경험 기반 구체화
신기술과 방법론을 연구하고 파일럿하는 접근 방식으로 가장 중요하게 생각하는 것은 소규모 검증을 먼저 하는 것입니다. 새 기술을 접할 때 저는 먼저 해결하려는 문제가 무엇인지를 명확히 하고, 기존 방법 대비 이 기술이 그 문제에 실질적인 이점이 있는지를 확인합니다. 학교 프로젝트에서 새 ML 프레임워크를 도입하기 전에 기존 코드베이스의 일부에서 먼저 파일럿을 돌려본 경험이 있는데, 예상치 못한 의존성 충돌을 이 단계에서 발견해 전면 도입 전에 해결할 수 있었습니다. 파일럿 결과를 평가할 때는 성능·운영 비용·학습 곡선 세 가지를 함께 보는 것이 중요한데, 성능만 보면 실제 운영에서 생기는 유지보수 부담을 놓칠 수 있습니다. 새 기술에 열려 있되 도입 근거를 항상 명확히 갖추는 것이 좋은 접근이라고 생각합니다.