생성형 AI 도입의 그림자 & 우리 회사를 위한 파트너 찾는 법

지난 편에서 버티컬 AI가 비즈니스의 미래인 이유를 살펴보았다면, 이제는 그 가능성 뒤에 숨겨진 현실적인 과제를 직시할 차례입니다. 생성형 AI 도입은 장밋빛 미래를 약속하는 듯 보이지만 그 과정은 결코 간단하지 않습니다. 성공적인 생성형 AI 도입을 위해서는 기술, 운영, 거버넌스 등 여러 측면에서 발생하는 복합적인 장애물을 이해하고, 이를 극복할 구조적인 해법이 필요합니다.

기업이 생성형 AI를 도입하며 마주하는 어려움은 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. 기술 및 데이터 측면에서는 ‘잘못된 데이터가 잘못된 결과를 낳는다’는 원칙이 작용합니다. 부정확하거나 편향된 데이터는 AI의 성능을 저해할 뿐만 아니라 사회적 편견을 증폭시켜 심각한 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다.

운영 및 재무적 측면에서는 AI 전문가 부족과 막대한 초기 투자 비용이 큰 부담으로 작용하며, 새로운 기술에 대한 조직 내부의 심리적 저항 또한 무시할 수 없는 변수입니다. 마지막으로 생성형 AI 의사결정 과정의 투명성 부재와 각종 규제 준수 문제에서 비롯되는 거버넌스와 신뢰의 문제도 넘어서기 어려운 장애물입니다.

신뢰할 수 있는 토대 마련이 중요

이처럼 복잡하게 얽힌 문제들을 해결하려면? 개별 문제에 단편적으로 대응하기보다 처음부터 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 통합된 접근이 필요합니다.

먼저 데이터 거버넌스 토대를 마련해야 합니다. 민감 정보 유출 없이 AI를 학습시키기 위해 합성 데이터를 활용하거나, 데이터 이동 없이 모델이 직접 찾아가 학습하는 연합 학습 같은 프라이버시 보존 기술을 고려할 수 있습니다. 이 위에 외부의 악의적인 공격으로부터 모델을 지키는 보안 계층을 쌓아 올려야 합니다. AI를 속이려는 공격에 대비한 방어 훈련과 강력한 모니터링 시스템으로 시스템의 안정성을 확보해야 합니다. 또한, AI의 판단 근거를 사람이 이해하도록 설명하는 투명성 계층, 즉 설명 가능 AI(XAI)도 필수 요소라 할 수 있습니다. 이는 AI의 블랙박스를 유리 상자로 만들어 신뢰를 높이고 문제 발생 시 근본 원인을 찾는 데 결정적인 역할을 합니다.

마지막으로 이 모든 것을 안정적으로 운영하고 관리하는 MLOps/LLMOps가 필요합니다. MLOps/LLMOps는 AI 모델의 개발부터 배포, 모니터링에 이르는 전 과정을 자동화하고 효율화하여, AI 프로젝트가 실험실 수준을 넘어 실제 비즈니스 현장에서 지속 가능한 가치를 창출하도록 돕는 엔진 역할을 합니다.

정리하자면 성공적인 생성형 AI 도입은 단순히 뛰어난 모델과 기술을 채택하는 것을 넘어 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경이라는 단단한 기반 위에 기술, 보안, 투명성, 운영을 조화롭게 쌓아 올리는 과정입니다.

누구와 함께, 어떻게 이 여정을 시작할 것인가?

버티컬 AI의 필요성을 인지하고 신뢰할 수 있는 시스템 구축의 중요성을 이해했다면, 다음 질문은 자연스럽게 ‘누구와 함께, 어떻게 이 여정을 시작할 것인가’로 이어집니다. 버티컬 AI 생태계는 언뜻 복잡해 보이지만, 그 구조를 이해하면 우리 회사에 적합한 파트너와 솔루션을 찾기 위한 명확한 기준을 잡을 수 있습니다.

AI 생태계는 크게 세 개의 계층으로 구성됩니다. 가장 근간이 되는 계층은 AI의 두뇌인 가속기입니다. 이 분야는 기술 혁신 속도도 빠르고 경쟁도 치열합니다. 최근 추이를 보면 GPU 외에 다양한 용도와 목적에 맞게 NPU, LPU, VPU 등을 활용할 수 있는 선택지가 넓어지는 분위기입니다. 흔히 말하는 xPU의 시대로 AI 가속기 기술과 시장이 방향을 잡고 나아가고 있습니다.

xPU 기반 인프라 위에는 AI 개발 도구를 제공하는 플랫폼 계층이 위치합니다. 클라우드 기업들은 AI 모델 개발에 필요한 모든 것을 모아놓은 ‘AI 슈퍼마켓’ 같은 통합 플랫폼을 제공하며 시장을 주도합니다. 반면, 특정 기능에 특화된 전문 MLOps/LLMOps 도구들은 최고의 부품으로 맞춤형 시스템을 구축하려는 전문가들에게 높은 유연성과 성능을 제공합니다. 둘 중 무엇이 최선이라고 말하기는 어렵습니다. 기업은 빠른 개발 속도와 편의성을 중시할지, 최고의 성능과 통제권을 우선할지에 따라 전략적인 선택을 내려야 합니다.

가장 상단에는 실제 비즈니스 가치를 창출하는 솔루션 계층이 자리합니다. 이곳에서 버티컬 AI는 산업 현장의 구체적인 문제를 해결하며 진가를 발휘합니다. 금융권의 JPMorgan Chase는 AI로 연간 수십억 달러의 가치를 창출하고, 제조 분야의 Siemens는 Industrial Copilot으로 엔지니어의 업무 방식을 혁신합니다. 헬스케어 분야에서는 AI가 신약 개발 기간을 단축하고 의료 영상 분석의 효율을 높이는 등 가시적인 성과를 내고 있습니다. 국내에서는 업스테이지(Upstage)와 같은 스타트업이 작지만 강력한 맞춤형 모델로 기업들의 AI 전환을 돕습니다. (대원씨티에스가 파트너십을 맺고 있는 LG AI연구원을 언급하는 것이 더 좋을 것 같습니다만, 문맥상 업스테이지를 언급하는 것도 괜찮네요)

이러한 성공적인 버티컬 AI 사례의 행간에는 중요한 의미가 숨겨져 있습니다. 바로 서비스나 솔루션을 사용할수록 독점 데이터가 쌓여 경쟁자가 따라올 수 없는 ‘데이터 해자’를 구축하고 사용자의 핵심 업무 흐름에 깊숙이 통합되어 대체 불가능한 존재가 될 수 있다는 것입니다.

정리하자면 버티컬 AI 생태계를 이해한다는 것은 우리 회사의 역량과 목표에 맞춰 ‘완성된 솔루션을 구매할지(Buy)’, ‘플랫폼 위에서 직접 구축할지(Build)’, 혹은 그 사이에서 적절한 균형점을 찾을지를 현명하게 결정하는 과정입니다.

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