AI 준비도(AI readiness)는 조직의 데이터·시스템·팀이 파일럿이 아니라 프로덕션에서 AI를 안정적으로 실행할 만큼 준비됐는지의 정도입니다. 데이터가 쓸 만하고 접근 가능한지, 인프라가 모델을 서빙할 수 있는지, 결과를 신뢰하고 재현할 수 있는지를 아우릅니다.
준비도는 한 번 도달하면 끝나는 성숙 단계로 여겨지곤 합니다. 하지만 실제로는 준비됐던 조건이 흔들립니다. 데이터가 바뀌고 접근 권한이 달라지며, 테스트에서 통과한 결과가 프로덕션에서 깨집니다.
여기서 놓치는 부분이 재현성입니다. 결과 뒤의 정확한 데이터를 다시 찾을 수 있는지가 한 가지 기준입니다. 그래야 준비도가 평가받은 그날만이 아니라 다음 실행에서도 유지됩니다.
실무에서는 준비 상태를 세 층으로 나눠 봅니다. 데이터 준비 상태는 데이터의 일반적인 상태입니다. 쓸 수 있고, 일관되고, 추적할 수 있는지가 기준입니다. 업무 적합성은 그 데이터가 특정 업무와 모델에서 실제로 작동하는지이며, 같은 조건에서 준비 전후를 비교해 확인합니다. 운영 증거는 실제로 어떤 데이터가 쓰였는지, 무엇이 바뀌었을 때 다시 확인했는지를 남긴 기록입니다. 일반적인 준비 상태가 좋아도 특정 업무에는 맞지 않을 수 있으므로, 준비도 점수가 높다는 것만으로는 업무 적합성을 보여 주지 못합니다.