“Architecting AI Software Systems” – My AI Smarteasy 사용자 코파일럿 에이전트 – 일타 저스틴과 책 읽기 – AI 소프트웨어 복잡성 5대 종류 + 아키텍처 해결책

안녕하세요, 여러분! 일타 강사 저스틴입니다! 🚀
Richard D. Avila와 Imran Ahmad의 “Architecting AI Software Systems” 3장입니다.
“85% AI 프로젝트가 데이터/알고리즘/팀 편향으로 실패” (Gartner 통계)!
전통 소프트웨어와 달리 비결정론적(non-deterministic) AI 시스템의 복잡성을 어떻게 관리할까요?

🎯 저자들이 강조한 핵심 메시지

“복잡성은 우리가 하는 사업이고, 복잡성이 우리를 제한한다” – Frederick Brooks

Richard D. Avila와 Imran Ahmad께서 말씀하시는 포인트!
Linux 30M 줄 코드도 안정적 모듈 아키텍처로 성공. AI 시스템도 마찬가지!
아키텍처 = 추상화+모델링으로 문제 공간 단순화.

🔍 AI 소프트웨어 5대 복잡성 (아키텍처 해결책 포함)

1️⃣ 통합 복잡성 (Integration Complexity)

문제: TensorFlow/PyTorch 등 외부 패키지 의존성 충돌
해결: 마이크로서비스 + 컨테이너화 (의료 AI 사례)

2️⃣ 기능 복잡성 (Functional Complexity)

문제: 자율 결정 + 모델 재학습 + 인간 감독 필요
해결: 모니터링/경고/로그 + 인간 오버라이드

3️⃣ 기술 복잡성 (Technical Complexity)

문제: GPT-3급 3.14×10²³ FLOPS 연산 + 실시간 요구
해결: 하드웨어 최적화 + 분산 컴퓨팅

4️⃣ 검증 복잡성 (Verification Complexity)

문제: 확률적 출력 + 적대적 예제 + 이상 데이터
해결: 단위→통합→적대적 테스트 (보행자 탐지 사례)

5️⃣ 인간 인터페이스 복잡성 (Human Interface)

문제: Parasuraman 자동화 수준 + 설명가능성
해결: 신뢰도 점수 + 결정 추적 + 투명 UI

👥 AI 프로젝트 조직도 (권장 구조)

프로젝트 매니저

├── 수석 아키텍트 (Vision Holder)

├── 기술 전문가 (Technology Expert)

├── AI 엔지니어

├── 데이터 엔지니어/과학자

├── DevOps/보안/컴플라이언스

└── 프로젝트 컨트롤

투자 비율: 아키텍처 활동에 12-15% 자원 할당 (INCOSE 권장)

📋 아키텍처 필수 산출물 7가지

CONOPS 문서: 사용자-AI 상호작용 (IEEE 1362 표준)
UML/SysML 다이어그램: 유스케이스/블록/활동/상태
비기능 요구사항: 신뢰성/설명가능성/공정성/프라이버시
인터페이스 제어 문서: 데이터 교환 SLA
IDEF0 다이어그램: AI 결정 입출력
통합 계획: CI/CD + DevOps 롤백
프로젝트 관리 문서: WBS/스케줄/위험

⚙️ 복잡성 관리 4대 접근법

초기 CONOPS: AI 사용 시나리오 정의
다이어그램 완성: 전체 AI/ML 사이클 캡처
비기능 요구 우선순위: AI 특화 품질 속성
조기 통합 테스트: DevOps CI/CD 자동화

📊 프로젝트 관리 5단계 (PMI 기준)

단계	아키텍트 역할
기획(Initiation)	CONOPS/WBS/에픽 생성
계획(Planning)	마일스톤/크리티컬 패스
실행(Execution)	기술 분쟁 해결/비전 유지
모니터링(Monitoring)	품질 검토/리스크 식별
마무리(Closing)	최종 검증/지식 이전