AI뒤에 사람 있어요: Human-in-the-loop를 위한 VLMOps 어드민 구축기

이 글은 AI 모델과 사람의 협업 과정(Human-in-the-loop)에서 발생하는 비효율을 해결하기 위해 자체 개발한 'VLMOps 어드민' 구축 경험을 공유합니다. AI 기술 발전에도 불구하고, 실제 서비스 적용 시에는 예외 상황 판단, 데이터 편향 보완, 서비스 맥락 고려 등 사람의 개입이 필수적입니다.

글에서는 상품 분류 과정의 실제 사례를 통해 AI의 한계와 사람이 필요한 이유를 설명하고, 데이터 검증부터 모델 평가까지 전 과정을 통합 관리하는 VLMOps 어드민의 필요성을 강조합니다. 이를 통해 AI와 사람의 효과적인 협업을 위한 시스템 구축 방안을 제시합니다.