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초록

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본 연구는 기업의 생성형 AI 도입 과정에서 발생하는 복잡한 리스크를 효과적으로 관리하기 위한 종합적인 평가 프레임워크인 STAGE-AI Metrics를 제안한다. 해당 프레임워크는 Social impact(사회적 영향), Technical performance(기술적 성능), Adaption to organization(조직 내 도입), Growth in sustainability(지속가능성), Ethical consideration(윤리적 고려사항)의 다섯 가지 주요 영역을 포괄하며, 각 영역별로 세부적인 평가 지표와 관련 벤치마크를 제시한다. 특히 기술적 성능(Tech)을 기반으로 사회적 영향(Social) 및 윤리적 측면(Ethics)을 순차적으로 고려하여 설계되었다. AI 시스템의 기본적인 성능 평가에서 출발, 해당 기술의 도입이 조직과 사회에 미치는 광범위한 파급 효과까지 포괄적으로 평가가 가능하도록 하며 추가적으로 지속가능성(Sustainability)까지 검토할 수 있도록 지원한다. STAGE-AI Metrics는 기존의 단편적인 성능 평가 방식을 넘어, AI 시스템의 기술적 성능 뿐만 아니라 사회적 영향과 윤리적 측면까지 고려하는 다면적 접근을 통해 기업이 자사의 특성과 요구사항에 최적화된 AI 모델을 선택하고 도입할 수 있도록 지원한다. 본 연구는 AI 도입의 초기 단계에서 발생할 수 있는 잠재적 문제점들을 사전에 식별하고 대비할 수 있는 실용적인 도구를 제공함으로써, 기업의 AI 도입 성공률을 높이고 장기적인 경쟁력 확보에 기여할 것으로 기대된다.

목차

Abstract
Introduction
Background
Metrics (평가지표)
평가지표 프레임워크
평가지표 구체화
Common(공통)
NLP (Natural Language Processing) Task(자연어 처리)
Vision Task (비전)
User-Friendliness(사용자 친화성)
Data Governance (데이터 관리)
Output (출력물)
Shifts in Organizational Culture(조직문화의 변화)
Trends in AI Usage Costs(AI 이용료 변화 추이)
Application of Metrics (평가지표 적용)
Conclusion
제언
결론
References

저자

• 한수민 [ 성균관대학교 소프트웨어대학 ]
• 김미리 [ 성균관대학교 경영대학 ]
• 유상석 [ 성균관대학교 경영대학 ]

참고문헌