GenAI System Checklist

[To customer]

• 이 체크리스트는 포괄적인 현황 파악을 위한 것으로, 모든 질문에 답변하지 않으셔도 괜찮습니다. 현재 검토 중이거나 결정된 사항들에 대해서만 최대한 상세히 기재해 주시기 바랍니다.

[To account v-team]

• 고객 미팅 전 본 체크리스트를 활용한 사전 정보 수집을 필수로 진행해 주시기 바랍니다. 체크리스트 미활용 시에는 미팅 효과성이 현저히 떨어질 수 있으니, 반드시 사전 준비 과정으로 활용해 주시기 바랍니다.

왜 중요한가요?

• 준비되지 않은 미팅은 고객과 스페셜리스트 SA 모두의 소중한 시간을 비효율적으로 사용하게 됩니다.

• 사전 정보 없이는 적절한 솔루션 방향 설정이 어렵습니다.

• 고객 입장에서도 반복적인 기본 질문보다는 심화된 기술 논의를 원합니다.

활용 방법

• 초기 고객 접촉 시 체크리스트 공유 및 사전 작성 요청

• 미팅 전 최소 1-2주 여유를 두고 회신 요청

• 답변 내용을 바탕으로 스페셜리스트 SA과 15-30분 사전 브리핑 (1시간 미팅은 비효율적인 경우가 대부분입니다.)

• 고객 미팅 시에는 체크리스트 기반으로 심화 논의 진행

0. 고객 역량 확인

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0.1 현재 인력 풀 현황

현재 프로젝트에 투입 가능한 팀 구성원과 경험 수준을 상세히 기재해 주세요.

• 데이터 과학자 및 데이터 분석가

  • 총 인원: 명 (시니어 명, 미들 명, 주니어 명)

  • 주요 경험 영역: 통계 분석, 머신러닝 모델링, 데이터 시각화, A/B 테스팅

  • 도메인 전문성: 금융, 의료, 제조, 리테일 등 특정 산업 경험 여부

  • 사용 가능한 도구: Python/R, Jupyter, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch

  • GenAI 프로젝트 경험: 있음/없음, 경험 기간 및 프로젝트 규모

• 데이터 엔지니어

  • 총 인원: 명 (시니어 명, 미들 명, 주니어 명)

  • 주요 경험 영역: ETL/ELT 파이프라인, 데이터 웨어하우스, 실시간 스트리밍

  • 클라우드 경험: AWS, GCP, Azure 중 주력 플랫폼과 경험 연수

  • 기술 스택: Spark, Kafka, Airflow, dbt, Snowflake, Redshift 등

  • 대용량 데이터 처리 경험: 일일 처리량, 최대 데이터 규모

• AI/ML 엔지니어

  • 총 인원: 명 (시니어 명, 미들 명, 주니어 명)

  • 주요 경험 영역: 모델 배포, MLOps, 모델 최적화, A/B 테스팅

  • 배포 경험: 온프레미스, 클라우드, 엣지 배포 경험

  • 기술 스택: Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow, SageMaker

  • 모델 서빙 경험: REST API, 배치 추론, 실시간 추론, 모델 모니터링

• 소프트웨어 엔지니어 (백엔드/프론트엔드)

  • 총 인원: 명 (시니어 명, 미들 명, 주니어 명)

  • 백엔드 기술: Python, Java, Node.js, Go 등 주력 언어

  • 프론트엔드 기술: React, Vue, Angular 등 프레임워크 경험

  • API 개발 경험: RESTful API, GraphQL, 마이크로서비스 아키텍처

  • 클라우드 네이티브 개발: 서버리스, 컨테이너, CI/CD 경험

• 인프라 엔지니어 / DevOps

  • 총 인원: 명 (시니어 명, 미들 명, 주니어 명)

  • 클라우드 인프라: AWS, GCP, Azure 중 주력 플랫폼 경험 현황

  • IaC 경험: Terraform, CloudFormation, CDK 사용 경험

  • 컨테이너 오케스트레이션: Docker, Kubernetes, EKS/GKE 운영 경험

  • 모니터링 및 로깅: Prometheus, Grafana, ELK Stack, CloudWatch 경험

• 프로젝트 매니저 / 테크 리드

  • 총 인원: 명 (PM 명, 테크 리드 명, C-level 명)

  • AI/ML 프로젝트 관리 경험: 프로젝트 수, 평균 규모, 성공 사례

  • 애자일/스크럼 경험: 방법론 적용 경험, 인증 보유 여부

  • 기술적 의사결정 권한: 아키텍처 결정, 기술 스택 선택 권한 범위

  • 예산 관리 경험: 클라우드 비용 최적화, ROI 측정 경험

0.2 AWS 서비스 및 GenAI 숙련도

• 전체 팀의 AWS 경험 수준

  • 초급: AWS 기본 서비스 사용, 콘솔 기반 작업 위주

  • 중급: 다양한 AWS 서비스 활용, CLI/SDK 사용, 기본적인 아키텍처 설계

  • 고급: 복잡한 아키텍처 설계, 비용 최적화, 보안 모범 사례 적용

• AI/ML 관련 AWS 서비스 경험 (SageMaker, Bedrock, OpenSearch 등)

• 인프라 관련 AWS 서비스 경험 (EC2/ECS/EKS, S3/EFS/FSx, VPC, IAM, CloudWatch/CloudTrail)

• GenAI Application에 대한 선수 지식 수준?

  • 프로젝트 경험: 완료한 GenAI 프로젝트 수, 규모, 도메인

  • 챗봇, RAG 시스템, 코드 생성, 문서 요약 등의 애플리케이션 경험

  • 시스템 메시지, few-shot learning, chain-of-thought 등의 프롬프트 설계 및 최적화 경험

  • 사용자 인터페이스: 웹 애플리케이션, API, 모바일 앱 개발 경험

  • 프로덕션 배포 경험: 실제 사용자 대상 서비스 운영 경험

  • 성능 최적화 경험: 토큰 사용량 최적화, 응답 품질 개선

  • 안전성 및 편향성: 유해 콘텐츠 필터링, 편향성 완화 기법

• ML/GenAI Foundation model에 대한 선수 지식 수준?

  • 모델 크기별 특성: 7B, 13B, 70B 등 파라미터 수에 따른 성능/비용 트레이드오프

  • 모델 패밀리: GPT, Claude, Llama, PaLM 등 주요 모델들의 특징과 차이점

  • 라이선스 및 사용 제약: 상업적 사용 가능 여부, 데이터 프라이버시 정책

  • 파인튜닝: Full fine-tuning, LoRA, QLoRA 등 기법별 경험

  • 임베딩 모델 (BGE-M3, E5 등) 파인튜닝 경험

  • 모델 평가: BLEU, ROUGE, 인간 평가 등 평가 방법론 적용

  • Llama, Mistral, Phi 등 오픈소스 모델의 자체 호스팅 경험

• PoC or 프로토타입 타임라인은? 프로덕션 런칭 계획/타임라인이 있는지?

1. Agent Framework 질문

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1.1 Framework 및 아키텍처

• 현재 사용 중인 Agent Framework는? (LangGraph, Strands, AutoGen, CrewAI)

  • 기존 시스템과의 호환성 고려사항이 있나요?

  • 프레임워크 마이그레이션 계획이 있다면 어떤 것인가요?

• 현재 사용 중이거나 검토할 Agent 아키텍처 패턴은? (예: Single Agent, Multi-Agent, Hierarchical, Swarm 등)

• Agent 간 통신 프로토콜은 어떻게 구성할 예정인가요? (Message Passing, Shared Memory, Event-driven, REST API)

• Agent 상태 관리 방식은 어떻게 할 예정인가요? (Stateless, Session-based, Persistent State)

1.2 메모리 및 컨텍스트 관리

• 대화 히스토리 저장 방식은? (In-memory, Redis, DynamoDB, RDS) 히스토리 보관 기간은? (예: 1일, 1주, 1개월, 영구)

• 장기 메모리 구현 방법은? (Vector DB, Graph DB, Knowledge Graph)

• 메모리 용량 제한 및 오래된 정보 삭제 정책은?

• 컨텍스트 윈도우 관리 전략은? (Sliding Window; 최근 N개 메세지만 유지, Summarization, Compression) 컨텍스트 길이 제한은? (4K, 8K, 32K 등)

• 사용자별 개인화 데이터 저장 위치는? (로컬 DB, 클라우드 스토리지, 암호화 필요 여부)

1.3 Tool Integration 및 Function Calling

• 연동할 외부 API 목록은? (개수, 인증 방식 - Auth 2.0/JWT/API Key 등, Rate Limit - 예: 5 calls/minute)

• Function Calling 구현 방식은? (OpenAI Function, Anthropic Tools, Custom Parser)

• Tool 실행 결과 검증 방법은? (Schema Validation, Output Parsing, Error Handling)

• Tool 실행 권한은 어떻게 관리할 예정인가요?

  • Role-based: 사용자 역할에 따른 권한 (예: 관리자, 일반 사용자)

  • User-based: 개별 사용자별 권한 설정

  • Context-based: 상황에 따른 동적 권한 (예: 업무 시간, 위치)

2. RAG 시스템 질문

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2.1 데이터 소스 및 전처리

• 지식 소스 데이터 볼륨은? (문서 수, 총 용량, 일일 증가량)

  • 문서 수: 1천개 미만, 1천-1만개, 1만-10만개, 10만개 이상

  • 총 용량: 1GB 미만, 1-10GB, 10-100GB, 100GB 이상

  • 일일 증가량: 정적, 1-10개, 10-100개, 100개 이상 문서

  • 문서 평균 크기: 1페이지, 10페이지, 100페이지 이상

  • 데이터 증가 패턴: 선형, 지수적, 계절적 변동

• 문서 형식별 분포는? (PDF %, Word %, HTML %, 구조화 데이터 %, 멀티모달, 각 형식별 품질 이슈 있는지?)

• 문서 언어 분포는? (한글 %, 영어 %, 기타 언어 %)

  • 한글: 비율과 도메인 특화 용어 포함 여부

  • 영어: 기술 문서, 학술 논문, 비즈니스 문서 등

  • 기타 언어: 중국어, 일본어 등 처리 필요성

  • 언어별 임베딩 모델 성능 차이 고려사항

• 문서 업데이트 주기는? (실시간, 일배치, 주배치, 월배치)

• OCR 처리가 필요한 문서 비율은?

  • OCR 처리 대상: 스캔된 PDF, 이미지 내 텍스트

  • OCR 정확도 요구사항: 95% 이상, 도메인 특화 용어 인식

  • 테이블 추출: 복잡한 표 구조, 병합된 셀 처리

  • 이미지/차트: 캡션, 설명 텍스트 추출

• 테이블, 이미지, 차트 추출 필요 여부는?

2.2 청킹 및 임베딩 전략

• 청킹 방식은? (Fixed Size, Semantic, Recursive, Document Structure-based)

• 청크 크기는? (토큰 수, 문자 수 - 한글 기준 500자/1000자/2000자, 문장 수 - 3~5문장/5~10문장 단위)

• 청크 오버랩 비율은? (0%, 10%, 20%, 50%)

• 임베딩 모델 선택 기준은? (다국어 지원, 도메인 특화, 성능, 비용)

• 임베딩 차원 수는? (384, 768, 1024, 1536)

• 임베딩 업데이트 전략은?

  • 전체 재생성: 모든 문서 재임베딩, 일관성 보장, 높은 비용

  • 증분 업데이트: 변경된 문서만 업데이트, 효율적, 일관성 이슈

  • 버전 관리: 임베딩 모델 변경 시 마이그레이션 전략

  • A/B 테스팅: 새로운 임베딩과 기존 임베딩 성능 비교

  • 롤백 계획: 업데이트 실패 시 이전 버전 복구 방안

2.3 벡터 데이터베이스 및 검색

• Vector DB 선택 기준은? (성능, 확장성, 비용, 관리 편의성)

• 인덱스 타입?

  • HNSW: 높은 정확도, 빠른 검색, 메모리 집약적

  • IVF: 메모리 효율적, 클러스터링 기반, 정확도 트레이드오프

  • LSH: 근사 검색, 빠른 속도, 낮은 정확도

  • Annoy: 디스크 기반, 메모리 효율적, 정적 인덱스

  • 인덱스 구축 시간과 업데이트 비용 고려사항은?

• 검색 정확도 vs 속도 트레이드오프 설정은?

  • 정확도 목표 예시: Recall@10 > 90%

  • 응답 시간 목표 예시: P95 < 50ms, P99 < 100ms

  • 검색 파라미터 튜닝 예시: ef_search, nprobe 등

• 하이브리드 검색 구현 여부는? (Dense + Sparse, Keyword + Semantic)

• 검색 결과 리랭킹과 후처리는?

  • Cross-encoder: 쿼리-문서 쌍 직접 점수화, 높은 정확도, 느린 속도

  • LLM-based: LLM을 활용한 관련성 점수화

  • Rule-based: 도메인 규칙 기반 점수 조정

  • 다양성 확보: 유사한 결과 제거, 다양한 관점 제공

  • 개인화: 사용자 히스토리 기반 결과 조정

• 검색 결과 개수는? (아래는 예시입니다)

  • Top-K 값: 기본 5개, 최대 20개

  • 동적 조정: 쿼리 복잡도에 따른 결과 수 조정

  • 신뢰도 임계값: 낮은 점수 결과 필터링

  • 컨텍스트 길이 제한: LLM 입력 토큰 제한 고려

  • 사용자 피드백 기반 최적화 방안은?

2.4 생성 및 후처리

• LLM 모델 선택 기준은? (성능, 비용, 지연시간, 다국어 지원)

• 프롬프트 템플릿 관리 방법은? (버전 관리, A/B 테스팅, 동적 생성)

• 컨텍스트 길이 제한 처리 방법은? (Truncation, Summarization, Chunking)

• 답변 품질 검증 방법은? (Confidence Score, Fact-checking, Human Review)

• 할루시네이션 방지 전략은? (Grounding, Citation, Confidence Threshold)

2.5 평가 및 모니터링

• 평가 데이터셋 구축 현황은? (크기, 품질, 도메인 커버리지)

• 자동 평가 메트릭은? (BLEU, ROUGE, BERTScore, Faithfulness, Answer Relevancy)

• 인간 평가 프로세스는? (평가자 수, 평가 기준, 주기)

• 성능 모니터링 대시보드 구축 여부는?

• A/B 테스팅 인프라 구축 여부는?

3. AI Infrastructure 질문

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3.1 컴퓨팅 리소스

• GPU 인스턴스 타입 선호도는? (예: p3, p4, g4, g5, inf1, inf2)

• GPU 메모리 요구사항은? (예: 16GB, 32GB, 40GB, 80GB) 그 이유는? (어떤 모델을 서빙하는지?)

• CPU 코어 수 및 메모리 요구사항은? 그 이유는?

• 스토리지 타입 및 용량은? (EBS gp3, io2, EFS, FSx)

• 네트워크 대역폭 요구사항은? (1Gbps, 10Gbps, 25Gbps)

3.2 확장성 및 가용성

• 오토스케일링 메트릭은? (CPU, GPU 사용률, 큐 길이, 응답시간)

• 최소/최대 인스턴스 수는?

• 다중 AZ 배포 필요 여부는?

3.3 데이터 파이프라인

• 데이터 수집 방식은? (예: Batch, Streaming, API, File Upload)

• 데이터 처리 엔진은? (예: Spark, Flink, Kinesis, Lambda)

• 데이터 품질 검증 프로세스는?

• 데이터 버전 관리 방법은?

• 데이터 백업 및 아카이빙 전략은?

3.4 MLOps 및 DevOps

• CI/CD 파이프라인 도구는? (예: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, CodePipeline)

• 모델 레지스트리 사용 여부는? 기존 솔루션을 걷어내고 신규 검토해야 하는지? (예: MLflow, SageMaker Model Registry, 자체 구축)

• 실험 추적 도구는? 기존 솔루션을 걷어내고 신규 검토해야 하는지? (MLflow, Weights & Biases, Neptune, SageMaker Experiments)

• 모델 배포 전략은? (Blue-Green, Canary, Rolling, Shadow)

• 인프라 코드 관리 방법은? 기존 솔루션을 걷어내고 신규 검토해야 하는지? (Terraform, CloudFormation, CDK)

4. Model Serving 상세 질문

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4.1 성능 요구사항

• 목표 성능 지표와 측정 방법은?

  • TTFT (Time to First Token): 첫 토큰까지 지연시간 < 2초

  • E2E Latency: 전체 응답 완료까지 < 10초

  • Inter-token Latency: 토큰 간 지연시간 < 50ms

  • TPS (Tokens Per Second): 초당 토큰 생성 속도 > 50 TPS

  • 측정 도구: 커스텀 벤치마크, 프로덕션 모니터링

  • SLA 정의: 99.9% 요청이 목표 지연시간 내 처리

• 동시 연결 수 제한은?

  • 예상 동시 사용자: 100명, 1000명, 10000명

  • 동시 연결 제한: 커넥션 풀 크기, 메모리 제약

  • 큐잉 전략: FIFO, 우선순위 기반, 공정성 보장

  • 백프레셔 처리: 과부하 시 요청 거부 vs 대기

  • 로드 밸런싱: 라운드 로빈, 최소 연결, 가중치 기반

• 피크 시간대 트래픽 패턴과 대응 방안은?

  • 예상 피크 배수: 평균 대비 2배, 5배, 10배

  • 피크 대응: 오토스케일링, 캐싱, 트래픽 제한

4.2 모델 최적화

• 모델 양자화 적용 여부는? (INT8, FP16, INT4)

• 모델 압축 기법 사용 여부는? (Pruning, Distillation)

• 배치 처리 설정은? (Dynamic Batching, Batch Size)

• 캐싱 레이어 구성은? (Mem0,Redis, Memcached, Application-level)

• GPU 메모리 최적화 기법은? (Model Sharding, Pipeline Parallelism)

4.3 API 설계 및 관리

• API 버전 관리 전략은?

• Rate Limiting 정책은? (per user, per API key, global)

• API 문서화 도구는? (Swagger, Postman, 자체 구축)

• API 모니터링 도구는? (CloudWatch, Datadog)

• 에러 처리 및 재시도 정책은?

• 보안과 네트워크 아키텍처는? (아래는 예시입니다.)

  • VPC 배포: 프라이빗 서브넷, 보안 그룹

  • API Gateway: 인증, 권한 부여, 트래픽 관리

  • 로드 밸런서: ALB, NLB, 헬스 체크

  • 외부 API vs 내부 배포: 보안 vs 편의성 트레이드오프

  • 데이터 암호화: 전송 중, 저장 시

  • 접근 제어: IAM, RBAC, API 키 관리

5. Model & Data 질문

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5.1 데이터 품질 및 거버넌스

• 데이터 품질 메트릭은? (완전성, 정확성, 일관성, 적시성)

• 데이터 라벨링 프로세스는? (자동, 반자동, 수동)

• 데이터 편향성 검증 방법은?

• 데이터 계보 추적 시스템 구축 여부는?

• 개인정보 마스킹/익명화 프로세스는?

5.2 모델 선택 및 커스터마이징

• Foundation Model 후보군은? (구체적 모델명과 버전)

• 모델 크기별 성능/비용 분석 완료 여부는?

• 파인튜닝 데이터셋 크기는? (샘플 수, 품질 점수)

• 파인튜닝 방법 선택 기준은? (성능 향상, 비용, 시간)

5.3 Fine-tuning 상세 질문

• 파인튜닝 목적은?

  • Task-specific: 특정 작업 성능 향상

  • Domain adaptation: 도메인 지식 훈련

  • Instruction following: 지시 사항 이해 개선

  • Safety alignment: 안전하고 유용한 응답

• 데이터 수집 방법? (예: 내부 데이터, 크라우드소싱, 합성 데이터)

• 데이터 품질 검증 방법이 있다면? (예: 전문가 검토, 다중 검증)

• 파인튜닝 방식은? (Full Fine-tuning, LoRA, QLoRA, AdaLoRA, Prefix Tuning, P-Tuning v2)

• LoRA 설정값은? (rank, alpha, dropout, target modules)

• 파인튜닝 데이터 형태는? (Instruction-Response, Question-Answer, Completion, Chat format)

• 데이터 전처리 파이프라인은? (Tokenization, Formatting, Filtering, Augmentation)

• 분산 훈련 설정은? (Data parallel, Model parallel, Pipeline parallel)

• 메모리 최적화 기법은? (Gradient checkpointing, Mixed precision, DeepSpeed ZeRO)

• 파인튜닝 평가 메트릭은? (Perplexity, BLEU, ROUGE, Task-specific metrics)

5.4 Continual Pre-training 상세 질문

• Continual pre-training 목적은? (Domain adaptation, Knowledge update, Vocabulary expansion)

• 추가 훈련 데이터 소스는? (도메인 특화 코퍼스, 최신 데이터, 다국어 데이터)

• 데이터 품질 검증 프로세스는? (중복 제거, 품질 필터링, 독성 검사)

• 데이터 전처리 파이프라인은? (Cleaning, Deduplication, Format standardization)

• 훈련 데이터 크기는? (토큰 수, 문서 수, 총 용량)

5.5 모델 훈련 인프라

• 훈련용 GPU 클러스터 구성은? (노드 수, GPU 타입, 메모리 용량)

• 분산 훈련 프레임워크는? (PyTorch DDP, FSP, Megatron-LM, DeepSpeed, FairScale)

• 훈련 데이터 저장소는? (S3, EFS, FSx, 로컬 SSD)

• 데이터 로딩 최적화는? (Multi-processing, Prefetching, Caching)

• 훈련 모니터링 도구는? (예: TensorBoard, Weights & Biases, MLflow)

• 실험 관리 시스템은? (하이퍼파라미터 추적, 모델 버전 관리)

• 훈련 중 장애 복구 방안은? (자동 재시작, 체크포인트 복구)

• 리소스 사용량 모니터링은? (GPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 I/O)

• 훈련 비용 추적 및 최적화는?

• 훈련 완료 후 모델 배포 파이프라인은?

5.6 모델 평가 및 검증

• 벤치마크 데이터셋은? (공개 데이터셋, 자체 구축)

• 교차 검증 전략은? (K-fold, Time-series split)

• 모델 성능 저하 감지 방법은?

6. Budget & Timeline 상세 질문

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6.1 비용 구조

• 개발 단계별 예산 배분은? (아래는 예시입니다.)

  • PoC (10%): 기술 검증, 프로토타입 개발

  • 개발 (40%): 본격적 시스템 구축

  • 테스트 (10%): 품질 보증, 성능 최적화

  • 배포 (40%): 프로덕션 환경 구축, 운영 준비

  • 예산 초과 시 우선순위: 핵심 기능 우선, 부가 기능 연기

  • 예비 예산: 전체 예산의 10-20%

• 인프라 비용 구성 요소는? (아래는 예시입니다.)

  • 컴퓨팅 (60%): GPU 인스턴스, CPU 인스턴스

  • 스토리지 (20%): 모델 저장, 데이터 저장

  • 네트워크 (10%): 데이터 전송, CDN

  • 라이선스 (10%): 소프트웨어, API 사용료

  • 비용 모니터링: 일일 리포트, 예산 알림

• 운영 비용 예상 범위는? (월간, 연간)

• 비용 최적화 목표는? (% 절감 목표)

• 예산 초과 시 대응 방안은?

6.2 일정 관리

• 프로젝트 단계별 일정은? (아래는 예시입니다.)

  • 기획 (4주): 요구사항 정의, 아키텍처 설계

  • 개발 (12주): 핵심 기능 구현, 통합 테스트

  • 테스트 (4주): 성능 테스트, 사용자 테스트

  • 배포 (2주): 프로덕션 배포, 모니터링 설정

  • 주요 마일스톤: MVP 완성, 베타 테스트, 정식 출시

  • 의존성: 외부 API 연동, 데이터 준비, 인프라 구축

• 리스크 요인 및 완충 시간은?

  • 기술적 리스크: 모델 성능 부족, 확장성 이슈

  • 일정 리스크: 개발 지연, 테스트 기간 부족

  • 리소스 리스크: 인력 부족, GPU 가용성

  • 완충 시간: 각 단계별 20% 여유 시간

  • 대응 방안: 대안 기술, 외부 지원, 범위 조정

  • 정기 리뷰: 주간 진행 상황 점검

• 인력/장비 리소스 투입 계획은?

6.3 ROI 및 성과 측정

• 비즈니스 가치 측정 지표는? (아래는 예시입니다.)

  • 매출 증대: 신규 고객 획득, 기존 고객 만족도 증가

  • 비용 절감: 인력 비용 절감, 프로세스 효율화

  • 효율성 향상: 작업 시간 50% 단축, 정확도 10% 개선

  • 사용자 만족도 10% 증가

  • 정량적 목표: 매출 20% 증가, 비용 30% 절감

  • 측정 주기: 월간 리포트, 분기별 종합 평가

• 성공 기준 정의는? (아래는 예시입니다.)

  • 기술적 성공: 목표 성능 달성, 안정적 운영

  • 비즈니스 성공: ROI 200% 이상, 사용자 만족도 4.5/5

  • 장기적 가치: 경쟁 우위, 시장 점유율 확대