에이전트 운영에는 성능·예외·재학습의 기록이 필요하다

제조 혁신 인사이트 기술 서비스의 AI 운영 기반 · 2026-09-30 · 2 / 2 우리의 적용안 변경검토 지원 AI의 운영 증거 별도의 적용 제안 | 실행 결과와 검토 책임을 함께 잇는 관측 기록 기존 승인 절차에 영향을 주지 않는 조회·초안 시범의 상태 확인 우리의 제안 · 기존 PDM/ERP·M-BOM 자료의 읽기 전용 시범 운영 반영 전 읽기 전용·분리 환경으로 검증 한 건의 추적 단위 기록 남겨야 할 근거와 상태 입력 문서 개정·질문·접근 권한 처리 모델·호출 결과·오류 상태 예외 보류·상신·수정 사유 사람 검토 검토 책임자·계속 / 보완 / 중단 단위 업무 정의 변경 근거 검색·대조·초안 중 지원할 업무와 사람 인계점을 명시 운영 이력 기록 문서 개정·모델·호출 결과·오류·상신·수정 사유를 연결 예외 관측 자료 갱신·권한 차이·반복 실패에서 응답과 검토 부담을 확인 지원 범위 조정 현재 담당자가 검증 결과를 보고 계속·보완·중단을 판단 기준선과 비교할 검증 지표 근거·상태 추적 결과에서 자료·버전·처리 상태와 검토 책임자를 확인할 수 있는 비율 예외 해결 부담 실패·보류·수정 처리에 걸린 시간과 재발 빈도 업무 단위 효과 최종 검토까지 시간·품질·비용을 기존 방식과 비교 적용 전에 고정할 통제 권한 유지 시범이 형상·M-BOM·발주·생산 지시를 실행하지 않음 재학습 검토 사용 빈도나 사람의 수정을 검증 없이 정답으로 재학습하지 않음 기존 기반 존중 새 운영 조직·센터 신설이나 시스템 교체를 전제하지 않음 범위·기준선 정의 → 데이터·근거 연결 → 병행 시범·오류 기록 → 사람 승인 후 확대 우리의 적용 제안 · 서비스 제공자의 시장 전망을 사용자의 인력·도구 도입 계획으로 옮기지 않음 아이디어의 참고 원문 McKinsey · 발행 2025-12-16 Reimagining the value proposition of tech services for agentic AI 표의 네 행은 입력, 처리, 예외, 사람 검토의 기록 요건이다. 미리 채운 필드 설명이며 측정 결과가 아니다.