재현성(reproducibility)은 같은 조건에서 계산을 반복했을 때 같은 결과를 얻는 능력입니다. 머신러닝에서는 모델 실행을 다시 했을 때 매번 다른 결과가 아니라 일관되고 설명 가능한 결과가 나오는 것을 뜻합니다.
프로덕션에서 가장 어려운 부분은 모델 코드가 아니라 데이터인 경우가 많습니다. 결과를 재현한다는 건 현재 데이터에 같은 가중치를 다시 돌리는 게 아니라, 모델이 돌았던 정확한 데이터 상태, 즉 스키마·분포·변환 내역을 복원하는 일입니다.
그게 없으면 AI 결과를 귀속하거나 감사할 수 없습니다. 재현성은 임팩트를 측정하고 시스템이 왜 그렇게 동작했는지 설명하기 위한 선결 조건이며, 그래서 AI-ready 데이터의 부차적 요소가 아니라 핵심 속성으로 다뤄집니다.