[실패사례] 제어·AI 구조 실패
AI를 적용했는데,
왜 시스템은 더 불안정해졌습니까?
기술 문제가 아니라
AI 추론과 제어 루프를 분리하지 않은 구조의 문제였습니다.
왜 처음에는 문제가 없어 보였을까요?
문제는, 이 상태를 ‘구조적으로 안전하다’고 착각하는 순간부터 시작됩니다.
프로젝트 초기 단계에서는
이 구조의 문제가 잘 드러나지 않습니다.
테스트 환경은 단순하고,
제어 주기도 느슨하며,
AI 추론 지연도 크게 문제 되지 않기 때문입니다.
데모에서는 “동작하는 것처럼” 보입니다.
PoC 단계에서도 성능 지표는 나쁘지 않아 보입니다.
하지만 이 시점에서는
아직 ‘실시간 제어’가 요구되지 않았고,
AI가 제어 루프를 직접 흔들 상황도 아니었습니다.
현장에서 드러난 실제 문제
현장에 투입되는 순간, 이 구조의 한계는 명확하게 드러납니다.
개별 기능은 정상처럼 보였지만,
전체 동작은 미묘하게 어긋나기 시작했습니다.
하지만 이 시점에서는
아직 ‘실시간 제어’가 요구되지 않았고,
AI가 제어 루프를 직접 흔들 상황도 아니었습니다.
AI 추론 결과는 때때로 늦게 도착했고,
그 지연은 제어 루프 안으로 그대로 전달되었습니다.
제어기는 이미 지나간 상태를 기준으로
동작을 보정하려 했고,
그 결과 시스템은 점점 불안정해졌습니다.
어느 순간부터는
갑작스러운 정지,
예상하지 못한 동작 변화가 발생했고,
운영자는 그 이유를 즉시 설명할 수 없었습니다.
이 시점에서 분명해진 사실이 하나 있었습니다.
문제는 특정 부품이나 알고리즘이 아니라,
AI 추론의 지연과 변동성이
실시간 제어 루프에 직접 개입하고 있다는 구조적 문제였습니다.
더 큰 문제는,
이 불안정성이 안전과 직결된다는 점이었습니다.
추론이 실패하거나 지연될 경우,
시스템은 일관된 대응을 하지 못했고,
비상 상황에서도 명확한 기준 없이 동작했습니다.
이제 문제는 분명해졌습니다.
성능을 조금 더 개선하는 수준으로는
이 구조를 해결할 수 없었습니다.
구조 자체를 다시 설계해야 하는 단계에 도달한 것입니다.
구조를 어떻게 전환해야 했는가
문제가 명확해지자, 해결 방향도 분명해졌습니다.
AI의 성능을 더 높이는 것이 아니라,
AI가 들어가는 ‘위치’를
다시 정의해야 했습니다.
가장 먼저 한 일은,
AI 추론 루프와 실시간 제어 루프를
명확히 분리하는 것이었습니다.
제어 루프는
항상 일정한 주기로 동작해야 했고,
AI 추론은
그 주기에 영향을 주지 않도록 분리되었습니다.
AI는 제어를 대신하지 않도록 설계되었습니다.
대신,
목표 값, 제약 조건, 동작 모드와 같은
‘의사결정의 입력’만을 제공하도록 역할을 제한했습니다.
제어기는
AI가 없더라도 안정적으로 동작해야 했습니다.
이 구조 전환의 핵심은,
‘AI는 항상 실패할 수 있다’는
전제를 받아들이는 것이었습니다.
추론 지연이나 실패가 발생하더라도,
시스템은 즉시
안전한 상태로 전환되도록 설계되었습니다.
이와 함께,
현장 운영자가 시스템의 상태를
이해할 수 있도록 구조를 단순화했습니다.
왜 지금 이 동작을 하는지,
어떤 조건에서 제한이 걸렸는지가
설명 가능한 구조여야 했습니다.
이 전환 이후,
시스템은 더 이상
AI의 성능에 의존하지 않았습니다.
AI는 ‘불안정 요소’가 아니라,
제어를 보조하는 하나의 구성 요소가 되었고,
시스템 전체의 안정성은
오히려 크게 향상되었습니다.
왜 이 전환에는 전문가가 필요했는가
시스템 전체를 하나의 흐름으로 볼 수 있는 전문가가 필요
이 문제를 마주했을 때,
많은 팀은 이렇게 판단합니다.
“조금 더 튜닝하면 해결될 것이다.”
“모델을 바꾸면 나아질 것이다.”
하지만 이 판단은
문제의 본질을 놓친 선택이었습니다.
이 전환은
단순한 코드 수정이나 파라미터 조정으로는
이룰 수 없었습니다.
AI, 제어, 실시간성, 안전,
그리고 현장 운영까지
전체 구조를 동시에 이해해야 했기 때문입니다.
일반적인 개발은
‘성공하는 경우’를 기준으로 설계됩니다.
그러나 이 구조 전환에서는
‘AI가 실패하는 순간’을
먼저 설계해야 했습니다.
언제 지연이 발생하고,
어디서 데이터가 끊기며,
그때 시스템이 어떻게 반응해야 하는지를
미리 정의해야 했습니다.
이 전환 과정에서는
누가 어떤 판단을 하고,
어디까지 책임지는지를
명확히 해야 했습니다.
AI의 판단과
제어기의 판단이 섞이지 않도록,
의사결정의 경계를 분리하는 작업이 필요했습니다.
무엇보다 중요한 것은,
이 구조가
현장에서 실제로 운용 가능한가였습니다.
운영자가 이해하지 못하는 시스템은
결국 현장에서 버려집니다.
전문가는
‘돌아가는 구조’가 아니라
‘설명 가능한 구조’를 선택합니다.
이 전환은
AI를 잘 아는 사람만으로는 부족했고,
제어를 잘 아는 사람만으로도 불가능했습니다.
시스템 전체를
하나의 흐름으로 볼 수 있는 전문가가
필요한 이유가 바로 여기에 있었습니다.
이 사례가 주는 설계 원칙
이 실패 사례는 특정 프로젝트만의 이야기가 아닙니다.
AI가 제어 시스템 안으로 들어오는 순간,
누구나 다시 마주치게 되는
구조적 문제를 보여줍니다.
AI는 제어를 대신해서는 안 됩니다.
제어는
항상 예측 가능하고,
항상 안정적으로 동작해야 합니다.
AI는 그 위에서
목표와 제약을 제시하는 보조 수단이어야 합니다.
추론은 본질적으로 느리고,
지연은 항상 변동됩니다.
따라서 AI는
실시간 제어 루프 밖에 두어야 합니다.
빠른 것과 느린 것을
같은 구조에 묶는 순간,
불안정은 필연이 됩니다.
AI는 언제든 실패할 수 있습니다.
데이터가 달라질 수 있고,
추론이 늦어질 수 있으며,
결과가 틀릴 수도 있습니다.
안정적인 시스템은
이 실패를 ‘예외’가 아니라
‘기본 조건’으로 받아들입니다.
좋은 구조는
동작만 하는 구조가 아닙니다.
왜 이 판단이 내려졌는지,
왜 이 제한이 걸렸는지를
사람이 설명할 수 있어야 합니다.
설명할 수 없는 시스템은
운영할 수 없습니다.
많은 프로젝트가
성능을 먼저 의심합니다.
그러나 실제로는,
성능이 아니라 구조가
실패의 출발점인 경우가 대부분입니다.
구조가 바뀌지 않으면,
성능 개선은 근본적인 해결이 되지 않습니다.
이 사례가 말해주는 것은 분명합니다.
AI를 잘 만드는 것보다,
AI가 들어갈 자리를
올바르게 설계하는 것이 먼저입니다.
이런 문제가 반복되고 있지 않습니까?
기술은 계속 보완하고 있는데,
현장에서는 여전히 같은 문제가 반복되고 있다면
그 원인은
기술이 아닐 수 있습니다.
구체적인 기술이나 제품을
처음부터 설명하지 않아도 괜찮습니다.
문제의 구조부터 함께 정리합니다.