AI 도입을 검토하는 기업은 많지만, PoC에서 좋은 결과를 보고도 실제 업무로 확산하지 못하는 경우가 적지 않습니다. 기술보다 준비 과정에서 멈추는 경우가 많습니다. 자주 보이는 이유를 세 가지로 정리했습니다.
PoC에서 멈추는 세 가지 이유
- 목표가 기술 검증에 머뭅니다. 어떤 업무의 어떤 시간을 줄일지 정하지 않으면 PoC가 끝난 뒤 다음 단계를 판단할 기준이 없습니다.
- 데이터가 준비되지 않았습니다. 시연용 데이터로는 잘 동작해도, 실제 업무 데이터는 형식과 기준이 제각각인 경우가 많습니다.
- 현업의 업무 흐름에 들어가지 못합니다. 별도 화면에서만 쓰는 AI는 바쁜 현업에서 금방 잊힙니다.
확산을 염두에 둔 PoC
PoC를 시작할 때부터 적용할 업무와 성공 기준, 연결할 데이터, 실제 사용자를 함께 정하면 검증 이후의 확산 속도가 달라집니다. 어디서부터 시작할지 모르겠다면 현재 업무와 데이터 현황을 진단하는 것부터 시작해 보세요.