AI 제품을 개념에서 생산으로 이끌어낸 경험에 대해 구체적으로 말씀해 주실 수 있나요?

AI 제품을 개념에서 생산으로 이끌어낸 경험으로, 비즈니스에서 원하는 것과 기술적으로 가능한 것 사이의 간극을 좁히는 역할을 맡은 것이 기억에 남습니다. AI 프로젝트는 기술팀만의 일이 아니라, 사용 목적과 제약을 먼저 정의하는 과정이 선행돼야 합니다. 프로덕트 기획 경험으로는 비즈니스 담당자에게 어떤 문제를 풀고 싶은지를 먼저 듣고, 그것을 측정 가능한 AI 성능 지표로 변환했습니다. '정확도를 높여달라'는 요청을 precision과 recall 중 어느 쪽을 우선할지로 구체화하는 과정이 대표적이었습니다. 팀 조율 방식으로는 ML 엔지니어·백엔드·기획·QA가 각자 다른 언어를 쓰는 상황에서, 각 팀이 이해할 수 있는 형태로 요구사항과 한계를 번역하는 역할을 했습니다. 배포 과정 경험으로는 스테이징 환경에서 실제 데이터로 검증하는 단계를 넣은 것이 이후 프로덕션 안정성에 크게 기여했습니다.

AI 제품은 모델 성능보다 요구사항을 올바르게 정의하는 것이 더 중요한 단계라고 생각합니다.