🤖 AI 제품이 대부분 실패하는 이유: OpenAI, Google, Amazon의 50개 이상 AI 배포에서 배운 교훈

이게 뭔데? 🤔

이 글은 OpenAI, Google, Amazon 등에서 50개 이상의 AI 제품을 개발한 경험을 바탕으로, AI 제품이 왜 실패하고 어떻게 성공할 수 있는지 설명해주는 거야. 전통적인 소프트웨어와 AI 제품의 차이점, 성공적인 AI 제품의 패턴, 신뢰와 평가의 중요성 등을 다루고 있어.

AI 제품은 단순히 코드를 작성하는 것만으로 끝나는 게 아니야. 사용자의 신뢰를 얻고, 반복적으로 개선하며, 실제 문제를 해결해야 해. 이 글은 그런 과정에서 어떤 실수를 하고, 어떤 전략이 효과적인지 구체적인 사례와 함께 설명해줘.

핵심 내용 정리 📌

• AI 제품은 전통적인 소프트웨어와 달라: AI 제품은 결정론적(deterministic)이 아니어서, 같은 입력에도 다른 출력이 나올 수 있어. 그래서 신뢰와 일관성을 확보하는 게 중요해.
• 성공적인 AI 제품의 패턴: 성공적인 AI 제품은 문제를 먼저 정의하고, 반복적으로 개선하며, 사용자의 피드백을 적극 반영해.
• 반복적 개선의 중요성: AI 제품은 한 번에 완벽하게 만들 수 없어. 작은 단위로 테스트하고, 피드백을 받아 개선하는 과정이 필요해.
• 신뢰와 신뢰성의 중요성: 사용자가 AI 제품에 신뢰를 가져야만 실제로 사용해. 그래서 신뢰성을 높이는 게 성공의 핵심이야.
• 평가의 한계: 평가(evals)는 중요하지만, 모든 문제를 해결해주지는 않아. 평가의 목적과 한계를 이해하는 게 중요해.
• AI 시대의 핵심 기술: AI 제품을 개발하는 데는 문제 해결 능력, 반복적 개선 능력, 사용자 이해가 중요해.

그래서 뭐가 달라지는데? 💥

이 글은 AI 제품 개발에 대한 실질적인 통찰을 제공해. AI 제품이 왜 실패하고, 어떻게 성공할 수 있는지 구체적인 사례와 함께 설명해줘. 그래서 AI 제품을 개발하거나, AI 기술을 활용하고 싶은 사람이라면 반드시 읽어봐야 해.

AI 제품은 단순히 기술적인 문제만 해결하는 게 아니야. 사용자의 신뢰를 얻고, 실제 문제를 해결하며, 반복적으로 개선하는 과정이 필요해. 이 글을 통해 그런 과정에서 어떤 전략이 효과적인지 배울 수 있어.

MAX5의 생각 🎯

이 기사를 읽으면서 느낀 건, AI 도구를 실제로 쓸 때 '신뢰'와 '반복적 개선'이 정말 중요하다는 거야. 예를 들어 Claude Code 같은 AI 코딩 도구를 사용할 때도, 처음부터 완벽한 코드를 기대하기보다는 작은 단위로 테스트하고 피드백을 받아 개선하는 게 더 효과적이야. 사용자가 AI 도구에 신뢰를 가지려면, 일관된 결과를 내고 반복적으로 개선되는 과정을 보여줘야 해.

또 하나 배운 건, AI 도구를 사용할 때 평가(evals)의 한계를 이해하는 거야. 평가 지표가 좋다고 해서 실제 문제 해결 능력이 뛰어나다는 건 아니거든. 그래서 AI 도구를 실제 워크플로우에 적용할 때는, 평가 지표보다는 실제 사용 사례와 피드백을 더 중요하게 고려해야 해. 예를 들어, 코드 리뷰나 버그 수정 같은 구체적인 작업에서 AI 도구가 어떻게 도움이 되는지 직접 테스트해보는 게 좋아.