AI PoC가 성공한 순간, 위험한 결정이 시작된다
작은 성공이 긍정을 이끌지만, 비즈니스는 전혀 다른 게임이다.
AI 프로젝트의 초기 단계는 대체로 조심스럽다.
제한된 데이터, 제한된 범위, 제한된 인원으로 실험이 진행된다.
그리고 어느 순간, 결과가 나온다.
정확도가 기대 이상으로 높고, 내부 데모는 긍정적인 반응을 얻는다.
그 시점부터 조직의 분위기는 바뀐다.
1. 상황
한 회사가 고객 응대 자동화를 목표로 AI PoC를 진행했다.
범위는 명확했다.
- 특정 유형의 문의만 처리
- 정제된 과거 데이터만 사용
- 숙련된 내부 인력이 결과를 검수
결과는 나쁘지 않았다. 처리 속도는 빨라졌고, 정확도도 기준을 넘겼다.
경영진은 질문했다.
“이걸 전사로 확산할 수 있겠는가.”
그 질문은 자연스러워 보였다.
2. 당시의 결정
PoC 성공 이후, 조직은 빠르게 움직였다.
- 적용 범위를 전 채널로 확대
- 기존 인력 재배치 논의 시작
- 외부 홍보 준비
- 추가 예산 승인
PoC는 “검증”의 의미였지만,
조직 내부에서는 “증명”으로 해석되었다.
실험의 결과가 전략의 근거가 되었다.
3. 놓친 질문
이 시점에서 충분히 다뤄지지 않은 질문들이 있다.
[첫 번째 질문]
PoC 환경과 실제 운영 환경의 차이는 무엇인가.
실험에서는 데이터가 정제되어 있었다.
운영에서는 예외가 반복적으로 발생한다.
예외를 처리하는 비용은 PoC 결과에 포함되지 않았다.
[두 번째 질문]
성공의 기준은 무엇이었는가.
정확도 90%는 수치상으로는 의미가 있었다.
그러나 나머지 10%가 어떤 유형의 오류인지에 대한 검토는 깊지 않았다.
그 10%가 고객 이탈을 유발하는 영역일 가능성은 계산되지 않았다.
[세 번째 질문]
확장 비용은 구조적으로 감당 가능한가.
모델 유지, 데이터 관리, 책임 구조, 품질 관리 체계.
PoC는 작았기 때문에 운영되었다.
확장은 조직의 체계를 요구한다.
4. 결과 또는 충분히 예상 가능한 결과
확장이 진행된 이후 몇 가지 변화가 나타났다.
- 예외 케이스 대응을 위한 인력이 다시 투입되었다
- 고객 불만이 특정 구간에서 증가했다
- 성과를 수치로 설명하기 어려워졌다
- 내부 책임 소재가 불분명해졌다
PoC는 성공했지만, 운영은 다른 문제였다.
실험은 통제된 환경에서의 가능성을 보여준다.
운영은 통제되지 않은 환경에서의 지속 가능성을 요구한다.
이 둘은 다른 질문에 답한다.
5. 다시 돌아간다면 (하지 않는 선택)
다시 판단한다면, 다음과 같은 선택은 하지 않을 가능성이 있다.
- PoC 성공을 전략적 확장의 신호로 즉시 해석하는 것
- 운영 구조 점검 이전에 조직 재편을 시작하는 것
- 성공 사례를 외부 메시지로 먼저 사용하는 것
PoC의 성공은 가능성을 보여준다.
그러나 가능성이 곧 준비를 의미하지는 않는다.
조직이 가장 낙관적이 되는 순간은,
판단이 가장 빨라지는 순간이기도 하다.
AI 프로젝트에서 위험은 실패보다 성공 직후에 시작되는 경우가 있다
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