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달파의 200+ AI 프로젝트 케이스 스터디AI 시장의 현황과 주요 인사이트AI 기획의 중요성과 필요 역량글로벌 AI 시장 인사이트AI의 발전 단계와 미래 전망LLM 기반 기업 데이터 보안 AI Agent기업 데이터 보안 실패 사례와 문제점외부 메일 보안 이상 감지 AI Agent 구축 사례가상 보안 AI Agent 프로젝트 제안파운데이션 모델 선택 가이드기술적 고민 없이 생성형 AI를 도입하는 구체적인 방법생성형 AI의 가능성과 한계기업이 마주하는 다섯 가지 기술 장벽사이오닉의 해법: Bridging Platform실제 도입 사례로 본 AI 에이전트의 가치스파르타빌더스가 이번 세미나를 준비한 이유최근 AI 에이전트가 거대한 화두로 떠오르고 있습니다. 개인은 물론 기업 내부에서도 실제로 벌어지고 있는 디지털 전환의 흐름 속에서, AI 에이전트를 중심으로 한 변화의 물결을 어떻게 받아들이고 실행해 나갈 것인가에 대한 고민은 기업을 운영하는 사람들이라면 누구나 할 수밖에 없죠. 그런 점에서 이번 빌더스 세미나는 현업에서 시행착오를 겪은 분들을 통해 그 고민의 해답과 각자의 인사이트를 얻을 수 있는 자리였습니다. 특히 이번 세미나에서는 AI 기술 그 자체보다는, 이를 실무에 어떻게 안착시키고 기업의 지속가능한 성장과 연결할 수 있을지를 주로 다룬 만큼 모두의 관심이 모아진 자리였습니다.
최근 산업 전반에서 AI 기반 자동화 서비스와 데이터 중심의 의사결정 시스템 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. 스파르타빌더스는 KPMG의 설문조사를 바탕으로, 이미 12%의 기업이 AI 에이전트를 도입했고, 37%는 시범 운영 중이며, 나머지 절반 이상이 도입을 검토 중이라는 현황을 공유하였습니다. 이는 단순한 기술 트렌드를 넘어, 기업의 경쟁력 유지와 직결된 변화임을 보여줍니다.
‘AI 에이전트(Agent)’는 사람의 업무를 보조하거나 대체하는 형태로 작동하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 고객의 질문에 자동 응답하는 챗봇에서부터, 이메일 보안 필터링, 문서 자동 요약, 내부 데이터 기반 보고서 생성 등 다양한 형태로 기업 활동 곳곳에 녹아들 수 있습니다. 특히 LLM(Large Language Model) 기반의 에이전트는 그동안 정형 데이터 분석에 머물던 AI의 활용 범위를 비정형 업무 영역까지 확장시키고 있습니다. 이러한 변화는 단지 ‘자동화’라는 이름의 편의성에 그치지 않고, 시간과 자원을 전략적으로 운용할 수 있는 새로운 선택지를 기업에 제공한다는 점에서 주목할 필요가 있습니다. 하지만 기술 도입이 항상 순탄한 것은 아닙니다. 이와 관련해서 세미나에서는 AI 도입을 고민 중인 기업들의 우려 또한 진지하게 다루었습니다. 보안 이슈, 비용 대비 효과, 내부 인력의 기술 역량 부족, 기존 시스템과의 통합 문제는 여전히 많은 조직이 기술 채택을 주저하게 만드는 현실적인 장벽입니다.
이번 빌더스 세미나에서는 AI 관련 프로젝트 케이스 스터디를 통해 기업의 AI 관련 니즈와 기획, 도입을 유선빈 달파 이사님께서, LLM 기반 기업 메일 보안에 대한 AI 에이전트를 양순식 멀티플라이 대표님께서, 기술적 고민 없이, 생성형 AI를 도입하는 구체적인 방법에 대해 고석현 사이오닉 AI 대표님께서 각각 맡아서 강연을 진행해 주셨습니다. AI 프로젝트 케이스 스터디를 소개하며, 다양한 산업군의 요구와 실제 도입 과정, 그리고 운영 후 효과까지 구체적으로 공유하였습니다. 그 현장에서 나눴던 이야기를 이번 아티클을 통해 전체적으로, 그리고 개별 강연 내용을 담은 각각의 아티클 역시 앞으로 제공해 드릴 예정입니다.
스파르타빌더스는 ‘실패 없는 IT 아웃소싱’을 목표로, 단순한 기술 공급자가 아닌 문제 해결 파트너로서의 역할을 지향하며 그 과정에서 창업가와 기업인 분들을 대상으로 한 다양한 인사이트를 계속 공급해 드리고자 합니다.
달파의 200+ AI 프로젝트 케이스 스터디
빌더스 세미나에서 달파의 유선빈 이사는 200개 이상의 AI 프로젝트 경험을 바탕으로 기업의 AI 도입 전략과 성공 요인에 대한 인사이트를 공유했습니다. 이 발표는 기업의 입장에서 AI 도입 전 고려사항과 실제 시장 현황, 그리고 글로벌 AI 트렌드에 초점을 맞추었습니다.
달파는 약 150억 원의 자본을 유치하여 50명 규모로 운영 중인 스타트업으로, 현재 200여 개의 고객사와 AI 프로젝트를 진행하고 있습니다. 달파는 스스로를 "B2B AI 시장의 다이소"라고 표현하며, 특정 산업 도메인에 국한되지 않고 기업 내 어떤 업무든 해결에 필요한 'AI 도구'를 공급하는 것을 목표로 합니다. 달파의 비즈니스 모델은 문제 상황 발굴부터 AI 솔루션 기획, 도입, 효과 점검까지 단계적으로 접근하는 방식입니다. 실제로 KT커머스와의 협업 사례에서는 내부 MD 조직의 노동 집약적 업무 중 AI로 자동화할 수 있는 부분을 발굴하고, 실제 도입을 통해 수작업 대비 50%의 시간과 비용을 절감하는 성과를 거둔 바 있습니다.
AI 시장의 현황과 주요 인사이트
기업 고객들의 AI 인식 차이
유선빈 이사는 기업 고객들과의 미팅을 통해 AI에 대한 인식이 천차만별이라는 점을 발견했습니다. 많은 기업들이 "어떤 AI를 써야 할지 모르겠다", "적절한 광고 문구를 떠올리지 못한다" 등의 고민을 가지고 있었으며, 이는 실제 문제 해결보다 "AI 도입을 위한 AI"가 목적이 되는 경우가 많았습니다.
AI 도입 목적의 현실적 분석
달파가 분석한 AI 도입 성공 사례에서는 다음과 같은 특징이 발견되었습니다:
- 수작업 감소(42%)가 가장 큰 비중: 반복적인 수작업을 줄이는 것이 가장 효과적인 AI 활용 분야입니다.
- 대량 반복 업무 처리(15%): 사람이 할 수 없는 규모의 데이터 처리가 가능합니다.
- 신사업보다 기존 업무 효율화에 집중: 완전히 새로운 사업 모델보다는 기존 업무 프로세스 개선이 더 안정적인 성과를 보입니다.
AI 도입의 핵심 요소
유선빈 이사는 성공적인 AI 도입을 위한 세 가지 핵심 인사이트를 공유했습니다:
- 성능보다 중요한 사용성: AI 성능(95%, 96%, 97%)의 미세한 차이보다 "원래 하던 업무와 비슷하게" 사용할 수 있는 사용성이 더 중요합니다.
- 명확한 As-Is/To-Be 설정: AI 도입의 목적을 명확히 하고, 실제 업무 시간 단축이나 매출 증대와 같은 구체적인 메트릭 설정이 필요합니다.
- 문제에 집중: AI 기술 자체보다 해결하고자 하는 비즈니스 문제에 집중하는 접근법 필요합니다.
AI 기획의 중요성과 필요 역량
유선빈 이사는 AI 프로젝트에서 가장 변동성이 큰 단계가 첫 단계인 기획 단계라고 강조했습니다. 과거에는 룰 베이스 접근법만으로 해결 가능했던 문제가 20% 정도였다면, 현재 AI 기술을 통해 해결 가능한 문제 영역이 크게 확장되었습니다.
AI 기획에 필요한 핵심 역량
- 문제 구조화 능력(프로세스 마인딩): 복잡한 업무 프로세스를 세분화하고 구조화하여 실현 가능한 단위로 나누는 능력. 예를 들어 "검색 결과를 좋게 해달라"는 추상적 요구보다, 인기도나 사용자 반응(클릭, 장바구니 담기)을 고려한 구체적인 요구사항으로 변환하는 과정이 필요합니다.
- AI 기술 팔로업 능력: 빠르게 발전하는 AI 기술 트렌드를 이해하고 적용할 수 있는 능력. 과거에는 불가능했던 문제들이 새로운 기술로 해결 가능해지는 상황을 파악하고 적용하는 능력이 중요합니다.
성공적인 AI 구축을 위한 추가 요소
- 데이터 규모에 맞는 커스터마이제이션: 기업의 데이터 특성에 맞는 파인튜닝 과정
- AI 사용자 경험(AX) 최적화: 내부 시스템에 효과적으로 통합되는 UX 설계
- 신속한 제작 및 도입 프로세스: 빠른 파인튜닝과 커스터마이제이션
- 철저한 사후 관리: AI 서비스의 지속적인 성능 고도화 및 관리
글로벌 AI 시장 인사이트
유선빈 이사는 실리콘밸리 방문을 통해 얻은 글로벌 AI 시장의 최신 트렌드를 다음과 같이 공유했습니다:
AI Agent 시장의 폭발적 성장
- 산업별/직군별 AI Agent 등장: 미국에서는 영업, 마케팅, 고객 경험, 재무, 인사, 엔지니어링 등 다양한 직군별로 특화된 AI Agent가 등장하고 있습니다.
- Code와 CS 중심의 성장: 특히 코드 생성과 고객 지원(CS) 분야에서 AI Agent의 성장이 두드러집니다.
- B2B SaaS보다 빠른 성장속도: AI Agent 기업들은 기존 B2B SaaS 기업보다 더 가파른 성장 곡선을 보입니다.
AI 도입 방식의 현실
- AI Budget 할당: 미국 기업들은 AI 실험을 위한 별도 예산(AI Budget)을 적극적으로 할당하는 추세
- One-Click AI의 비현실성: AI 도입은 문제 정의(2-3주), 초기 개발(2-3주), 실제 도입(2-3개월)의 단계적 과정이 필요
- 퍼포먼스 기반 과금 모델: 미국에서는 사용량보다 실제 도입 효과에 기반한 "Mesolution Pricing" 방식이 확산 중
소프트웨어 간 연동의 중요성
- 미국 기업은 90-120개 소프트웨어 사용: 한국 기업(10-15개)보다 훨씬 많은 소프트웨어를 사용
- Integration이 핵심 키워드: 여러 버티컬 소프트웨어 간의 효율적인 통합이 경쟁력의 핵심
AI의 발전 단계와 미래 전망
유선빈 이사는 AI가 컴퓨터의 발전 단계와 유사한 경로를 따를 것으로 예상했습니다:
- Stage 1: 최초의 AI 등장 단계
- Stage 2: 대형 기관의 AI 도입 단계 (현재 위치)
- Stage 3: 모든 기업의 AI 도입 단계
- Stage 4: 개인 AI 시대
맥킨지 보고서에 따르면 AI가 사람 업무의 60-70%를 자동화할 것으로 예측되며, 달파가 미팅을 진행한 1,500개 기업 중 실질적으로 AI를 활용 중인 기업은 아직 6%에 불과합니다. 이는 AI 도입이 아직 초기 단계에 있으며, 앞으로 폭발적인 성장이 예상됨을 시사합니다. 유선빈 이사는 현재 AI 도입의 주요 장벽으로 기술 및 전문 지식 부족(33%), 회사 가이드라인 부재(25%), 사내 시스템 효율화 문제(22%), 채용의 어려움(21%)을 꼽았습니다. 이러한 장벽에도 불구하고, 기업들이 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 다음과 같은 접근법이 필요합니다.
- AI 자체보다 해결하고자 하는 문제에 집중
- 명확한 비즈니스 목표와 성과 지표 설정
- 사용성과 기존 업무 프로세스와의 통합 우선시
- 단계적인 도입과 지속적인 개선
달파의 유선빈 이사는 "건강하게 시작하는 것이 중요하다"는 메시지로 강연을 마무리하며, 기업들이 AI 도입을 위한 올바른 파트너십을 구축하는 것의 중요성을 강조했습니다.
LLM 기반 기업 데이터 보안 AI Agent
멀티플라이의 양순식 대표는 LLM 기반 기업 데이터 보안 AI Agent의 구축 사례와 가상 프로젝트에 관한 인사이트를 공유했습니다. 이번 강연은, 기업 내 보안 시스템의 문제점과 이를 해결하기 위한 AI 기반 접근법에 중점을 두었습니다.
멀티플라이는 약 5년간 이미지 학습과 비전 AI 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해왔습니다. 특히 재작년 7월부터는 생성형 AI와 LLM 관련 수요 증가에 따라 이 분야의 솔루션 구축에 역량을 집중하고 있습니다. 멀티플라이는 단순히 초기 모델 구축(전체 과정의 약 20%)에만 집중하는 것이 아니라, 이후의 운영 과정과 예상치 못한 상황에 대응하며 솔루션을 고도화하는 A부터 Z까지의 종합적인 서비스를 제공합니다. 양순식 대표가 이번 발표를 통해 전달하고자 한 핵심 메시지는 "생성형 AI 시대에 다양한 영역에서 AI 에이전트가 가지각색의 형태로 도출될 수 있다"는 점입니다.
기업 데이터 보안 실패 사례와 문제점
우발적 내부자 보안 위협의 심각성
양순식 대표는 우발적 내부자 보안 위협이 기업에 초래하는 비용 손실이 의도적 유출 사례보다 더 크다는 점을 강조했습니다. 우발적 내부자 위협은 연간 평균 220만 달러의 비용 손실 초래하며, 전체 침해 사건 중 68%가 우발적 내부자에 의해 발생되었음을 공유했습니다. 2020년 이후 데이터 유출 47% 증가했다는 점 역시 AI 시대의 출현과 무관하지 않습니다.
기존 DLP 솔루션의 한계
기존의 DLP(Data Loss Prevention) 솔루션은 다음과 같은 한계점을 가지고 있습니다:
- 오탐/과탐 문제: 보안 이슈가 없는 내용도 차단되거나, 중요 정보가 유출되는 경우 발생
- 비정형 데이터 대응 부족: 이미지, 첨부 파일 등 다양한 형태의 데이터에 대한 분석 기능 불충분
- 정책 관리의 복잡성: 새로운 규칙을 추가할수록 관리가 복잡해지고 불필요한 제약 발생
- 원격 근무 환경의 취약점: IT 리더의 84%가 원격 근무로 인해 DLP가 더 어려워졌다고 응답
외부 메일 보안 이상 감지 AI Agent 구축 사례
멀티플라이는 약 1년 반 전, DLP 솔루션의 한계를 경험한 고객사로부터 LLM 기반 생성형 AI 에이전트 개발을 의뢰받았습니다. 주요 니즈는 다음과 같았습니다.
- 높은 오탐(False Positive) 및 과탐(False Negative) 비율 감소
- 비정형 데이터 분석 강화
- 데이터 유출 시도 우회 방지
- 지속적인 정책 관리 부담 완화
1차 구축: 기본 기능 도입
첫 단계에서는 다음 세 가지 주요 기능을 구현했습니다:
- 문맥 이해를 통한 오탐/과탐 감소: LLM을 활용해 단순 키워드 필터링이 아닌 문맥을 이해하여 오탐과 과탐 비율을 낮췄습니다.
- 자연어 기반 보안 규정 적용: LLM이 자연어로 작성된 보안 규정을 이해하고 적용할 수 있도록 설계했습니다.
- 유연한 정책 적용: 동일 회사 내에서도 부서별로 다른 보안 정책을 유연하게 적용할 수 있도록 했습니다.
2차 고도화: 멀티모달 분석과 MLOps 구축
1차 구축의 성공을 바탕으로 다음 기능들을 추가했습니다:
- 비정형 데이터 분석 강화: LLM과 OCR 기술을 결합하여 스크린샷이나 사진 형태로 저장된 문서를 텍스트로 변환한 후 분석할 수 있도록 했습니다.
- 사용자 행동 예측 및 이상 탐지: 일반적인 데이터 전송 패턴을 학습하고, 갑작스러운 대량 데이터 전송 등 이상 행동을 감지할 수 있도록 했습니다.
- LLMOps 환경 구축: 파트별 감지 현황을 실시간으로 모니터링하고, 모델 추론 결과에 대한 평가 및 재배포가 원활히 이루어지도록 운영 환경을 구축했습니다.
가상 보안 AI Agent 프로젝트 제안
멀티플라이는 실제 구축 사례를 바탕으로 기업들이 고려해볼 수 있는 다음과 같은 내부 점검 프로세스를 제안했습니다:
1. 사내 이메일 및 문서 보안 점검 AI Agent
- 기능: 사내 그룹웨어와 메신저에서 주고받는 메시지 중 기밀 정보 포함 여부를 체크
- 작동 방식: 보안 등급(A/B/C급)에 따라 차단, 상급자 승인 요청, 로그 기록 등 차등적 조치
- 추천 모델: Llama 3 (Meta) / Mixtral - 온프레미스 환경에 적합
2. 문서 내 민감 정보 자동 마스킹 Agent
- 기능: 외부로 나가는 문서 내 민감 정보를 자동으로 식별하고 처리
- 작동 방식: 계약금액 등 민감 정보를 태깅하고 블러/마스킹 처리
- 추천 모델: KoGPT - 한국어 계약서, 법무 문서 필터링에 강점
3. 보안 모니터링 및 보고서 생성 Agent
- 기능: 기업 내부 메일과 문서를 분석해 보안 등급을 자동 평가하고 종합 보고서 생성
- 작동 방식: 의심스러운 패턴 감지 및 경고, 비정상적 데이터 전송 알림
- 추천 모델: GPT-4 Turbo(Azure Private AI) / Llama 3 (70B)
파운데이션 모델 선택 가이드
또한, 멀티플라이는 강연을 통해 아래와 같이 기업 환경과 목적에 따른 최적의 파운데이션 모델 선택 가이드를 제시했습니다.
모델명 | 특장점 | 온프레미스 도입 난이도 | 한국어 성능 | 권장 GPU & 사양 |
Llama3(Meta) | 오픈소스, 비용 효율적, 성능 우수 | 쉬움 | 보통 | A100(80GB) x24 / H100 x12 / RTX 4090 x4 |
Mixtral(Mistral) | 작은 크기로 높은 성능, 빠른 응답 속도 | 쉬움 | 보통 | A100(40GB) x2 / RTX 3090 x4 / RTX 4090 x2 |
GPT-4 Turbo (Azure Private AI) | 성능 최상급, 한국어 지원 우수 | 어려움 | 최상 | Azure AI 인프라 |
KoGPT (카카오브레인) | 한국어 최적화, 오픈소스 활용 가능 | 쉬움 | 최상 | RTX 2090 x2 / RTX 4090 x1 / L40 x1 |
멀티플라이의 양순식 대표는 발표를 통해 LLM 기반 보안 AI Agent가 기존 규칙 기반 보안 시스템의 한계를 극복하고 더 효과적인 데이터 보안을 제공할 수 있음을 강조했습니다. 특히 문맥 이해, 비정형 데이터 분석, 사용자 행동 패턴 학습 등의 기능을 통해 우발적 내부자 위협으로부터 기업 데이터를 보호하는 데 기여할 수 있습니다. 성공적인 AI Agent 구축을 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어 조직의 특성과 요구사항에 맞는 맞춤형 솔루션 설계, 지속적인 운영 및 개선, 그리고 적절한 파운데이션 모델 선택이 중요함을 강연에서 역설했습니다.
기술적 고민 없이 생성형 AI를 도입하는 구체적인 방법
AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 기업이 이를 실질적으로 도입하고 활용하는 과정은 여전히 험난합니다. 사이오닉 AI의 고석현 대표는 이번 빌더스 세미나에서 ‘기술적 고민 없이 생성형 AI를 도입하는 방법’이라는 주제로, 기업 현장에서 마주치는 문제와 그에 대한 실질적인 해법을 공유했습니다. 특히 AI를 막연한 기대가 아닌 현실적 도구로 받아들이기 위해 무엇이 필요한지에 대한 이야기를 풀어낸 이 강연은, 기술 도입을 앞둔 많은 기업에 실질적인 나침반이 되어주었습니다.
생성형 AI의 가능성과 한계
고 대표는 먼저, 생성형 AI가 더 이상 ‘기술 시연’에 머무르지 않고, 업무 자동화, 의사결정 지원, 정보 검색 등 다양한 비즈니스 현장에서 실질적인 역할을 수행하고 있다고 강조했습니다. 특히 범용 AI 에이전트의 등장은, 단순 대화형 AI에서 벗어나 복잡한 데이터 분석과 실행까지 가능한 수준으로 진화했음을 보여줍니다.
하지만 완전 자율형 에이전트의 현실은 여전히 녹록지 않습니다. 기술이 강력해질수록 기업 입장에서는 ‘제어 불가능한 결과’에 대한 불안도 커지게 됩니다. 고 대표는 “1%의 실수가 100%의 책임으로 돌아오는 게 기업의 현실”이라며, AI의 자율성보다는 ‘제한된 경계 내에서의 안정적 운영’이 현재로선 더 현실적인 접근이라고 지적했습니다.
기업이 마주하는 다섯 가지 기술 장벽
고 대표는 엔터프라이즈 기업들이 생성형 AI를 도입할 때 흔히 마주하는 다섯 가지 핵심 장벽을 다음과 같이 정리했습니다.
1. 데이터 부채: 기업 내부의 데이터는 정리되어 있더라도, AI 학습에 적합한 구조로 재가공하는 작업이 막대한 부담이 됩니다. 단순한 정리가 아니라, 목적에 맞는 정제와 분류가 필수적입니다.
2. 규모의 저주: 데이터의 양이 많아질수록 검색 정확도가 떨어지고, 벡터 서치 시스템의 효율도 급감합니다. 특히 고차원 임베딩을 사용할 경우 시스템 인프라에 큰 부담을 주는 구조적 한계가 존재합니다.
3. 데이터 보안: AI에게 많은 정보를 학습시키면 성능은 향상되지만, 동시에 개인정보 보호와 기업 기밀 유출의 위험도 커집니다. AI는 단 한 문장으로도 비공개 정보를 노출할 수 있습니다.
4. 기술 격차와 속도: 하루에 200편이 넘는 AI 논문이 발표되고 있지만, 실제 기업이 기술을 검증하고 적용하는 데는 평균 9~15개월이 걸립니다. 그만큼 ‘기술 속도’와 ‘비즈니스 속도’ 간의 간극이 존재합니다.
5. 인력 및 커스터마이징 한계: 기업 내부에는 AI를 직접 구현할 수 있는 인력이 부족하며, 커스터마이징 없이 범용 모델을 사용하는 경우 도입 효과가 제한적입니다.
사이오닉의 해법: Bridging Platform
이러한 문제를 해결하기 위해 사이오닉은 ‘AX 지원에 최적화된 Bridging Platform’을 개발했습니다. 이 플랫폼은 기업이 기술적 장벽 없이 AI 에이전트를 빠르게 도입하고 운영할 수 있도록 돕는 통합 솔루션입니다. 플랫폼에는 다음과 같은 주요 기능이 포함되어 있습니다.
- 다양한 문서 확장자 및 시스템 연동을 지원하는 데이터 업로드/정제 도구
- 민감 정보 필터링 기능과 보안 중심의 데이터 처리
- RAG 2.0 기반의 고도화된 검색 증강 생성 시스템
- 특정 업무 목적에 맞춘 워크플로우 설계 및 에이전트 제어 기능
- 피드백 기반의 지속적 성능 개선을 위한 에이전트 빌더
특히 RAG 2.0(Agentic RAG) 기술은 단순 검색 기반 응답이 아니라, 여러 단계를 거친 복합적인 추론과정과 리랭커 시스템을 결합해, 실제 사용자가 체감할 수 있는 정보의 질을 높인다는 점에서 주목할 만합니다.
실제 도입 사례로 본 AI 에이전트의 가치
사이오닉은 다양한 산업군에서 AI 에이전트를 실제로 구현한 사례를 공유했습니다. 예를 들어 국책은행의 외환 보고서 자동 생성 시스템, 언론사의 기사 초안 자동화 플랫폼, ESG 컨설팅사의 보고서 생성 서비스 등은 생성형 AI가 단순히 ‘답변하는 AI’를 넘어서, ‘생산하는 AI’로 진화하고 있음을 보여줍니다.
특히 언론사의 사례는 메모, 외신, 사진, 녹취 등 다양한 형태의 입력 자료를 분석해, 기사 구조에 맞는 제목, 부제, 본문을 자동 생성하는 방식으로 운영됩니다. 이는 기자의 업무를 보조하는 형태이면서도, 기업의 정책과 작성 규칙을 반영해 고품질의 초안을 제공할 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다.
고석현 대표의 강연은 기술적 화려함보다는, AI를 어떻게 기업의 실제 운영 환경에 ‘붙일 것인가’에 대한 현실적인 고민에서 출발합니다. 생성형 AI는 단지 유행하는 기술이 아닌, 곧 기업의 전략과 경쟁력의 중심으로 자리 잡을 것입니다. 하지만 그것이 가능하기 위해서는 기술보다도 ‘설계와 관리’가 중요하며, 그 설계를 뒷받침하는 플랫폼이 필요하다는 메시지를 이 강연은 일관되게 전달하고 있습니다.
AI를 도입한다는 것은 결국 새로운 동료를 조직에 맞게 훈련시키는 일입니다. 그리고 그 여정을 함께 설계하고 조율해줄 파트너가 필요합니다. 사이오닉이 제안하는 것은 바로 그런 방향의 시작점입니다. AI를 ‘어떻게 쓸 것인가’ 이전에, ‘어떻게 잘 쓸 수 있게 만들 것인가’를 먼저 생각해야 하는 지금, 각자 곱씹어보며 생각해야 할 질문이기도 합니다.
스파르타빌더스가 이번 세미나를 준비한 이유
이번 빌더스 세미나는 기술의 가능성을 이야기하는 자리가 아니라, 기술을 어떻게 현실에 접목시킬 것인지에 대한 진지한 질문과 해답을 나누는 과정이었습니다. 스파르타빌더스는 이 세미나를 통해 단순히 “AI를 써보라”고 권하는 것이 아니라, “AI를 통해 우리는 어떻게 더 나은 일의 방식을 설계할 수 있을까?”라는 질문을 함께 던지고자 했습니다. 그리고 바로 그 지점에서, 기술이 인간의 동료로서 기능하기 위한 준비가 시작된다고 생각합니다. 현업 실무자들이 AI 기술을 도입할 때 겪는 시행착오를 줄일 수 있는 실질적인 인사이트도 이번 강연에서 제공해 드리고 싶었던 가치였으나, 그에 앞서 고객사와 개발사 모두가 같은 목표를 달성하기 원하는 파트너라는 사실도 함께 말씀드리고 싶었습니다.
급변하는 시류에 적응하거나, 혹은 올라탐으로써 새로운 기회를 붙잡을 수도 있지만 상호간의 파트너십이 없다면 어떠한 서비스건 기업이건 그 지속성을 담보할 수 없습니다. 그 공고하고도 신뢰가는 파트너십을 구축하는 데 저희 스파르타빌더스가 조금이나마 일조할 수 있기를 바라며, 이를 통해 기업들의 시행착오를 줄이면서 목표 달성이라는 사업의 목적에 한 발 더 다가갈 수 있다면 더 바랄 것이 없을 것 같습니다.
빌더스 세미나에서 나눴던 전체적인 강연의 요약 넘어, 앞으로 강연 내용을 한 호의 아티클로 정리하여 다음 주부터 차례로 제공해 드리고자 합니다. 앞으로도 이어질 양질의 아티클에 대해서도 많은 관심과 성원 부탁 드립니다. 더 좋은 세미나와 아티클을 통해 조금 더 성장할 수 있는 동력을 계속 전달해 드리겠습니다.
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