AI 자동화는 왜 자꾸 실패할까? 실제 운영 관점에서 보는 원인AI 자동화를 처음 붙일 때는 기대가 큽니다. 반복 작업을 줄이고, 사람이 직접 확인하던 일도 알아서 처리해줄 것 같죠. 그런데 막상 운영에 들어가면 자주 멈추고, 엉뚱한 곳에서 실패하고, 결국 사람이 다시 붙어서 정리하는 일이 많습니다.문제는 대부분 모델 성능 하나에 있지 않습니다. 실제로는 목표 정의, 상태 관리, 예외 처리, 사람 개입 지점 같은 운영 설계가 비어 있어서 실패하는 경우가 더 많습니다. 오늘은 AI 자동화가 반복해서 실패하는 대표 원인을 실무 관점에서 정리해보겠습니다.1. 목표가 애매하면 자동화도 애매하게 움직입니다가장 흔한 원인은 “뭘 성공으로 볼지”가 분명하지 않은 상태에서 자동화를 시작하는 것입니다.예를 들어 “블로그..