AX 도입 방식별 고려사항 체크리스트

AX 도입 방식 옵션에 따라 조직에 가장 적합한 접근법을 찾고 리스크를 준비하는 체크리스트입니다.

0. 접근 방식(Approach) 선정

빠른 성과(Quick Win) 도출이 목적인가? (-> 2. 기존 서비스 개선)
이전에 없던 카테고리/시장 파괴 혁신이 목적인가? (-> 1. 신규 서비스 생성)
이미 운영 중인 AI의 복합 지능화/비용 절감이 목적인가? (-> 3. 서비스 고도화)

1. 신규 서비스 생성 (AI-Native Approach)

기술 과시가 아닌, 사용자의 진짜 페인 포인트를 해결하는 PMF(Product-Market Fit)가 검증되었는가?
기존 UI 한계를 벗어난 대화형/생성형(AI-Native) 인터페이스를 모색하고 있는가?
서비스에 학습시킬 초기 데이터를 수집하기 위한 콜드 스타트(Cold Start) 대책이 준비되었는가?
높은 초기 구축 비용과 시장 검토 리스크(실패 확률)를 리더십과 공유했는가?

2. 기존 서비스에 AI 추가 (AI-Augmented Approach)

기존 제품의 플로우와 이질감 없이 녹아드는 ‘심리스(Seamless)’한 연결을 설계했는가?
기존 레거시 데이터베이스의 수많은 데이터를 RAG 컨텍스트로 불러오도록 아키텍처를 잡았는가?
AI API 호출 때문에 서비스 전체의 레이턴시(속도)가 저하되는 병목을 점검했는가?
기존 코드와의 충돌 및 기술 부채를 방지할 격리 테스트(Integration Test) 구조가 있는가?

3. 기존 AI 서비스 고도화 (AI-Evolutionary Approach)

단순 정보 제공 수준의 AI에서 넘어, 실제 ‘Action(실행)’을 처리할 권한과 환각 제어 안전 장치가 있는가?
불필요하게 거대한 프론티어(Frontier) 모델 대신, 비용을 절감시킬 커스텀 모델(sSLM)이나 캐시 전략을 도입했는가?
개선 여부를 정량적으로 측정하는 자동화된 성능 평가 시스템(Eval System, LLM-as-a-Judge)을 가동 중인가?
시스템 복잡도 증가에 따른 디버깅, 로깅 체계를 기존보다 상향 구성했는가?