3. Scalability (확장성)

AI 솔루션을 더 넓게 활용할 수 있는가?

1. 정의: AI 솔루션의 확장 가능성과 조직의 준비 상태를 평가.
2. 평가 포인트:
3. 다른 부서, 제품, 지역에 적용 가능한가?
4. (확장 범위 점검)
5. 기술이 데이터 증가나 요구사항 변화에 대응 가능한가?
6. (유연성 확인)
7. 조직의 인프라, 인력, 예산은 충분한가?
8. (구현 준비 분석)
9. 예시:
10. 고객 문의 챗봇:
11. 적용 가능성: "FAQ → 주문 확인, 반품 처리로 확장."
12. 기술 유연성: "클라우드 기반, 트래픽 증가 시 확장 가능."
13. 준비 상태: "IT 팀 AWS 관리 가능, 추가 예산 5천만 원 필요."
14. 재고 예측 모델:
15. 적용 가능성: "다른 제품 라인, 지역 창고로 확장."
16. 기술 유연성: "모델 재학습으로 수요 변화 대응."
17. 준비 상태: "ERP 시스템과 통합 준비 완료."
18. 참고:
19. 확장성은 장기 ROI를 높이는 핵심 요소입니다.
20. 기술과 조직 역량의 조화를 고려하세요.

4. Data (데이터)

AI가 학습하고 실행할 데이터는 충분한가?

1. 정의: 데이터의 가용성, 품질, 획득 주기를 평가해 AI 실행 가능성 점검.
2. 평가 포인트:
3. 활용 가능한 내부 데이터는 무엇인가?
4. (예: CRM, 운영 로그)
5. 확보 가능한 외부 데이터는 무엇인가?
6. (예: 시장 트렌드)
7. 데이터 품질은 어떤가?
8. (예: 완전성 90%, 정확도 95%)
9. 데이터 획득 주기는 적절한가?
10. (예: 실시간, 일별, 월별 업데이트)
11. 예시:
12. 고객 문의 챗봇:
13. 내부 데이터: "문의 기록(50만 건), 구매 이력(2년치)."
14. 외부 데이터: "소셜 미디어 피드백(월 1만 건)."
15. 품질: "95% 완전, 오류 5% 미만."
16. 주기: "문의 데이터 실시간, 소셜 데이터 월별 갱신."
17. 재고 예측 모델:
18. 내부 데이터: "재고 데이터(3년), 판매 기록(100만 건)."
19. 외부 데이터: "시장 수요 데이터(업계 보고서)."
20. 품질: "90% 정확, 일부 누락."
21. 주기: "판매 데이터 일별, 시장 데이터 분기별."
22. 참고:
23. 데이터는 AI의 성능을 결정합니다. 양, 질, 주기 모두 중요.
24. 주기가 너무 느리면 실시간 대응 어려울 수 있음.