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연구에서 상용화로 넘어가며 요건 추가 발견
AI 연구와 상용화 사이의 간극을 가장 실감한 건 졸업 논문에서 구현한 모델을 실제 서비스에 쓸 수 있는지 검토했을 때였습니다. 연구에서는 정확도 지표만 봤는데, 상용화를 검토하니 추론 속도, 메모리, 유지보수 비용까지 같이 봐야 한다는 걸 알았습니다. 방법론 측면에서 저는 프로토타입 → 파일럿 → 전환의 단계를 생각합니다. 먼저 작은 규모로 돌려서 기술 가능성을 확인하고, 그 다음 실제 사용자 데이터로 파일럿을 돌려 문제를 찾는 방식입니다. 사용자 관점에서 모델 정확도보다 응답 일관성이 더 중요한 경우가 있다는 걸 배웠습니다. 정확도가 95%라도 가끔 황당한 답이 나오면 사용자 신뢰가 무너집니다. 한계는 실제 서비스에 AI를 배포해본 경험은 아직 없고, 이론과 소규모 실험 수준입니다.
이 결의 특징
졸업 논문 모델을 실제 서비스에 쓸 수 있는지 검토했을 때 정확도 지표만 보던 것에서 추론 속도·메모리·유지보수 비용까지 함께 봐야 한다는 것을 알게 된 흔적이 있습니다. 프로토타입→파일럿→전환의 단계와 모델 정확도가 95%라도 가끔 황당한 답이 나오면 사용자 신뢰가 무너진다는 응답 일관성 우선 인식이 실제 서비스 배포 경험은 없다는 한계와 함께 설명된 자리가 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
연구에서 상용화로 넘어가며 요건이 추가되는 경험과 경험 한계 명시가 함께 설명될 때 통합니다. 정확도보다 응답 일관성이 중요한 경우가 있다는 인식이 살아 있는 자리에서 면접관의 신뢰가 생기는 결이 자주 보입니다.