-비즈니스 성장을 위한 AI 프로덕트의 기획부터 설계, 성능 평가까지 단계별 전략 담아
AI 도입이 곧 경쟁력이 되는 시대, 수많은 기업이 생성형 AI와 LLM을 앞다투어 도입하고 있지만 실제 비즈니스 성과로 이어지는 사례는 여전히 드물다. 화려한 기술 스택 뒤에는 문제 정의의 부재, 데이터 준비 부족, 성능 평가 실패 등 반복되는 함정이 존재한다. 이런 현실 속에서 『AI 프로젝트 100% 성공을 위한 체크리스트 17』(책만)은 “왜 AI 프로젝트는 실패하는가”라는 근본적인 질문에서 출발해, 성공 확률을 높이기 위한 현실적인 해법을 제시한다.
이 책은 단순한 기술 설명서가 아니다. AI를 ‘도입하는 것’이 아니라 ‘비즈니스 문제를 해결하는 도구’로 바라보며, 기획 단계의 타당성 검토부터 아키텍처 설계, 데이터 확보, LLM 선택 전략, 워크플로 설계, 성능 평가와 운영까지 전 과정을 17개의 체크리스트로 구조화했다. AI 프로젝트를 준비하는 기업이라면 누구나 한 번쯤 고민해봤을 질문들을 빠짐없이 짚어낸다.
기술 구현을 넘어 비즈니스 관점에서 AI 프로젝트를 설명하므로, 도메인 지식을 생성 AI에 어떻게 구조적으로 적용할 것인지, LLM을 자체 구축할지 API를 활용할지, 성능 평가는 어떻게 설계해야 하는지 등 실무자들이 마주하는 현실적인 고민에 구체적인 힌트를 제공한다.
저자 유진호는 다양한 산업 현장에서 AI 솔루션을 개발해온 경험을 바탕으로, 프로토타입에 머무르기 쉬운 AI 프로젝트를 ‘상용 수준의 프로덕트’로 끌어올리는 데 필요한 판단 기준을 제시한다. 촘촘한 체크리스트 뒤에는 현장의 시행착오와 깊은 고민이 녹아 있으며, 그 결과물은 AI 프로젝트를 준비하는 실무자와 경영진 모두에게 신뢰할 수 있는 로드맵이 된다.
『AI 프로젝트 100% 성공을 위한 체크리스트 17』은 AI를 유행처럼 도입하려는 조직이 아니라, 실제 성과로 연결하고자 하는 이들을 위한 실전 가이드다. AI 프로젝트의 성공 확률을 높이고 싶다면, 가장 먼저 점검해야 할 체크리스트가 이 책에 담겨 있다.
☑ 프로젝트가 실패할 확률을 추산해보았나?
☑ 생성AI 기술은 절대반지일까?
☑ 우리 비즈니스에 맞는 AI 기술을 제대로 알고 선택했는가?
☑ 서비스 가능한 AI 프로덕트를 위한 아키텍처 요소를 잘 구성했는가?
☑ 데이터는 어떻게 확보했으며 충분히 준비할 수 있었는가?
☑ 비정형 문서를 제대로 읽어와서 처리했는가?
☑ LLM: 자체 구축할까? API를 활용할까?
☑ SLM: 적시에 도입하고 제대로 활용하고 있는가?
☑ 비즈니스 문제 해결: LLM 워크플로를 만들까? 에이전트에 맡길까?
☑ 적절한 프롬프트를 만들어 우리가 원하는 컨텍스트를 구성했는가?
☑ AI 답변 수준을 높이기 위해 RAG 최적화를 했는가?
☑ RAG 성능을 평가하고 있는가?
☑ LLM 모델 성능을 평가하고 있는가?
☑ 에이전트 성능을 평가하고 있는가?
☑ AI의 거짓말과 환각에 대응하고 있는가?
☑ 인재 확보와 관리 전략을 운영하고 있는가?
"17 Checklists for 100% Success in AI Projects," a strategy book on AI planning, design, and performance evaluation, has been published.
– Contains step-by-step strategies from planning to design and performance evaluation of AI products for business growth.
In an era where AI adoption is becoming a competitive advantage, countless companies are rushing to adopt generative AI and LLM, but cases leading to actual business results remain rare. Behind the flashy technology stack lies a recurring pitfall: a lack of problem definition, inadequate data preparation, and failed performance evaluations. In this context, "17 Checklists for 100% Success in AI Projects" (Book Only) begins with the fundamental question, "Why do AI projects fail?" and presents practical solutions to increase the likelihood of success.
This book is more than a simple technical manual. It views AI not as something to be "implemented," but as a "tool to solve business problems." It structures the entire process, from feasibility studies at the planning stage to architecture design, data acquisition, LLM selection strategies, workflow design, performance evaluation, and operation, into 17 checklists. It addresses every question that any company preparing an AI project has likely pondered at least once.
By explaining AI projects from a business perspective beyond technical implementation, it provides concrete hints for practical concerns faced by practitioners, such as how to structurally apply domain knowledge to generative AI, whether to build LLM in-house or utilize APIs, and how to design performance evaluations.
Author Yoo Jin-ho, drawing on his experience developing AI solutions across various industries, presents the criteria necessary to elevate AI projects from mere prototypes to commercial-grade products. His meticulous checklist reflects on-the-ground trial and error and profound reflection, and the resulting results serve as a reliable roadmap for both practitioners and executives preparing AI projects.
"17 Checklists for 100% Success in AI Projects" is a practical guide not for organizations seeking to adopt AI as a fad, but for those seeking to translate it into real results. If you want to increase the chances of success in your AI project, this book contains the checklist you should review first.
☑ Have you estimated the probability of the project failing?
☑ Is the generative AI technology the absolute ring?
☑ Have we properly understood and selected the AI technology that is right for our business?
☑ Have you properly structured the architectural elements for a serviceable AI product?
☑ How was the data obtained and sufficiently prepared?
☑ Have you properly read and processed the unstructured document?
☑ LLM: Build it yourself or use an API?
☑ SLM: Is it being introduced in a timely manner and utilized properly?
☑ Solving a Business Problem: Create an LLM Workflow or Leave it to an Agent?
☑ Have we created the appropriate prompts to create the context we want?
☑ Have you optimized RAG to improve the AI response level?
☑ Are you evaluating RAG performance?
☑ Are you evaluating the performance of the LLM model?
☑ Are you evaluating agent performance?
☑ Are you responding to AI's lies and illusions?
☑ Are you implementing a talent acquisition and management strategy?
AI企画、設計、性能評価戦略書『AIプロジェクト100%成功のためのチェックリスト17』出版
-ビジネス成長のためのAIプロダクトの企画から設計、性能評価まで段階別戦略を盛り込む
AI導入がまもなく競争力になる時代、数多くの企業が生成型AIとLLMを先駆けて導入しているが、実際のビジネス成果につながる事例は依然として珍しい。派手な技術スタックの背後には、問題定義の欠如、データ準備不足、性能評価の失敗など繰り返される罠が存在する。このような現実の中で『AIプロジェクト100%成功のためのチェックリスト17』（本のみ）は「なぜAIプロジェクトは失敗するのか」という根本的な質問から出発し、成功確率を高めるための現実的な解決策を提示する。
この本は単なる技術マニュアルではありません。 AIを「導入すること」ではなく、「ビジネス問題を解決するツール」として見て、企画段階の妥当性検討からアーキテクチャ設計、データ確保、LLM選択戦略、ワークフロー設計、性能評価と運用まで全過程を17個のチェックリストに構造化した。 AIプロジェクトを準備する企業なら誰でも一度苦悩してみた質問を抜け出すことができる。
技術の実装を超えてビジネスの観点からAIプロジェクトを説明するため、ドメイン知識を生成AIにどのように構造的に適用するのか、LLMを自己構築するのかAPIを活用するのか、性能評価はどのように設計すべきかなど、実務者が向き合う現実的な悩みに具体的なヒントを提供する。
著者ユジンホは様々な産業現場でAIソリューションを開発してきた経験をもとに、プロトタイプにとどまりやすいAIプロジェクトを「商用レベルのプロダクト」に引き上げるために必要な判断基準を提示する。細かいチェックリストの後には現場の試行錯誤と深い悩みが溶けており、その結果物はAIプロジェクトを準備する実務者と経営陣の両方に信頼できるロードマップとなる。
『AIプロジェクト100%成功のためのチェックリスト17』は、AIを流行のように導入しようとする組織ではなく、実際の成果につなげようとする人々のための実戦ガイドだ。 AIプロジェクトの成功確率を高めたい場合は、最初にチェックする必要があるチェックリストがこの本に含まれています。
☑プロジェクトが失敗する可能性を推定してみましたか？
☑生成AI技術は絶対指輪か？
☑私たちのビジネスに合ったAI技術を正しく知って選択しましたか？
☑サービス可能なAIプロダクトのためのアーキテクチャ要素をうまく設定しましたか？
☑データはどのように確保され、十分に準備できましたか？
☑ 非定型文書を正しく読み込んで処理したか？
☑LLM：自分で構築しますか？ APIを活用しますか？
☑ SLM: 適時に導入してきちんと活用しているか？
☑ビジネスのトラブルシューティング：LLMワークフローを作成しますか？エージェントに任せますか？
☑適切なプロンプトを作成して、必要なコンテキストを設定しましたか？
☑AIの回答レベルを上げるためにRAG最適化を行いましたか？
☑RAG性能を評価していますか？
☑LLMモデルの性能を評価していますか？
☑エージェントのパフォーマンスを評価していますか？
☑ AIの嘘と幻覚に対応しているか？
☑人材確保と管理戦略を運営していますか？
《人工智能项目 100% 成功的 17 个检查清单》是一本关于人工智能规划、设计和性能评估的战略书籍，现已出版。
– 包含从规划到设计再到人工智能产品性能评估的逐步策略，以促进业务增长。
在人工智能应用日益成为竞争优势的时代，无数公司竞相采用生成式人工智能和生命周期管理（LLM），但真正能带来实际商业成果的案例却寥寥无几。在炫目的技术栈背后，隐藏着一个反复出现的陷阱：缺乏问题定义、数据准备不足以及绩效评估失败。在此背景下，《人工智能项目百分百成功的17个清单》（仅限书籍）从根本问题“人工智能项目为何失败？”入手，提出了一系列切实可行的解决方案，以提高项目的成功率。
本书不仅仅是一本简单的技术手册。它将人工智能视为“解决业务问题的工具”，而非“需要实施”的技术。本书将从规划阶段的可行性研究到架构设计、数据采集、生命周期管理（LLM）选择策略、工作流程设计、性能评估和运营等整个流程，梳理成17个清单。它解答了任何准备开展人工智能项目的公司都可能至少思考过一次的所有问题。
通过从商业角度而非技术实现的角度解释人工智能项目，它为从业者面临的实际问题提供了具体的建议，例如如何将领域知识结构化地应用于生成式人工智能，是自行构建LLM还是利用API，以及如何设计性能评估。
作者柳镇浩凭借其在多个行业开发人工智能解决方案的丰富经验，提出了将人工智能项目从原型阶段提升至商业级产品的必要标准。他精心编制的清单凝聚了实践经验和深刻思考，最终成果可为人工智能项目的从业人员和管理人员提供可靠的路线图。
《人工智能项目百分百成功的17项检查清单》是一本实用指南，并非面向那些将人工智能视为一时风尚的组织，而是面向那些希望将其转化为实际成果的组织。如果您想提高人工智能项目的成功率，本书包含的检查清单是您首先应该查看的内容。
☑ 你是否估算过该项目失败的概率？
☑ 生成式人工智能技术是绝对的灵丹妙药吗？
☑ 我们是否正确理解并选择了适合我们业务的人工智能技术？
☑ 您是否已为可用的 AI 产品合理构建了架构元素？
☑ 数据是如何获取和充分准备的？
☑ 您是否已正确阅读和处理非结构化文档？
☑ LLM：自行构建还是使用 API？
☑ SLM：是否及时引入并得到正确利用？
☑ 解决业务问题：创建 LLM 工作流程还是交给代理人？
☑ 我们是否创建了合适的提示来营造我们想要的语境？
☑ 您是否已优化 RAG 以提高 AI 响应水平？
☑ 您正在评估 RAG 绩效吗？
☑ 您是否正在评估 LLM 模型的性能？
☑ 您是否正在评估代理商的绩效？
☑ 你是否对人工智能的谎言和幻象做出了回应？
☑ 您是否正在实施人才招聘和管理战略？
Un ouvrage stratégique intitulé « 17 Checklists for 100% Success in AI Projects », portant sur la planification, la conception et l'évaluation des performances en IA, a été publié.
– Contient des stratégies étape par étape, de la planification à la conception et à l'évaluation des performances des produits d'IA pour la croissance de l'entreprise.
À l'heure où l'adoption de l'IA devient un avantage concurrentiel, d'innombrables entreprises se précipitent sur l'IA générative et le LLM, mais les cas concrets aboutissant à des résultats commerciaux restent rares. Derrière ces technologies de pointe se cache un écueil récurrent : une définition insuffisante du problème, une préparation des données inadéquate et des évaluations de performance décevantes. Dans ce contexte, « 17 Checklists pour 100 % de réussite dans vos projets d'IA » (livre uniquement) part de la question fondamentale : « Pourquoi les projets d'IA échouent-ils ? » et propose des solutions pratiques pour accroître les chances de succès.
Ce livre est bien plus qu'un simple manuel technique. Il envisage l'IA non pas comme une solution à « implémenter », mais comme un « outil pour résoudre les problèmes de l'entreprise ». Il structure l'ensemble du processus, des études de faisabilité en phase de planification à la conception de l'architecture, l'acquisition de données, les stratégies de sélection des modèles de langage, la conception des flux de travail, l'évaluation des performances et l'exploitation, en 17 listes de contrôle. Il répond à toutes les questions que toute entreprise préparant un projet d'IA s'est probablement posées au moins une fois.
En expliquant les projets d'IA d'un point de vue commercial au-delà de la simple mise en œuvre technique, il fournit des indications concrètes sur les préoccupations pratiques rencontrées par les praticiens, telles que la manière d'appliquer structurellement les connaissances du domaine à l'IA générative, le choix de développer un LLM en interne ou d'utiliser des API, et la manière de concevoir des évaluations de performance.
S'appuyant sur son expérience en développement de solutions d'IA dans divers secteurs, l'auteur Yoo Jin-ho présente les critères nécessaires pour transformer les projets d'IA du simple prototype en produit commercialisable. Sa liste de contrôle rigoureuse, fruit d'une approche pragmatique et d'une réflexion approfondie, offre un guide fiable aux praticiens et aux dirigeants préparant des projets d'IA.
« 17 Checklists pour la réussite de vos projets d'IA » est un guide pratique destiné non pas aux organisations qui adoptent l'IA par effet de mode, mais à celles qui souhaitent obtenir des résultats concrets. Si vous voulez maximiser vos chances de succès dans votre projet d'IA, ce livre contient la checklist à consulter en premier.
☑ Avez-vous estimé la probabilité d'échec du projet ?
☑ La technologie d'IA générative est-elle la solution miracle ?
☑ Avons-nous correctement compris et sélectionné la technologie d'IA qui convient à notre entreprise ?
☑ Avez-vous correctement structuré les éléments architecturaux pour un produit d'IA fonctionnel ?
☑ Comment les données ont-elles été obtenues et suffisamment préparées ?
☑ Avez-vous correctement lu et traité le document non structuré ?
☑ LLM : Le construire soi-même ou utiliser une API ?
☑ SLM : Est-il introduit en temps opportun et utilisé correctement ?
☑ Résoudre un problème commercial : créer un flux de travail LLM ou le laisser à un agent ?
☑ Avons-nous créé les incitations appropriées pour créer le contexte souhaité ?
☑ Avez-vous optimisé RAG pour améliorer le niveau de réponse de l'IA ?
☑ Évaluez-vous les performances RAG ?
☑ Évaluez-vous les performances du modèle LLM ?
☑ Évaluez-vous les performances des agents ?
☑ Réagissez-vous aux mensonges et aux illusions de l'IA ?
☑ Mettez-vous en œuvre une stratégie d'acquisition et de gestion des talents ?
You must be logged in to post a comment.