AX 프로젝트가 PoC에서 멈추는 이유

2025년은 "에이전트의 해"라는 말과 함께 시작했습니다. 그런데 현장에서 더 자주 듣는 말은 다릅니다. "PoC는 했는데, 그다음이 없다"는 이야기입니다. 시연에서는 잘 돌아가던 AI가 실제 업무에 들어가면 쓰이지 않는 일이 반복됩니다.

기술이 부족해서 그런 경우는 많지 않습니다. 대부분은 시작할 때 정하지 않은 것들 때문입니다.

1. 풀려는 문제가 "AI 도입"인 경우

"우리도 AI를 써야 한다"에서 출발하면 PoC의 성공 기준이 "AI가 돌아간다"가 됩니다. 돌아가는 것은 금방 보여줄 수 있습니다. 하지만 돌아가는 것과 쓸모 있는 것은 다릅니다.

시작할 때 이 질문에 답할 수 있어야 합니다. 지금 누가, 무슨 일에, 시간을 얼마나 쓰고 있는가. 그 숫자가 없으면 PoC가 끝나도 성과를 말할 수 없습니다.

2. 데모용 데이터와 실제 데이터의 차이

PoC는 보통 깨끗하게 골라낸 문서 몇십 개로 합니다. 실제 업무 데이터는 스캔본, 버전이 섞인 파일, 담당자만 아는 약어로 가득합니다. 운영에서 품질이 떨어지는 가장 흔한 이유입니다.

PoC 단계부터 실제 데이터의 지저분한 표본을 넣어야 합니다. 결과가 덜 멋져 보이더라도, 그때 드러난 문제가 운영 설계의 출발점이 됩니다.

3. 틀렸을 때의 절차가 없는 경우

AI는 틀립니다. 중요한 것은 틀렸을 때 누가 어떻게 알아차리고, 어떻게 고치느냐입니다. 이 절차가 없으면 현업은 결과를 믿지 못하고, 믿지 못하는 도구는 쓰이지 않습니다.

• 답의 근거(원문 위치)를 함께 보여 주는가
• 사람이 확인해야 하는 경우를 구분하는가
• 틀린 사례를 모아 개선에 쓰는 통로가 있는가

4. 운영 주인이 없는 경우

PoC는 프로젝트 팀이 하지만, 운영은 현업이 합니다. 넘겨받을 사람이 처음부터 참여하지 않았다면 PoC가 끝나는 날 프로젝트도 끝납니다.

정리

PoC를 시작하기 전에 네 가지를 적어 보는 것을 권합니다. 줄이려는 시간 또는 비용, 쓸 실제 데이터, 틀렸을 때의 절차, 운영을 맡을 사람. 네 가지가 채워지면 PoC는 시연이 아니라 운영의 첫 단계가 됩니다.