1. 대부분의 AI QA 도구가 프로덕션에서 실패하는 이유패턴은 이제 익숙합니다. 팀이 QA 워크플로우에 LLM을 통합하고, 데모가 이해관계자들에게 깊은 인상을 주지만, 3개월 후 해당 도구는 조용히 폐기됩니다. 생성된 테스트는 수동 정리가 필요했습니다. 근본 원인 분석은 어떤 실패에도 적용될 수 있을 만큼 일반적이었습니다. 데이터 프로비저닝은 환경을 일관되지 않은 상태로 남겨두었습니다. 온콜 엔지니어는 더 이상 도구를 신뢰하지 않고 수동으로 작업을 다시 시작합니다.문제는 모델 자체인 경우가 드뭅니다. 모델을 둘러싼 엔지니어링입니다. 프로덕션 등급의 AI 시스템은 품질 게이트, 제한된 실패 모드, 감사 가능한 출력, 그리고 시스템이 자율적으로 무엇을 하고 무엇을 하지 않을지에 대한 명확한 계약과 같은 다른 모든 소프트웨어와 동일한 엄격함이 필요합니다. 대부분의 AI QA 통합은 이 모든 것을 건너뛰고, 프롬프트 주위에 얇은 래퍼를 씌워 출시한 후 채택이 왜 지연되는지 궁금해합니다.