Model 중심 설계 탈피를 통한 AI System 엔지니어링 최적화 전략

Context

많은 AI 프로젝트가 문제 정의와 데이터 분석 없이 Model 선택부터 시작하는 Model-first 접근법을 채택함. 이로 인한 시스템 미스매치와 성능 저하로 인해 실제 프로덕트 수준의 배포에 실패하는 구조적 한계 발생.

Technical Solution

• Problem-first 접근법을 통한 '200ms 내 콘텐츠 추천'과 같은 구체적 정량 목표 설정
• Data Reliability 검증을 통한 시스템 가용성 및 신뢰도 기초 확보
• Latency, Cost, Scale, Accuracy 등 제약 사항(Constraints) 정의를 통한 아키텍처 방향성 결정
• Data Pipeline, Processing Layer, Serving Layer를 포함한 전방위적 System Design 선행
• 정의된 제약 사항과 시스템 구조에 최적화된 Model Selection 단계의 후순위 배치
• 'Problem → Data → Constraints → System → Model'로 이어지는 역순 설계 프로세스 구축