PoC는 끝났습니다.
이제 프로덕션입니다.
전략 수립에서 LLM 파이프라인 구축, MLOps 운영 체계까지.
조직에 AI가 실제로 작동하게 만듭니다.
AX가 실패하는 이유,
그리고 우리의 접근
흔한 실패 패턴
전략만 있고 실행이 없다
컨설팅 펌이 보고서를 남기고 떠난 뒤, 실행할 사람이 없습니다. 전략은 파워포인트에 남고, 조직은 다시 원점으로 돌아갑니다.
경영진은 '우리도 AI 한다'고 선언했지만, 실제로 파이프라인을 구축할 역량이 내부에 없습니다.
PoC에서 멈춘다
데모는 되는데 프로덕션 환경에서 무너집니다. 레이턴시, 비용, 보안, 운영 안정성 — 데모에서는 보이지 않던 문제들이 쏟아집니다.
Jupyter Notebook에서 잘 돌아가는 모델이 실서비스에서 초당 100건도 처리 못하는 경우가 대부분입니다.
사람을 못 구한다
ML 엔지니어 채용에 6개월, 온보딩에 6개월. 1년이 지나도 프로덕션 레벨의 AI 시스템은 없습니다.
채용 시장 경쟁은 치열하고, 채용해도 조직의 도메인을 이해하는 데 또 시간이 걸립니다.
CodeBlack의 접근
전략을 세운 팀이 직접 구축합니다
같은 엔지니어가 설계하고, 코딩하고, 배포하고, 모니터링합니다. 핸드오프 없이.
프로덕션 기준으로 설계합니다
PoC가 아닌, 실서비스 트래픽과 보안 요구사항을 전제로 아키텍처를 잡습니다.
내부 팀이 이어받을 수 있게 합니다
기술 이전과 런북 작성까지 포함. 프로젝트가 끝나도 시스템은 계속 돌아갑니다.
전략부터 운영까지,
한 팀이 끝까지
AI를 어디에, 왜 도입해야 하는지부터 정리합니다.
- 현재 업무 프로세스 매핑 및 비효율 지점 진단
- AI 적용 가능 영역 식별 및 비즈니스 임팩트 우선순위화
- ROI 시뮬레이션: 도입 비용 vs 절감 효과 수치화
- 단계별 전환 로드맵 및 마일스톤 설계
- 기술 스택 사전 검토 및 리스크 평가
진단에서 이전까지,
평균 14주
진단
1~2주현재 시스템과 업무 프로세스를 파악합니다. AI가 실제로 가치를 만들 수 있는 지점을 찾습니다.
- 기존 시스템 아키텍처 분석
- 데이터 현황 및 품질 평가
- 이해관계자 인터뷰
설계
2~3주아키텍처를 설계하고 기술 스택을 확정합니다. PoC가 아닌 프로덕션 기준으로 설계합니다.
- 시스템 아키텍처 설계 문서 작성
- 기술 스택 확정 및 PoC 검증
- 보안/성능 요구사항 반영
구축
4~12주파이프라인을 구축하고 반복적으로 검증합니다. 2주 단위 스프린트로 진행 상황을 공유합니다.
- 코어 파이프라인 개발
- 통합 테스트 및 성능 검증
- 스프린트 리뷰 및 방향 조정
안정화
2~4주프로덕션 배포 후 모니터링 체계를 구축하고 성능 기준치를 달성할 때까지 튜닝합니다.
- 프로덕션 배포 및 모니터링 구축
- 부하 테스트 및 성능 튜닝
- 장애 대응 프로세스 수립
이전
2~4주내부 팀에 기술을 이전하고 자체 운영이 가능한 상태로 만듭니다.
- 기술 이전 세션 진행
- 런북 및 문서 인수인계
- 3개월 사후 지원 시작