안녕하세요, 여러분! 일타 강사 저스틴입니다! 🚀
Richard D. Avila와 Imran Ahmad의 “Architecting AI Software Systems”입니다!
Part1(아키텍처 기초) 완결 후, Part2(실전 적용)으로 전환!
먼저 Part2 4장 로드맵 → 4장 개념 설계 딥다이브!

📚 Part2: AI 시스템 실전 설계 (네 개의 장으로 구성)

Part1 이론 → Part2 실전 전환! 개념 설계 산출물을 바탕으로:

Chapter 5: AI 파이프라인 요구사항 & 아키텍처 🎯 개념→요구사항→파이프라인 기초 설계
Chapter 6: 설계/통합/테스트 워크스루 🎯 소프트웨어 전술/패턴 + 테스트 전략
Chapter 7: 생성 AI 헬프데스크 사례 연구 🎯 실전! GenAI 시스템 엔지니어링
Chapter 8: 핵심 인사이트 & 미래 방향 🎯 전체 요약 + 차세대 트렌드

🎯 4장: AI 시스템 개념 설계 – V모델 첫 번째 기둥

“고객 참여 없는 AI = 메뉴 없는 레스토랑” – 저자 비유

시스템 엔지니어링 V모델 기반, AI 데이터 의존성 리스크 최소화:

1️⃣ 작전 개념(CONOPS) 문서 IEEE 1362-2022

현재 시스템 분석

├── 한계: 수익/비용/효율 개선점

├── 데이터: 수집→전처리→학습→추론

├── 컴퓨팅: 모델/인프라/지연/스케일

└── 비기능: 설명/공정/프라이버시

2️⃣ 시나리오 & 3️⃣ 사용 사례 (계층 구조)

• 시나리오: 추천/예측유지/NLP/비전 (맥락)
• 유스케이스: Level1(전체)→Level2(상세)

💰 AI 비즈니스 가치 2×2 매트릭스

🔄 AI 6대 운영 모드 (전환 플로우)

구성(하이퍼파라미터)
↓ 시작(카나리/섀도우)
↓ 실행(드리프트/A-B테스트)
↕ 유지보수(재학습)
← 복구(롤백)
↓ 종료(자원해제)

📊 AI 성공 3대 지표 프레임워크

기술: F1/AUC/지연/적대적/드리프트 (12개)
비즈니스: ROI/전환율/고객유지 (12개)
윤리/UX: CSAT/공정성/설명성 (24개)

🛡️ 개념 설계 리스크 ↓ 효과 (정량화)

• 비즈니스 정렬: 65-80% 감소
• 기술 실현성: 50-70% 감소
• 사용자 수용: 60-75% 감소

💼 리테일 추천 시스템 사례

PROBLEM: ID불일치 + 과도기대치
SOLUTION: 데이터정제 + 교육
RESULT: 주문가치+12% / 이탈-8%

📌 저스틴의 Part2 진입 정리

Part1: 왜 아키텍처? (복잡성/필요성)
Part2: 어떻게 설계? (CONOPS→파이프라인→GenAI)

💪 오늘 실천: 25분 CONOPS 초안

1. 현재 시스템 3대 한계
2. AI 가치 2가지 (ROI 포함)
3. 3대 이해관계자 요구
4. Ch5 대비: 파이프라인 요구사항 3개