AI 전환 프로젝트에는 전략, 데이터, 기술, 조직 변화까지 몇 가지 핵심 축이 반드시 필요합니다.
방향성과 과제 정의
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비즈니스 관점에서 명확한 문제 정의: 비용 절감, 품질 향상, 리드타임 단축 등 정량 목표와 KPI를 먼저 고정해야 합니다.
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경영진 스폰서와 거버넌스: 우선순위·예산·리스크를 의사결정할 책임자와 추진위원회 구성이 필요합니다.
데이터와 인프라
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데이터 자산 정리: 어떤 시스템에 어떤 형태로 데이터가 쌓여 있는지, 품질 이슈는 무엇인지 진단이 선행되어야 합니다.
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데이터 파이프라인·MLOps 환경: 수집·정제·학습·배포·모니터링까지 반복 가능한 파이프라인과 플랫폼을 준비해야 지속 운영이 가능합니다.
파일럿 프로젝트 설계
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작은 성공 가능성이 높은 파일럿: 효과를 수치로 증명할 수 있고, 리스크가 낮은 영역부터 3~6개월 단위로 시범 적용하는 방식이 권장됩니다.
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측정 지표와 검증 계획: 전·후 비교를 위한 KPI, 데이터 수집 방법, 롤백 기준을 사전에 정의해야 합니다.
조직·역량·변화 관리
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현업 참여와 교육: 도메인 전문가의 지식 인터뷰, 요구사항 정의, 테스트 참여가 필수이며, AI 리터러시 교육으로 수용성을 높여야 합니다.
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변화 관리 프로세스: ADKAR 같은 프레임워크로 인식→동기→역량→정착 단계를 관리하는 것이 권장됩니다.
기술 선택과 통합
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적합한 솔루션·스택 선정: 기존 워크플로우에 무리 없이 통합되고, 향후 확장이 가능한 솔루션을 기준으로 선택해야 합니다.
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기존 시스템 연동: ERP, MES, CRM 등 현 시스템과의 인터페이스 설계 및 보안·권한 체계 정렬이 필요합니다.