AI/DT 과제 경험 없음 — 소규모 AI 프로젝트 가치 경험
약 110초
경험 중심 — 사용자 피드백으로 가치를 확인한 경험
AI/DT 과제를 고객에게 제공한 경험은 없지만, 졸업 프로젝트에서 감성 분석 모델을 서비스에 붙여서 리뷰 분류를 자동화한 경험이 있습니다.
처음에는 정확도 숫자에만 집중했지만, 실제 사용자가 써보고 '수동으로 하던 분류 작업 시간이 반으로 줄었다'는 피드백을 주었을 때 달라졌습니다. 기술 지표보다 실제 시간 절감이 사용자에게 의미 있는 가치라는 것을 그때 실감했습니다. 정확도 90%짜리 모델보다 사용자가 믿고 쓰는 모델이 더 가치 있다는 것도 깨달았습니다.
AI/DT 과제에서 고객 가치는 정확도 몇 %가 아니라 기존 대비 업무가 얼마나 바뀌었는지로 말해야 한다고 생각합니다. 기술이 아니라 결과로 대화하는 것이 핵심이라고 느꼈습니다. 이 관점을 실무에서도 유지하고 싶습니다.
이 결의 특징
AI/DT 과제를 고객에게 제공한 경험은 없지만, 졸업 프로젝트에서 감성 분석 모델을 서비스에 붙여서 리뷰 분류를 자동화한 경험이 있습니다. 처음에는 정확도 숫자에만 집중했지만, 실제 사용자가 써보고 '수동으로 하던 분류 작업 시간이 반으로 줄었다'는 피드백을 주었을 때 달라졌습니다.
이 결이 통하는 자리
가치라는 것을 그때 실감했습니다. 정확도 90%짜리 모델보다 사용자가 믿고 쓰는 모델이 더 가치 있다는 것도 깨달았습니다. AI/DT 과제에서 고객 가치는 정확도 몇 %가 아니라 기존 대비 업무가 얼마나 바뀌었는지로 말해야 한다고 생각합니다. 기술이 아니라 결과로 대화하는 것이 핵심이라