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불확실성 인식이 없을 때 엔터프라이즈 AI가 실패하는 이유

발행: (2026년 2월 5일 오전 11:12 GMT+9)
5 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

내가 계속 보는 패턴

SAP와 엔터프라이즈 시스템에서 25년을 일하면서 AI 물결이 기업 운영에 닿는 모습을 지켜봤습니다. 나는 같은 실패 양상을 계속 목격합니다:

  • 팀이 워크플로우(청구서 매칭, 승인 라우팅, 이상 탐지)를 자동화하기 위해 ML 모델을 구축함
  • 모델이 테스트에서 92% 정확도 달성
  • 팀이 이를 프로덕션에 배포함
  • 8%의 오류가 비용이 많이 드는 다운스트림 문제를 야기함
  • 신뢰가 사라지고 모델이 보관됨

익숙한가요?

빠진 조각: 모르는 것을 아는 것

해결책은 더 좋은 모델이 아니라 불확실성 정량화입니다.

“모델이 무엇을 예측했는가?” 대신 “이 예측에 대해 모델이 얼마나 자신 있는가?” 를 물어보세요.

# Instead of this:
prediction = model.predict(invoice_data)
process(prediction)  # Hope for the best

# Do this:
prediction, confidence = model.predict_with_uncertainty(invoice_data)

if confidence > 0.95:
    auto_process(prediction)       # High confidence -> automate
elif confidence > 0.80:
    flag_for_review(prediction)    # Medium -> human review
else:
    escalate(prediction)           # Low -> full human decision

그런데 — 95% 신뢰도가 실제로 95% 정확한가?

여기서 대부분의 팀이 멈춥니다. 두 번째 중요한 질문은 모델의 신뢰도가 보정(calibrated)되어 있는가? 입니다.

“95% 자신 있다”고 말하지만 실제로는 70%만 맞는 모델은 “70% 자신 있다”면서 실제 정확도가 70%인 모델보다 더 나쁩니다. 첫 번째 모델은 여러분에게 거짓말을 하고 있는 겁니다.

보정(calibration) 은 선언된 신뢰도가 실제 정확도와 일치하는지를 측정합니다. 이 메트릭을 기대 보정 오차(Expected Calibration Error, ECE)라 하며, 0에 가깝게 만들고 싶습니다.

// Simplified calibration check
function checkCalibration(predictions) {
  const buckets = groupByConfidence(predictions, 10);

  let ece = 0;
  for (const bucket of buckets) {
    const avgConfidence = mean(bucket.map(p => p.confidence));
    const actualAccuracy = mean(bucket.map(p => p.wasCorrect ? 1 : 0));
    ece += bucket.length * Math.abs(avgConfidence - actualAccuracy);
  }

  return {
    ece: ece / predictions.length,
    reliable: ece / predictions.length < 0.05
  };
}

실제 영향: SAP 프로세스 마이닝

프로세스 마이닝에 예측 모델을 결합하면 다음을 할 수 있습니다:

  • 예측 구매 주문이 언제 늦어질지(그리고 얼마나 늦을지)
  • 식별 재작업을 초래하는 프로세스 변형
  • 플래그 규정 준수 검사를 통과하지 못할 가능성이 높은 거래

하지만 이러한 예측은 언제 신뢰할 수 있는지 알 때만 유용합니다.

150,000건 이상의 사례 데이터셋에서, 불확실성‑인식 거버넌스를 적용하면 정적 규칙에 비해 의사결정 품질이 250 % 이상 향상되었습니다. 데이터가 더 좋은 모델을 만들고, 더 좋은 모델이 더 정확한 불확실성 추정을 제공하며, 그 추정이 더 많은 자동화를 가능하게 하는 선순환이 이루어집니다.

엔터프라이즈 팀을 위한 핵심 정리

  • 정확도만 쫓지 말라. 85% 보정된 모델이 92% 과신 모델보다 더 가치 있습니다.
  • 계층형 의사결정 경로를 구축하라. 높은 신뢰도 → 자동화; 중간 → 검토; 낮음 → 에스컬레이션.
  • 보정을 지속적으로 모니터링하라. 모델은 드리프트하고, 신뢰도 임계값도 함께 드리프트해야 합니다.
  • 프로세스 마이닝부터 시작하라. SAP 시스템의 이벤트 로그는 비즈니스를 진정으로 이해하는 모델을 훈련시키는 금광입니다.

실제 기업 AI에서 가치를 창출하는 조직은 가장 화려한 모델을 가진 곳이 아니라, 모델이 모르는 순간을 아는 조직입니다.

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