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Dev.toAI/ML
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Replacement Ratio 2.0 기준의 AI Tooling 정량적 평가 프레임워크
The Decision Subtraction Framework: How to Evaluate Any AI Tool
AI 요약
Context
AI 도구의 급격한 증가로 인한 평가 비용 상승과 도구 도입 시 발생하는 인지적 부하 문제 분석. 단순 기능 비교가 아닌 Decision Cost 관점의 정량적 측정 체계 부재를 해결하고자 함.
Technical Solution
- Replacement Ratio: '도구가 대체한 결정 수 ÷ 생성한 결정 수' 수식을 통한 효율성 검증
- Friction Delta: '도구 도입 전 시간 ÷ 도입 후 시간' 계산으로 학습 비용 분할 상환 및 손익분기점(5회 사용 이내) 측정
- Attention ROI: 사용 횟수 증가에 따른 인지 부하(1~4 scale) 감소 추이를 통한 UX 최적화 검증
- Erasure Cost: 핵심 역량 외주화로 인한 기술적 퇴보 위험도를 1~4 단계로 정량화하여 종속성 평가
- Decision Weighting: 단순 결정 수보다 high-stakes judgment의 가중치를 부여하는 전략적 평가 로직 적용
실천 포인트
1. 신규 AI 도구 도입 시 Replacement Ratio
2.0 이상인지 계산
2. 5회 사용 이내에 학습 비용(Onboarding time) 회수가 가능한지 Friction Delta 확인
3. 사용 10회 이후 Attention ROI가 감소하는지 추적하여 Rubber-stamping 위험 감지
4. Erasure Cost 3점 이상일 경우 핵심 역량 상실에 따른 기술적 Trade-off 검토