80%+ 상용 서비스 배포 전 좌초되는 기업 AI 프로젝트 비율
Papers & Reports •
[리포트 분석] RAND 연구소 분석: 왜 기업 AI 프로젝트의 80% 이상이 상용화에 실패하는가?
글로벌 씽크탱크 RAND 연구소의 2024 리포트를 심층 해부합니다. 80%가 넘는 AI 프로젝트가 좌초되는 5대 근본 원인과 기술팀-비즈니스팀 간의 단절을 분석합니다.
정현 (Jeonghyun)
RESEARCH HUB & EXECUTIVE ADVISORY
왜 85%의 AI 프로젝트는
상용화에 실패하는가?
벤치마크 99%의 환상과 프로덕션 현실의 괴리. 글로벌 학술 논문, 씽크탱크 리포트, 현업 MLOps 실패 사례를 심층 분석하여 지속 가능한 AI 프로젝트 성공 방정식을 제시합니다.
85%+
기업 AI 프로젝트 좌초율
10x
PoC 대비 운영 인프라 비용
2.5억+
OpenAlex 학술 문헌 DB
4대 축
기술, 조직, PM, 거버넌스
RESEARCH BRIEFS
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최신 리서치 & 실패 사후 분석
정현 (Jeonghyun) 
95% vs 5% ML 시스템 전체 코드 중 인프라 및 데이터 파이프라인이 차지하는 비중
Tech & MLOps •
[MLOps] 랩실에서 99%였던 모델이 프로덕션에서 무너지는 이유: 데이터 드리프트와 서빙 스큐
오프라인 테스트셋에서는 경이로운 정확도를 보였던 모델이 실제 고객 서비스 환경에 배포되자마자 붕괴하는 기술적 메커니즘과 지속적 모니터링 아키텍처를 해부합니다.
Research Fellow: MLOps Lab 
13개월 PoC 단계에서 상용 서비스로 전환되지 못하고 표류하는 평균 기간
Strategy & Leadership •
[Project Management] AI 프로젝트 매니저가 가장 흔히 빠지는 4가지 치명적 함정
전통적 애자일/워터폴 개발 방식과 AI 제품 기획의 결정적 차이를 이해하지 못해 발생하는 'PoC의 덫'과 기대치 관리 실패를 극복하는 실무 지침서입니다.
AI Product Strategy Practice OFFICIAL BOOK
Why AI Projects Fail
연구실의 환상에서 프로덕션의 현실까지
Why AI Projects Fail Research Team
글로벌 출간 예정
저서 공식 쇼케이스
《Why AI Projects Fail》
전 세계 수많은 기업들이 AI에 막대한 예산을 투입하지만, 프로덕션에서 의미 있는 비즈니스 가치를 창출하는 프로젝트는 15% 미만입니다. 본 도서는 단순한 비판을 넘어 데이터 드리프트, 서빙 병목, PoC의 덫, 그리고 조직적 기대치 불일치라는 4대 실패 메커니즘을 과학적으로 분석하고 극복 프레임워크를 제시합니다.
KEYNOTES & WORKSHOPS
기업 출강 및 C레벨 맞춤형 세션
사내 AI 추진단, 데이터 조직, 그리고 임원진을 대상으로 실패 위험을 사전에 차단하는 저자 직강 프로그램을 운영합니다.
SESSION 01
왜 85%의 AI 프로젝트는 멈추는가: 5대 실패 패턴
글로벌 연구소 리포트와 실제 기업 실패 사례를 통해 조직이 가장 흔히 빠지는 함정을 진단합니다.
SESSION 02
PoC의 덫을 넘는 엔지니어링: 데이터 드리프트와 MLOps
서빙 스큐, 피처 파이프라인 부채 등 프로덕션 환경에서 모델이 무너지는 기술적 원인을 해부합니다.
SESSION 03
C레벨과 PM을 위한 AI ROI 산정 및 거버넌스
측정 가능한 비즈니스 KPI 설계와 이해관계자 기대치 관리 및 실패 사전 방지 프레임워크.
EXECUTIVE INTELLIGENCE
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