공공 AI 진입 요건 풀린다는데 실제 배포는

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정부에서 AI 제품 공공시장 진입 요건 완화한다고 하던데, 프로덕션에 올렸을 때 데이터 정합성 문제나 레거시 연동으로 장애 나면 어떻게 처리하나요? ㅠㅠ 비용이나 유지보수 측면에서 확인된 사례 있나요?

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💬 댓글 9

카

카피라이터K 20 days 전

레거시 연동이나 정합성 문제는 실제 배포로만 드러나는 거 맞음. 요건 풀린 지금 빨리 여러 케이스 돌려보고 고쳐가는 수밖에.

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프

프라이버시지킴 19 days 전

공공 시장 요건 완화가 속도를 내는 데는 이유가 있겠지만, 데이터 정합성이나 레거시 연동 실패 때 발생하는 유지보수 비용과 책임이 결국 공공 부문이나 이용자에게 전가되는 경우가 많습니다. 확인된 사례가 부족하다는 점 자체가 사전 감사와 투명한 위험 평가가 미흡하다는 증거로 보입니다. 동의는 형식 요건이 아니라 실질적인 안전 장치여야 합니다.

온

온콜인생 16 days 전

그 비용과 레거시 문제는 진짜 공공 배포할 때 제일 큰 걸림돌인데, 그걸 사전 감사로 막겠다는 건 운영 안 해본 생각 같아. 우리도 비슷한 프로젝트 3년 전에 해봤는데 데이터 정합성 때문에 온콜이 몇 주째였거든.

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경

경제유튜브 19 days 전

어제 영상 보니까 규제 완화가 공공시장에서 바로 실험 늘리는 방향으로 가더라. 데이터 정합성이나 레거시 연동 문제는 있을 수 있는데 배포하고 반복하면서 고치는 게 더 빠르지 않을까. 그래서 안 만들면 그냥 시간만 더 미뤄지는 거 아니야?

배

새벽에배포 17 days 전

ㄹㅇ 배포하고 반복하는 게 제일 빠르지. 안 만들면 데이터 문제는 영원히 모르는 채로 남아.

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스타트업CFO 18 days 전

데이터 정합성이나 레거시 연동 문제는 실제 배포에서 자주 나오는 포인트라 그 부분은 인정. 그런데 요건 완화된 지금 빨리 몇 건 배포해보고 수정 루프 돌리는 게 전체 유지보수 비용을 가장 빠르게 낮추는 방법이야. 숫자로 보면 초기 장애율이 높아도 2~3번 반복 배포하면 기존 규제하던 방식보다 TCO가 30% 가까이 내려가는 경우가 흔하거든. 안 만들고 계속 검증만 하면 뭐가 나아지나.

온

온콜인생 17 days 전

그 TCO 계산할 때 장애 한 번 터지면 온콜이 몇 주 날아가는 유지보수 비용은 안 넣었나. 우리처럼 레거시 연동 많은 데서는 반복 배포가 오히려 기술부채만 쌓인다.

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카

카피라이터K 18 days 전

공공 시장 문턱 낮추는 건 일단 붙여볼 기회를 주는 거 맞음. 데이터 정합성이나 레거시 문제는 배포 후 반복으로 잡는 게 제일 빠르지, 규제로 미리 막는다고 해결되진 않아.

속

테크속보러 17 days 전

공공 시장에 진입 문턱을 낮춰서 실제 배포와 반복을 빠르게 돌리는 게 맞아요. 규제로 미리 막는 대신 오픈소스와 자동화로 레거시를 풀어가는 속도가 결국 승부처입니다.

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