첫 유즈케이스를 위한 90일 로드맵
90일의 목적은 전사 데이터 플랫폼 완성이 아니다. 유즈케이스 하나에 대해 Data Ready와 Knowledge Ready를 차례로 증명하고, 두 게이트를 통과한 범위로만 AI를 운영하는 작은 루프를 만드는 것이다. NIST AI RMF Core의 Govern·Map·Measure·Manage 활동을 세 단계 전체에 반복한다.
시작 전: 작은 질문을 고른다
첫 유즈케이스는 다음을 모두 만족해야 한다.
- 주 1회 이상 반복되고 탐색·요약에 시간이 많이 든다.
- 틀렸을 때 사람이 확인하고 되돌릴 수 있다.
- 필요한 원천의 경계와 소유자를 2주 안에 찾을 수 있다.
- 사용자 5~20명과 실제 질문 30개 이상을 확보할 수 있다.
- 효과를 시간, 검색 성공률, 재작업, 준수율 중 하나로 측정할 수 있다.
인사 평가, 자동 승인, 안전 설비 제어처럼 오류가 사람의 권리·안전에 직접 영향을 주는 의사결정은 첫 유즈케이스로 선택하지 않는다.
0~30일: Data Ready — 찾고 읽고 통제한다
해야 할 일
- 사용자·업무 순간·결정을 한 문장으로 잠근다.
- 실제 질문 30개와 “답하면 안 되는 질문” 10개를 수집한다.
- 원천·소유자·시스템·등급·ACL·보존·형식·규모를 목록화한다.
- 대표, 낡음, 중복, 충돌, 암호화, 스캔 문서를 포함해 샘플링한다.
- 데이터 흐름과 외부 통신을 그려 보안·개인정보 검토를 받는다.
- 원본을 보존하고 파일·메일·표·음성의 파싱·OCR·ASR 품질을 표본 검사한다.
- 원본 ID·해시·메타데이터·ACL·계보·삭제 처리의 최소 계약을 정한다.
- 경영효과 측정에 따라 현재 업무의 시간·오류·재작업 기준선과 비교 집단을 정한다.
30일 Data Ready 게이트 산출물
- 승인된 유즈케이스 캔버스
- 데이터 원천 인벤토리와 접근 승인
- 정보등급·권한표
- 원본-파생물 계약과 형식별 추출 품질 보고서
- 데이터 품질 규칙과 실패·검역 대기열
- 기준 질문, 금지 질문, 현재 성능 기준선
- 현금·생산 여력·품질·위험으로 분리한 효과 측정 카드
- 중단 조건과 다음 단계 승인자
31~60일: Knowledge Ready — 의미와 효력을 승인한다
해야 할 일
- 핵심 용어·동의어·단위·코드와 소유자를 최소 범위에서 합의한다.
- 정의·사실·규칙·절차·결정 후보를 원문 위치와 함께 추출한다.
- 중복·버전·상충 규정을 적용하고 SSoT·효력·적용 범위를 사람이 판정한다.
- 대상·조건·예외·대체·충돌 관계를 필요한 질문 범위에서 연결한다.
- AI 후보와 승인 지식을 분리하고 정정·폐기·재검토 절차를 정한다.
- 질문별 정답, 허용 원천, 필수 인용, 명확화·거절 조건을 골든셋으로 만든다.
60일 Knowledge Ready 게이트 산출물
왜 50문항인가
통계적 완벽함을 뜻하지 않는다. 정상 질문만 데모하는 일을 막고, 실제 질문·모호한 질문·무근거 질문·권한 차단·오염 문서를 의도적으로 포함하기 위한 시작점이다.
61~90일: AI 활용 — 두 게이트를 통과한 범위만 운영한다
해야 할 일
- 읽기 전용, 제한 사용자, 제한 원천으로 배포한다.
- 모든 답에 원문·버전·섹션을 표시하고 근거 없으면 거절한다.
- 골든셋과 실제 피드백으로 검색·인용·답변·권한을 주 단위 평가한다.
- 원본 갱신, ACL 회수, 삭제, 오염 문서 격리 훈련을 수행한다.
- 오류의 원인을 Data·Knowledge·검색·모델·정책·권한·UX로 분류한다.
- 기준선·비교 집단 대비 효과와 낮음·기준·높음 ROI를 계산한다.
- 90일 의사결정 회의에서 확대, 보완, 중단 중 하나를 고른다.
90일 완료 기준
역할의 기본값
| 역할 | 책임 | 대리할 수 없는 결정 |
|---|---|---|
| 현업 소유자 | 유즈케이스·지식·SSoT·효력 승인 | 무엇이 업무상 유효한가 |
| 데이터 스튜어드 | 인벤토리·데이터 품질·계보·변경관리 | 데이터 품질 예외의 수용 여부 |
| 지식 스튜어드 | 용어·관계·근거·재검토 운영 | 지식 후보의 게시·보류 여부 |
| IT/플랫폼 | 수집·저장·색인·계보·복구 | 운영 가능성과 장애 대응 |
| 보안·개인정보 | 등급·처리근거·ACL·감사 | 수집·접근·반출 허용 여부 |
| AI 담당 | 검색·프롬프트·평가·관측 | 모델 릴리스와 평가 통과 |
| 사용자 대표 | 실제 질문·피드백·업무 검증 | 실제 업무에 쓸 수 있는가 |
90일 백로그·RACI 템플릿에 실제 이름과 승인일을 기록한다. “AI팀”처럼 집단만 적지 않는다.
확대 또는 중단 결정
확대는 GPU 사용률이나 데모 반응이 아니라 다음 근거로 정한다.
- 업무 효과가 기준선보다 좋아졌는가?
- 위험과 잔여 오류를 사용자·소유자가 이해하는가?
- 새 원천을 추가해도 권한·계보·평가가 반복 가능한가?
- 운영비와 사람의 검토 비용을 포함해 지속 가능한가?
목표를 달성하지 못했다면 실패 원인을 기록하고 중단할 수 있다. 목적 없는 전사 확장보다 근거 있는 중단이 더 성숙한 결정이다.