되기 시작합니다.