라떼군 뉴스

AI 제품, '느낌' 말고 '평가'로 만들어라

이 글은 다음 링크를 참고하여 인사이트를 더한 것입니다. 원문은 해당 링크에서 확인해주세요: https://www.mindtheproduct.com/how-to-implement-effective-ai-evaluations/↗

AI 제품 관리자(PM)의 가장 중요한 역량은 이제 기능을 출시하는 것이 아니라, AI의 성능을 체계적으로 측정하는 ‘평가(eval)‘를 설계하고 실행하는 능력이 되었습니다. OpenAI, Anthropic과 같은 선두 기업의 최고제품책임자(CPO)들이 입을 모아 강조하는 것처럼, 평가는 불확실한 AI의 결과물을 신뢰할 수 있는 제품으로 만드는 핵심 과정입니다.

과거 Microsoft의 Tay나 Meta의 Galactica 챗봇 실패 사례에서 보듯, 제대로 된 평가 시스템의 부재는 브랜드에 큰 타격을 입힐 수 있습니다. 좋은 평가는 단순히 정답/오답을 가리는 전통적 테스트와 다릅니다. AI의 응답이 얼마나 정확하고, 관련성이 높으며, 일관되고, 안전한지 등 다차원적인 품질을 측정해야 합니다.

효과적인 평가 시스템을 구축하려면 다음 네 가지 요소를 명확히 정의해야 합니다.

  1. 역할 설정: 평가자가 어떤 전문가 입장에서 봐야 하는가?
  2. 맥락 제공: 평가에 필요한 모든 정보를 제공했는가?
  3. 목표 정의: 성공적인 결과란 무엇인가?
  4. 채점 기준: 일관된 평가를 위한 명확한 척도가 있는가?

이를 바탕으로 실제 사용자 피드백을 받는 ‘인간 평가’, 다른 LLM을 활용해 비용 효율적으로 확장하는 ‘LLM 판정 평가’, 코드의 형식이나 구문 오류를 잡는 ‘코드 기반 평가’ 등을 조합하여 사용해야 합니다.

결국 AI 시대의 경쟁력은 단순히 더 뛰어난 모델을 사용하는 것에서 나오지 않습니다. 비즈니스 목표에 맞춰 AI의 품질을 측정하고, 주관적인 사용자 만족도를 객관적인 지표로 전환하며, 이를 통해 제품을 끊임없이 개선하는 ‘평가 시스템’을 잘 구축하는 팀이 시장을 선도하게 될 것입니다. 이것이 바로 AI 제품의 새로운 해자(moat)입니다.

June 12, 2025 ∙ AI제품관리 프로덕트매니지먼트 AI평가 LLM PM핵심역량