AI 도입 전에 데이터 파이프라인부터 확인해야 합니다

생성형 AI 모델을 실제 서비스에 적용하려면 학습 데이터의 스키마 정합성과 레이블 품질을 먼저 점검해야 합니다. 벤치마크에서 높은 성능을 보이더라도 프로덕션 트래픽에서는 데이터 누락이나 이상치로 인해 지연시간이 길어지고 롤백이 반복되는 경우가 일반적입니다. 데이터가 정리되지 않은 상태에서 모델만 교체하면 결국 유지보수 비용과 온콜 부담만 늘어납니다.