AI를 활용한 자동화의 성공과 품질을 동시에 추구하기 위한 전략은 무엇일까요?

AI 자동화에서 성공과 품질을 함께 잡으려면 제가 중요하게 본 것은 처음부터 다 맡기지 않는 것입니다. 자동화 초기에는 AI가 처리한 결과를 전부 사람이 검수해 어디서 오류가 나는지를 먼저 파악하는 것이 필요하다고 봤습니다. 그렇게 베이스라인을 쌓고 신뢰도가 확인되면, 점차 일부만 표본으로 검수하는 식으로 전환하는 것입니다. 처음부터 검수 없이 자동화하면 오류가 쌓여도 늦게 발견됩니다. 또 AI가 어떤 유형에서 자주 틀리는지를 보면, 그 부분만 사람이 더 보게 하거나 모델을 개선할 방향이 보였습니다. 자동화는 한 번에 다 맡기는 것이 아니라, 신뢰가 쌓이는 만큼 단계적으로 사람의 손을 줄여가는 것이라고 생각합니다. 속도를 높이되 품질이 무너지지 않게 하는 것이 핵심입니다.