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문제 정의 결 → 설계 결 → 배포 결 → 결과 결
AI 기반 자동화 솔루션을 설계·배포한 경험은 개인 프로젝트에서 반복적인 문서 분류 작업을 LLM 기반 파이프라인으로 자동화한 것에서 왔습니다. 문제 정의 자리에서는 담당자가 매주 수백 건의 문서를 수동으로 분류하는 과정에서 분류 기준이 사람마다 달라지는 일관성 문제가 있었습니다. 설계 자리에서는 입력 문서 → LLM 분류 → 결과 로깅 → 예외 건 수동 검토 흐름으로 파이프라인을 구성했습니다. 완전 자동화보다 예외 처리를 위한 수동 검토 창구를 함께 설계한 것이 현실적인 배포를 가능하게 했습니다. 배포 자리에서는 FastAPI로 엔드포인트를 만들고, 입력 형식과 오류 응답을 문서화해서 팀원이 바로 연동할 수 있게 했습니다. 결과 자리에서는 분류 처리 시간이 70% 줄었고, 검토 대상이 전체의 10% 미만으로 줄어들었습니다.
자동화 범위를 욕심내지 않는 것이 성공 비결이었습니다.
이 결의 특징
LLM 기반 문서 분류 자동화에서 분류 처리 시간 70% 절감과 검토 대상을 10% 미만으로 줄인 결과를 내면서, 완전 자동화보다 예외 처리를 위한 수동 검토 창구를 함께 설계한 것이 현실적인 배포를 가능하게 했다는 흔적이 있습니다. 자동화 범위를 욕심내지 않는 것이 성공 비결이라는 결이 직접 설계 경험에서 나온 자리가 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
분류 시간 절감 수치와 수동 검토 창구 병행 설계 결정이 함께 설명될 때 통합니다. 완전 자동화 대신 반자동 설계를 선택한 이유가 살아 있는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.