본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
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251227(토) 46일차
AI 서비스 흐름도 작업
AI 서비스 흐름도(플로우차트) 작업 개요
AI 서비스 흐름도는 플로우 차트 작업과 크게 다르지 않지만
처리 방식이 다르기 때문에 Ai개발 영역 전문가와 논의가 용이하도록 구성해야 하는 것이 중요
서비스 흐름도 작업의 목적은 일반적인 서비스 플로우 차트 구성과 유사
복잡한 시스템에 대한 이해(특히, AI 영역)
복잡한 시스템에 대한 이해를 목적으로 하는 것이 가장 중요하고
특히 AI 서비스의 특징상 AI가 돌아가게끔 하기 위한 각각의 단계들이 더 촘촘하고 뎁스가 있기 때문에 이런 부분들이 중요한 부분
각 단계별로 무엇이 어떻게 일어나고 있는지를 쉽게 이해하기 위한 형태로 작업이 되어야 된다
효율적인 커뮤니케이션
이해관계자들에게 서비스의 전체적인 그림을 이해할 수 있도록 전달하는 목적을 갖고 있다
문제 해결
문제 해결 측면은 서비스의 전체적인 그림이 다 표현되어 있기 때문에 실제로 어떤 문제를 발견함에 있어서 맥을 찾는다고 표현도 하는데 특정 구간에서 문제가 생긴 것들을 역추적해서 빠르게 해결할 수 있는 장점 혹은 특징을 가지고 있다
효율적인 개발
개발팀과 협업할 일이 워낙에 많기 때문에
개발팀이나 AI 관련된 전문가들이 명확한 방향성을 가지고 일할 수 있도록 지침서 같은 형태를 갖는 목적을 갖고 있다
물론 플로우 차트도 일반적으로 표현함에 있어서 화살표 형태로 진행하는 형태가 일반적이지만
그 안에서도 표현을 하는 뎁스나 이런 부분들이 회사의 문화나 개발 방식에 따라 많이 다르기 때문에 이런 부분들은 약간의 차이가 있다
흐름도(플로우차트) 유형 : 일반 서비스
일반적인 서비스 같은 경우 페이지 단위 혹은 기능 단위로 플로우 차트를 수립한 이후에 다시 탭으로 들어가서 프로세스를 그리는 경우가 일반적이고
그래서 이런 인과 관계들이 명확한 형태로 이어지게 되는 것이 일반적인 서비스의 플로우 차트 흐름이고
물론 일반적인 서비스도 복잡한 서비스들은 뎁스가 깊고 많은 기술력이 요구하는 게 있다
흐름도(플로우차트) 유형 : AI 서비스
AI 서비스 같은 경우에는 이제 인공지능 프로세스를 다룬 영역이 결과가 도출되는 과정이 복잡하고 각 담당자별로 다를 수가 있기 때문에 상세 과정의 흐름들을 다 표현해주는 방식으로 설계 하는 것이 좋다
이번 강의를 통해
AI 서비스 흐름도는 기본적으로 일반적인 서비스 플로우 차트와 형태는 유사하지만 처리 방식과 복잡도가 완전히 다르기 때문에 설계 목적과 표현 방식이 달라야 한다는 점이 핵심이다.
특히 AI 서비스의 경우 POPM 혼자 이해하기 위한 문서가 아닌 AI 개발자, 백엔드, 데이터, 인프라 담당자와의 협업을 전제로 한 커뮤니케이션 도구라는 점에서 일반 서비스 플로우 차트보다 훨씬 중요한 역할을 한다
