Blast Radius와 Reversibility 기반 AI 자동화 승인 프레임워크 설계

Context

AI 기반 자동화 도입 시 확률적 시스템(Probabilistic System)으로 인한 예측 불가능한 결과 발생 가능성 존재. 단순한 모델 성능 향상만으로는 외부 커뮤니케이션 및 데이터 무결성 훼손 리스크를 완전히 제거하기 어려운 한계점 노출.

Technical Solution

• Blast Radius(영향 범위)와 Reversibility(가역성)라는 두 가지 핵심 변수를 통한 Action Classification 설계
• 고위험 액션(Outbound Email, CRM Update, Payment 등)에 대해 Human-in-the-loop 승인 레이어를 강제하는 Gated Workflow 구축
• 저위험 액션(Internal Notification, Logging 등)을 대상으로 즉각적인 Autonomous Execution 경로 할당
• 중위험 영역에 대해 Confidence Scoring 기반의 'Automation Trust Ladder' 메커니즘 적용
• Supervised Mode에서 시작하여 실제 수행 기록(Track Record)의 정밀 분석을 통해 점진적으로 Autonomous Mode로 전환하는 졸업제 구조 설계