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# 국내 한 IT 대기업 A사의 개발팀 직원들이 사용할 업무용 AI(인공지능)를 개발했다. 그런데 개발팀의 바람과 달리 AI를 회사 전체에 곧바로 도입하지는 못했다. 경영진 입장에선 AI를 사용할 때 직원들의 생산성이 얼마나 상승하는지, 품질에 변화는 없는지 따져 봐야 하기 때문이다. 이제 개발팀의 과제는 '어떻게 AI를 개발할지'가 아니라 '어떻게 AI의 생산성과 품질 효과를 평가할지'로 옮겨갔다. # AI 스타트업 C사는 올해 하반기 상장을 위해 본격적으로 준비 중이다. 그런데 최근 배포된 기술특례상장 심사 가이드라인을 보고 고민에 빠졌다. 평가 항목에 AI 애플리케이션이 생산성 향상 등 실질적 효익을 달성하도록 지원하는지 여부는 물론 실제 업무환경에서 얼마나 효율적으로 과업을 완수하는지가 포함돼 있기 때문이다. 이에 C사는 AI의 효율성을 어떻게 입증해야 하는지가 올해 사내 최대 화두가 됐다. 기업들의 AI에 대한 관심이 '평가'로 확장되고 있다. 필자가 진행해온 산학공동 연구사례에서도 이러한 경우가 자주 나타난다.