AI 프로젝트 100% 성공을 위한 체크리스트 17 [새책] 작성일 02-22 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qtamTnfzMa"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="12358ed8f0fe11f201a58da221915d21a345a43b05b3b6200201116c0aec035c" data-idxno="437073" data-type="photo" dmcf-pid="Bvxgw8UZMg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/22/552810-SDi8XcZ/20260222060011755lkvm.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="zVY0KvkLMN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/22/552810-SDi8XcZ/20260222060011755lkvm.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="51c42c0942a7d17ff2ecbee810bf13f54823e9b279fbcff589ba0bc2264ecb35" dmcf-pid="bTMar6u5Jo" dmcf-ptype="general"><strong>AI 프로젝트 100% 성공을 위한 체크리스트 17<br>유진호 지음 | 정진호 그림 | 376쪽 | 책만 | 2만8000원</strong></p> <p contents-hash="da0deedc2aa4a7a2d908980bff15df9253b7798076bdbbdcc40fd857214b10d2" dmcf-pid="KyRNmP71iL" dmcf-ptype="general">"AI 프로젝트의 실패율은 80~85%에 달하는데, 이는 통상적인 IT 프로젝트 실패율(40%)의 두 배에 달하는 수치이다. 하지만 더 큰 문제는 대부분의 기업이 이런 위험을 모른 채 수십억 원을 쏟아붓고 있다는 것이다."</p> <p contents-hash="b7453332592e0f402ca1643a41d636be373bdbf736e721ca510c46a29a60b103" dmcf-pid="9WejsQztnn" dmcf-ptype="general">생성형 인공지능(AI), 거대언어모델(LLM)과 각종 개발 도구의 발전으로 프로젝트의 '시작' 자체는 쉬워졌다. 그러나 이는 동시에 준비 부족 상태에서의 무분별한 도전을 부추기는 요인으로도 작용하고 있다.</p> <p contents-hash="246f9cb80610a11261579f7f61d9b989d04177abff7e4d70b18b2b0536e84f29" dmcf-pid="2YdAOxqFLi" dmcf-ptype="general">AI 프로젝트가 반복적으로 실패하는 구조적 원인을 짚고, 성공 가능성을 높이기 위한 실질적 판단 기준을 제시하는 책이 나왔다. 유진호 저자가 집필하고 정진호가 그림을 맡은 신간 'AI 프로젝트 100% 성공을 위한 체크리스트 17'이다.</p> <p contents-hash="a0692200b1c4b64b623426f058f2f584ebf650fb3aa7e1777146e02e55ef0b4e" dmcf-pid="VGJcIMB3LJ" dmcf-ptype="general">이 책은 AI 프로젝트의 전 과정을 하나의 흐름으로 설명한다. 프로젝트 착수 이전 단계의 타당성 검토와 문제 정의를 출발점으로 시스템 아키텍처 설계, 데이터 확보 전략, 모델 및 LLM 선택, 워크플로 설계 등 구현 과정의 핵심 의사결정을 다룬다. 여기에 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(RAG) 최적화, 성능 평가 체계, 환각 현상 대응 전략, 조직 내 인적 요소 관리 등 상용 단계에서의 운영 이슈까지 폭넓게 짚는다. 기술 도입부터 구축, 운영에 이르는 전 주기를 체크리스트 관점으로 구조화한 점이 특징이다.</p> <p contents-hash="c9d8a05b6e6439fc96d4fb778e198ceab963dce702685368e4787a0f3d6b72e0" dmcf-pid="fHikCRb0Rd" dmcf-ptype="general">부록 역시 실무 활용도를 고려했다. 오픈 가중치 모델 선택 시 참고할 판단 항목과 모델 카드 해석 기준을 제시하는 한편, AI 프로덕트 기획 단계에서 검토해야 할 전략적 질문도 담았다. 단순한 기술 안내서를 넘어 의사결정 지원 도구의 성격을 강화했다.</p> <p contents-hash="217bacb9b512d356fb273ff7cf4158a49dc9288fe9287ec6e472475a67c5a2b8" dmcf-pid="4XnEheKpRe" dmcf-ptype="general">저자는 AI 프로젝트 실패의 주요 원인으로 ▲데이터 편향 ▲부적절한 평가 지표 ▲환각(hallucination) 현상 ▲데이터 활용 과정의 법적 리스크 등을 지목한다. 생성형 AI 활용 문턱이 낮아진 만큼 위험 관리와 거버넌스 체계의 중요성은 오히려 더 커졌다는 분석이다.</p> <p contents-hash="a0c5f7aa04b91375532bbd89478c36fed9ffed096d8bf60941c05742ca36989d" dmcf-pid="8ZLDld9UJR" dmcf-ptype="general">여기에 더해 AI 도입이 기술적 요소에만 머무르지 않고 본질적으로 조직 구조와 업무 시스템의 변화를 수반한다는 점도 강조한다. 업무 자동화와 최적화가 진행될수록 기존 역할과 프로세스의 재설계가 불가피하지만, 많은 기업이 여전히 소프트웨어 도입 자체를 성과로 간주하는 경향이 있다는 지적이다. 비효율적인 조직 체계 위에 새로운 AI 시스템을 얹는다고 즉각적인 효과가 보장되지는 않는다. 이러한 간극이 누적될 경우 기술 무용론과 프로젝트 실패로 이어질 가능성이 크다는 분석이다.</p> <p contents-hash="e47b3627aa65aa94b1a393eb4077976f02a61d748f0f6cc3f87e88d81e8ee178" dmcf-pid="65owSJ2uLM" dmcf-ptype="general">저자는 접근성이 높아진 시대일수록 AI 프로젝트에 더욱 신중한 기준과 구조화된 점검 과정이 필요하다고 전한다. 성공 확률을 좌우하는 요인은 기술 자체보다 준비와 실행 전략에 가깝다는 메시지다. 생성형 AI를 실질적인 성과로 연결하려는 기업과 실무자에게 현실적인 가이드가 될 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="26fdc2ebdae056a7500ae7015989df215df44803990082c1de15fad7a11fc143" dmcf-pid="P2CHpmLxnx" dmcf-ptype="general">이윤정 기자<br>ityoon@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 삼성SDI가 연 1조짜리 '황금알 낳는 거위' 파는 이유는 02-22 다음 삼성SDS·LG CNS, 오픈AI 앞세워 기업 AI 시장 격돌 02-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
