AI 개발 업체를 고용하시나요? 먼저 질문해야 할 7가지 사항

대부분의 AI 프로젝트는 배포 훨씬 전에 실패합니다.

모델이 나쁘기 때문이 아닙니다.

팀들이 까다로운 엔지니어링 질문들을 건너뛰기 때문입니다.

AI 개발 업체를 평가하고 있다면, 다음 7가지 질문을 먼저 던지십시오:

1. 데이터는 어떻게 보안 처리됩니까?

AI 시스템은 민감한 비즈니스 정보를 처리합니다.

질문하십시오:

• 데이터는 어디에 저장됩니까?
• 저장 시(at rest) 및 전송 시(in transit) 암호화가 활성화되어 있습니까?
• 프롬프트(prompts), 로그(logs), 임베딩(embeddings)에 누가 접근할 수 있습니까?
• 엔터프라이즈 보안 표준을 준수합니까?

보안은 첫날부터 설계에 반영되어야 합니다.

2. 어떤 관측성(observability)이 존재합니까?

모니터링할 수 없는 것은 개선할 수 없습니다.

운영 환경의 AI 시스템은 다음을 포함해야 합니다:

• 요청 추적(Request tracing)
• 프롬프트/버전 관리(Prompt/version tracking)
• 지연 시간 모니터링(Latency monitoring)
• 비용 가시성(Cost visibility)
• 오류 보고(Error reporting)

잘못된 출력(output)이 발생한 후 아무도 무슨 일이 일어났는지 설명할 수 없다면, 그것은 문제입니다.

3. 모델 드리프트(model drift)를 어떻게 처리합니까?

AI 성능은 시간이 지남에 따라 변합니다.

질문해야 할 사항:

• 출력값은 어떻게 평가됩니까?
• 피드백이 수집됩니까?
• 프롬프트/버전 관리는 어떻게 이루어집니까?
• 정확도가 떨어지면 어떻게 됩니까?

운영 시스템에는 반복 루프(iteration loops)가 필요합니다.

4. 장애 발생 시에는 어떻게 됩니까?

완벽한 시스템은 없습니다.

질문하십시오:

• 폴백 로직(fallback logic)이 있습니까?
• 인간의 검토(Human review)가 있습니까?
• 재시도 처리(Retry handling)가 있습니까?
• 우아한 성능 저하(Graceful degradation)가 구현되어 있습니까?

장애 처리는 데모보다 더 중요합니다.

5. 접근 권한은 어떻게 제어됩니까?

엔터프라이즈 AI 시스템에는 권한 관리가 필요합니다.

예시:

• 역할 기반 접근 제어(Role-based access)
• API 인증(API authentication)
• 감사 로그(Audit logs)
• 팀 수준의 제어(Team-level controls)

모든 사람이 모든 것에 접근해서는 안 됩니다.

6. 어떤 컴플라이언스(compliance) 가정이 존재합니까?

규제 산업에서는 특히 중요합니다.

시스템이 다음을 고려하는지 질문하십시오:

• GDPR
• SOC2
• HIPAA
• 금융 또는 내부 컴플라이언스 규칙

컴플라이언스는 사후 고려 사항이 되어서는 안 됩니다.

7. 인프라의 소유권은 누구에게 있습니까?

무엇인가에 서명하기 전에 소유권을 명확히 하십시오.

질문하십시오:

• 소스 코드 (Source code)의 소유권은 누구에게 있습니까?
• 클라우드 인프라 (Cloud infrastructure)의 소유권은 누구에게 있습니까?
• 모델 (Models)과 프롬프트 (Prompts)의 소유권은 누구에게 있습니까?
• 데이터 파이프라인 (Data pipelines)의 소유권은 누구에게 있습니까?

벤더 종속 (Vendor lock-in)을 피해야 합니다.

AI의 성공은 화려한 데모 (Demos)로 이루어지는 경우가 거의 없습니다.

그것은 보안이 확보된 인프라 (Infrastructure), 신뢰성 (Reliability), 관찰 가능성 (Observability), 그리고 장기적인 유지보수성 (Maintainability)에 관한 것입니다.

이 목록에 어떤 질문을 추가하시겠습니까?