성공 기준을 업무 지표로 바꿉니다
모델 정확도만으로는 현장의 변화를 설명하기 어렵습니다. 처리 시간, 검토 건수, 오류 발견률처럼 업무 성과와 연결되는 KPI를 PoC 시작 전에 합의해야 합니다.
데이터 변화가 생기는 지점을 관측합니다
운영 환경의 데이터는 계속 바뀝니다. 입력 분포와 실패 사례를 기록하고, 재학습 또는 규칙 조정이 필요한 시점을 판단할 수 있어야 합니다.
사용자의 검토와 예외 처리를 설계합니다
완전 자동화보다 사람의 검토가 필요한 경계를 명확히 하는 것이 중요합니다. 신뢰도와 근거를 제시하고 예외를 안전하게 되돌릴 수 있는 흐름을 만듭니다.
운영 책임과 개선 주기를 정합니다
배포 후 누가 품질을 확인하고 어떤 기준으로 개선할지 정해져야 합니다. 모니터링, 장애 대응, 정기 리뷰를 제품 운영의 일부로 포함합니다.