AI 프로덕션 성공의 90%를 결정하는 Harness Engineering 설계 전략

Context

많은 기업이 모델 성능(Model Capability)에만 집중하여 초기 검증(Validation)은 통과하나, 실제 운영 단계에서 데이터 드리프트와 침묵 실패(Silent Failure)로 인해 출시 9개월 차에 시스템이 붕괴하는 현상 발생.

Technical Solution

• 지속적인 시나리오 테스트와 입력 분포 추적을 통한 Observability 인프라 구축으로 모델의 유효성 상시 검증
• 실제 워크로드 기반의 지속적 Evals 실행 체계 구축 및 특정 담당자 지정을 통한 평가 지표의 관리 책임 명확화
• 분 단위 모델 회수와 대체 경로(Fallback Path)를 포함한 기술적 Rollback 메커니즘 사전 설계
• 모델 출력값, 사용자 행동, 최종 결과의 일치 여부를 추적하는 경계면 Instrumentation을 통한 Silent-failure 탐지 로직 구현
• 규제 준수 및 운영 검토를 위한 결정 단위(Decision Granularity) 중심의 Audit-log 범위 설정 및 보존 정책 수립