개념 증명 (POC) 프로젝트는 새로운 기술의 테스트 근거이며 생성 AI (Genai)도 예외는 아닙니다. Genai POC의 성공은 실제로 무엇을 의미합니까? 간단히 말해서, 성공적인 POC는 생산으로 원활하게 전환되는 POC입니다. 문제는 기술의 새롭고 빠른 진화로 인해 대부분의 Genai POC는 주로 기술적 타당성과 정확성 및 리콜과 같은 지표에 중점을 둡니다. 이 좁은 초점은 POC가 실패한 이유 중 하나입니다. 에이 맥킨지 조사 응답자의 4 분의 1이 정확성에 대해 우려했지만 많은 사람들이 보안, 설명, 지적 재산 (IP) 관리 및 규제 준수로 어려움을 겪고 있음을 발견했습니다. 데이터 품질, 확장 성 제한 및 통합 두통과 같은 일반적인 문제를 추가하면 많은 Genai POC가 앞으로 나아갈 수없는 이유를 쉽게 알 수 있습니다.
과대 광고 : Genai Pocs의 현실
유전자 채택 분명히 증가하고 있지만 POC의 진정한 성공률은 여전히 불분명합니다. 보고서는 다양한 통계를 제공합니다.
- 가트너 2025 년 말까지 POC 단계 후에 Genai 프로젝트의 30% 이상이 버려 질 것으로 예측하여 70%가 생산으로 이동할 수 있음을 암시합니다.
- Avanade의 연구 (인용 rtinsights)는 Genai 프로젝트의 41%가 POC에 갇혀 있음을 발견했습니다.
- Deloitte의 2025 년 1 월 기업의 Genai 주 보고서에 따르면 POC의 10-30%만이 생산으로 확장 될 것으로 추정됩니다.
- IDC의 연구 (인용 cio.com)는 평균적으로 37 POC (13%) 중 5 명만이 생산에이를 수 있다는 것을 발견했습니다.
10%에서 70% 범위의 추정치로 실제 성공률은 하단에 더 가깝습니다. 이것은 많은 조직이 분명한 스케일링 경로로 POC를 설계하는 데 어려움을 겪고 있음을 강조합니다. 낮은 성공률은 자원, 열정을 댐핑하고 혁신을 중단하여 종종“POC 피로”라고 불릴 수 있습니다. 여기서 팀은 결코 생산에 참여하지 않는 조종사가 달리는 조종사를 느끼고 있습니다.
낭비 된 노력을 넘어서고 있습니다
Genai는 여전히 클라우드 컴퓨팅 및 전통적인 AI와 마찬가지로 채택주기의 초기 단계에 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 광범위한 채택에 도달하는 데 15-18 년이 걸렸으며 전통적인 AI는 8-10 년이 필요했으며 여전히 성장하고 있습니다. 역사적으로, AI 채택은 붐 버스트주기를 따랐으며, 초기 흥분이 과도한 기대치로 이어지고, 도전이 나올 때 둔화가 이어지고 결국 주류 사용으로 안정화되었다. 역사가 어떤 가이드라면, Genai 입양에는 자체 기복이 있습니다.
이주기를 효과적으로 탐색하려면 조직은 모든 POC가 확장 성을 염두에두고 설계되어 노력을 낭비하는 일반적인 함정을 피해야합니다. 이러한 과제를 인식하고, 주요 기술 및 컨설팅 회사는 조직이 실험을 넘어 Genai 이니셔티브를 성공적으로 확장 할 수 있도록 구조화 된 프레임 워크를 개발했습니다.
이 기사의 목표는 Genai POC가 테스트에서 실제 영향으로 이동할 가능성을 크게 높일 수있는 실용적이고 전술적 인 단계를 간략히 설명함으로써 이러한 프레임 워크와 전략적 노력을 보완하는 것입니다.
성공적인 Genai POC를위한 주요 전술 단계
1. 생산을 염두에두고 사용 사례를 선택하십시오
무엇보다도 생산 경로가 명확한 유스 케이스를 선택하십시오. 이것은 포괄적 인 기업 전역의 Genai 준비 평가를 수행한다는 의미는 아닙니다. 대신, 데이터 품질, 확장 성 및 통합 요구 사항과 같은 요소를 기반으로 각 유스 사례를 개별적으로 평가하고 생산에 도달 할 가능성이 가장 높은 사람들의 우선 순위를 정하십시오.
올바른 사용 사례를 선택하는 동안 고려해야 할 몇 가지 주요 질문 :
- 내 POC가 장기 비즈니스 목표와 일치합니까?
- 필요한 데이터에 액세스하고 법적으로 사용할 수 있습니까?
- 스케일링을 방지 할 분명한 위험이 있습니까?
2. 킥오프 전에 성공 메트릭을 정의하고 정렬하십시오
POCS Stall의 가장 큰 이유 중 하나는 성공을 측정하기위한 잘 정의 된 메트릭이 없기 때문입니다. 목표와 ROI 기대에 대한 강력한 조정이 없으면 기술적으로 건전한 POC조차도 생산을 위해 구매를 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. ROI를 추정하는 것은 쉽지 않지만 여기에 몇 가지 권장 사항이 있습니다.
- 이와 같은 프레임 워크를 고안하거나 채택하십시오 하나.
- 비용 계산기를 사용하십시오 이 OpenAI API 가격 책정 도구 비용을 추정하기위한 클라우드 제공자 계산기.
- 단일 목표 대신 불확실성을 설명하기 위해 확률로 범위 기반 ROI 견적을 개발하십시오.
다음은 방법의 예입니다 Uber의 querygpt 팀은 텍스트-SQL Genai 도구의 잠재적 영향을 추정했습니다.
3. 빠른 실험을 활성화하십시오
Genai 앱을 구축하는 것은 지속적인 반복이 필요한 실험에 관한 것입니다. 기술 스택, 아키텍처, 팀 및 프로세스를 선택할 때이 반복적 인 접근 방식을 지원하십시오. 선택은 가설 생성 및 실행 테스트에서 데이터 수집, 결과 분석, 학습 및 정제에 이르기까지 원활한 실험을 가능하게해야합니다.
- 실험을 가속화하기 위해 중소 규모의 서비스 공급 업체를 고용하는 것을 고려하십시오.
- 선택하다 벤치 마크초기에 evals 및 평가 프레임 워크가 사용 사례 및 목표와 일치하도록합니다.
- 같은 기술을 사용합니다 LLM-as-a-judge 또는 LLM-as-Juries (반자동) 평가를 자동화합니다.
4. 저속 솔루션을 목표로합니다
저속 솔루션은 더 적은 승인을 받아야하므로 채택 및 스케일링에 대한 이의가 적거나 없습니다. Genai의 빠른 성장으로 인해 POC 및 생산 배포를 가속화하도록 설계된 도구, 프레임 워크 및 플랫폼이 폭발적으로 이루어졌습니다. 그러나 이러한 솔루션 중 다수는 법률, 보안 및 위험 관리 팀의 엄격한 조사가 필요한 블랙 박스로 작동합니다. 이러한 과제를 해결하고 프로세스를 간소화하려면 저속성 솔루션을 구축하기위한 다음 권장 사항을 고려하십시오.
- 승인을위한 전용 로드맵 작성 : 파트너 팀 문제를 해결하고 승인을 얻기위한 전용 로드맵을 만드는 것을 고려하십시오.
- 사전 승인 된 기술 스택 사용 : 가능할 때마다 이미 승인 된 기술 스택을 사용하고 승인 및 통합 지연을 피하기 위해 사용하십시오.
- 필수 도구에 중점을 둡니다. 초기 POC는 일반적으로 모델 미세 조정, 자동화 된 피드백 루프 또는 광범위한 관찰 가능성/SRE가 필요하지 않습니다. 대신, 벡터화, 임베딩, 지식 검색, 가드 레일 및 UI 개발과 같은 핵심 작업에 대한 도구를 우선 순위를 정하십시오.
- 조심스럽게 저 코드/노 코드 도구를 사용하십시오. 이러한 도구는 타임 라인을 가속화 할 수 있지만 블랙 박스 자연은 사용자 정의 및 통합 기능을 제한합니다. 주의해서 그것들을 사용하고 장기적인 영향을 고려하십시오.
- 보안 문제를 조기에 주소 : 합성 데이터 생성, PII 데이터 마스킹 및 암호화와 같은 기술을 구현하여 보안 문제를 적극적으로 해결합니다.
5. 기업가 팀을 조립하십시오
모든 프로젝트와 마찬가지로 필수 기술을 가진 올바른 팀을 보유하는 것은 성공에 중요합니다. 기술 전문 지식 외에도 팀은 민첩하고 기업가 적이어야합니다.
- 올바른 문제를 해결하기 위해 제품 관리자 및 주제 전문가 (SMES)를 고려하십시오.
- 팀에 풀 스택 개발자와 기계 학습 엔지니어가 있는지 확인하십시오.
- POC를 위해 특별히 고용하거나 우선 순위가 높은 장기 프로젝트에서 내부 자원을 빌리는 것을 피하십시오. 대신 올바른 인재를 신속하게 가져올 수있는 중소형 서비스 공급 업체를 고용하는 것을 고려하십시오.
- 1 일부터 법적 및 보안에서 파트너를 포함시킵니다.
6. 비 기능적 요구 사항도 우선 순위를 정합니다
성공적인 POC의 경우 명확한 문제 경계와 고정 된 기능 요구 사항을 설정하는 것이 중요합니다. 그러나 비 기능적 요구 사항을 간과해서는 안됩니다. POC는 문제 경계 내에서 계속 집중해야하지만, 아키텍처는 고성능을 위해 설계되어야합니다. 보다 구체적으로, 밀리 초 대기 시간을 달성하는 것은 즉각적인 필요성이 아닐 수 있지만, 베타 사용자가 확장함에 따라 POC는 원활하게 스케일링 할 수 있어야합니다. 유연하고 불가지론적인 도구를 유지하는 모듈 식 아키텍처를 선택하십시오.
7. 환각을 다루기위한 계획을 세우십시오
환각은 언어 모델에서 불가피합니다. 따라서 Guardrails는 Genai 솔루션을 책임감있게 스케일링하는 데 중요합니다. 그러나 POC 단계에서 자동 가드 레일이 필요한지 여부와 어느 정도까지 평가하십시오. 가드 레일을 무시하거나 과도하게 엔지니어링하는 대신 감지하십시오 당신의 모델이 환각 될 때 POC 사용자에게 플래그하십시오.
8. 제품 및 프로젝트 관리 모범 사례를 채택하십시오
이것 XKCD 그림은 POC에 생산과 마찬가지로 적용됩니다. 하나의 크기에 맞는 플레이 북은 없습니다. 그러나 프로젝트 및 제품 관리에서 모범 사례를 채택하면 간소화하고 진행 상황을 달성 할 수 있습니다.
- 전술 계획 및 실행에 Kanban 또는 Agile 방법을 사용하십시오.
- 모든 것을 문서화하십시오.
- 파트너 팀과 효과적으로 협력 할 수 있도록 스크럼 스크럼을 유지하십시오.
- 이해 관계자와 리더십에 진도에 대한 정보를 유지하십시오.
결론
성공적인 Genai POC를 운영하는 것은 기술적 타당성을 증명하는 것이 아니라 장기적으로 기본적인 선택을 평가하는 것입니다. 올바른 사용 사례를 신중하게 선택하고 성공 지표를 정렬하고, 빠른 실험을 가능하게하고, 마찰 최소화, 올바른 팀 조립, 기능적 및 비 기능적 요구 사항을 해결하고 환각과 같은 도전에 대한 계획을 통해 조직은 POC에서 생산으로 이동할 가능성이 크게 향상 될 수 있습니다.
즉, 위에서 설명한 단계는 철저하지 않으며 모든 권장 사항이 모든 사용 사례에 적용되는 것은 아닙니다. 각 POC는 독특하며 성공의 열쇠는 특정 비즈니스 목표, 기술적 제약 및 규제 환경에 맞게 이러한 모범 사례를 조정하는 것입니다.
Genai 채택에는 강력한 비전과 전략이 필수적이지만 올바른 전술 단계가 없으면 POC 단계에서 가장 잘 배치 된 계획조차 정지 될 수 있습니다. 실행은 훌륭한 아이디어가 성공하거나 실패하는 곳이며, 명확하고 구조화 된 접근 방식을 갖추면 혁신이 실제 영향으로 해석됩니다.
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