대한민국의 AI 개발 회사

01

모델을 선택하기 전에, 실제 비즈니스 문제, 사용 가능한 데이터, AI가 실제로 어디에 맞는지를 이해합니다.

산출물:

범위가 정해진 문제 정의와, AI가 이에 적합한 도구인지에 대한 명확한 판단.

고객 참여:

시스템이 작동해야 하는 실제 워크플로, 데이터 소스, 제약사항을 공유하는 작업.

02

구현이 시작되기 전에 시스템 경계, 모델 선택, 검색 전략, 데이터 흐름을 설계합니다.

산출물:

개발 도중에 발견하는 것이 아니라 신중하게 결정된 아키텍처.

고객 참여:

제안된 아키텍처를 검토하고 규정 준수, 인프라, 기존 시스템 같은 제약사항을 알려주는 작업.

03

큰 투자를 하기 전에 아키텍처 가정을 검증할 수 있도록, 초기부터 실제 데이터로 작동하는 프로토타입을 만듭니다.

산출물:

초기 아키텍처 결정을 검증하거나 수정하는 작동하는 프로토타입.

고객 참여:

실제 시나리오로 프로토타입을 테스트하고 직접 피드백을 제공하는 작업.

04

제품의 다른 부분과 동일한 엔지니어링 규율로 타입이 명확하고 테스트되고 리뷰된 프로덕션 시스템을 구축합니다.

산출물:

실제로 나쁜 머지를 막는 CI 게이트를 갖춘 프로덕션 수준의 코드.

고객 참여:

동작하는 소프트웨어와 실제로 개발하는 엔지니어와의 직접 소통을 통한 가시적인 진행.

05

프로덕션 트래픽에 도달하기 전에 실제 테스트 케이스와 경계 사례에 대해 시스템을 테스트합니다.

산출물:

작동한다는 가정이 아니라, 정의된 벤치마크에 대한 측정된 품질 점수.

고객 참여:

이 특정 시스템과 사용자에게 품질이 실제로 무엇을 의미하는지 합의하는 작업.

06

처음부터 모니터링, 롤백 계획, 실제 인프라를 갖춘 상태로 시스템을 프로덕션에 배포합니다.

산출물:

안전하게 운영하는 데 필요한 운영 도구를 갖춘 라이브 시스템.

고객 참여:

실제 사용자를 위한 릴리스 계획과 롤아웃 전략에 합의하는 작업.

07

실제 프로덕션 동작을 모니터링하고 반복합니다 — AI 시스템은 일회성 배포가 아니라 실제 사용에 기반해 변화하고 개선됩니다.

산출물:

인수인계된 뒤 잊히는 정적 산출물이 아니라, 실제 사용 데이터에 기반해 계속 개선되는 시스템.

고객 참여:

프로덕션 지표를 함께 검토하고 다음에 개선할 항목의 우선순위를 정하는 작업.