AI POC를 시작하기 전, 검토해야 할 7가지

현장 데이터·예산·이해관계자 — POC가 깨지는 곳은 항상 같습니다. 12개 POC 운영에서 정리한 사전 체크리스트.

AI POC를 시작한다고 했을 때, 6주 안에 끝나는 곳과 6개월을 끄는 곳을 가르는 변수는 모델이 아닙니다. 시작 전에 정리됐어야 하는 7가지 — DocPilot 운영 18개월과 고객사 12건의 POC를 거치며 정리한 사전 체크리스트입니다.

1. 데이터는 '있다'가 아니라 '쓸 수 있다'

POC 첫 미팅에서 흔히 듣는 말 — "데이터는 있어요." 진짜 있는지는 다음 질문 3개로 검증됩니다. (1) 어디에 있나요(시스템·엑셀·종이)? (2) 누가 owner인가요? (3) 추출에 결재가 필요한가요? 셋 중 하나라도 막히면 POC는 시작도 못 합니다.

2. 의사결정자 1명, 결재 라인 0개

POC 결과는 '의사결정자가 직접 보면' 살고, '여러 부서를 거치면' 죽습니다. 시작 단계에서 임원 1명을 스폰서로 확보하고, 주간 데모를 통해 결과를 직접 보게 만드는 것이 절반의 성공입니다.

3. 첫 유즈케이스는 좁고 깊게

'전사 AI 도입'으로 시작하면 어떤 결과도 명확해지지 않습니다. 한 부서 · 한 워크플로우 · 한 산출물에 집중하세요. 우리가 가장 빠르게 굴렸던 POC는 '영업팀 견적 자동화' 단 한 가지였습니다.

• 좁은 유즈케이스 → 측정 가능한 KPI 1~2개
• 넓은 유즈케이스 → 측정 불가능, 의사결정도 불가능

4. 평가 지표를 시작 전에 합의

POC 결과가 '만족스럽다 / 부족하다'로 나뉘는 것을 피해야 합니다. 시작 단계에서 합격·불합격 라인을 숫자로 정합니다 — 정확도 90% 이상, 응답속도 2초 이내, 등.

5. 운영 이관 시나리오를 미리 그린다

POC가 성공해도 운영팀에 넘기지 못하면 사라집니다. '만들고 떠나는 POC'를 막으려면, POC 단계부터 운영 인계 시나리오 — 사내 PM은 누구, 인프라는 어디, SLA는 어떻게 — 를 같이 그립니다.

6. 보안·컴플라이언스를 먼저 확인

사내 보안 정책상 외부 LLM(OpenAI 등) 호출이 막혀 있다면, POC를 시작한 뒤가 아니라 시작 전에 확인합니다. 온프레미스 LLM 옵션이 필요한지, 데이터 마스킹이 필요한지 — 진단 단계에서 정리해야 6주 안에 끝납니다.

7. POC를 비즈니스 언어로 발표한다

마지막. 'RAG로 정확도 92%를 달성했습니다'가 아니라 '견적 처리 시간 −42%로 영업팀이 한 명 분의 일을 추가로 처리할 수 있습니다'로 발표해야 다음 단계 결재가 떨어집니다.

“POC가 깨지는 곳은 모델이 아니라 그 앞단입니다. 데이터·사람·합의 — 세 가지를 미리 정리하세요.”