AI 시대, 왜 기업은 '지능(Intelligence)'을 소유해야 하는가?

AI 도입만으로는 경쟁력이 만들어지지 않는 이유

생성형 AI는 이제 대부분의 기업이 활용하는 기술이 됐습니다. 업무 자동화부터 고객 지원, 제품 개발까지 다양한 영역에서 AI를 활용하고 있지만, 단순히 범용 AI를 사용하는 것만으로는 지속적인 경쟁 우위를 확보하기 어렵습니다.

기업이 진정한 가치를 얻기 위해서는 AI를 사용하는 것을 넘어 자사의 '지능(Intelligence)'을 소유하는 것이 중요합니다.

여기서 지능을 소유한다는 것은 AI 모델을 처음부터 직접 개발하는 것이 아닙니다. 기업의 업무 방식과 데이터를 반영하고, 시간이 지날수록 더 똑똑해지는 AI 시스템을 직접 통제하고 발전시키는 것을 의미합니다.

이번 글에서는 기업이 왜 자신만의 AI 지능을 소유해야 하는지와 이를 위해 어떤 요소를 관리해야 하는지 살펴보겠습니다.

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범용 AI는 기업의 비즈니스를 알지 못한다

범용 AI 모델은 다양한 분야의 질문에 답하고 일반적인 추론을 수행하는 데 매우 뛰어납니다. 그래서 AI를 처음 도입하는 단계에서는 충분히 유용합니다.

하지만 기업의 핵심 업무를 실제로 수행하기 위해서는 일반적인 지식만으로는 부족합니다.

기업마다 업무 프로세스, 정책, 고객 정보, 운영 방식, 규제 환경 등이 모두 다르기 때문입니다. AI가 기업 운영 깊숙이 들어갈수록 이러한 차이는 더욱 중요해집니다.

예를 들어 보험회사가 AI를 활용해 보험금을 심사한다고 가정해 보겠습니다.

범용 AI는 보험 약관을 읽고 내용을 요약하거나 일반적인 보장 개념을 설명할 수 있습니다. 그러나 실제 보험금을 처리하려면 다음과 같은 기업 고유의 정보가 필요합니다.

• 회사별 보험 약관
• 지역별 규제 기준
• 사기 탐지 기준
• 과거 보험금 지급 이력
• 고객 등급
• 내부 승인 절차
• 위험 관리 기준

이러한 정보는 범용 AI 모델이 기본적으로 알고 있는 내용이 아닙니다.

즉, AI가 실제 업무를 수행하려면 기업만이 가진 정보와 업무 방식을 학습하고 활용할 수 있어야 합니다.

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AI 제품 역시 핵심은 모델이 아니라 시스템이다

AI를 제품으로 제공하는 기업도 마찬가지입니다.

AI 상담원, 법률 AI, 코딩 AI 등 다양한 서비스를 만든다고 해서 경쟁력이 AI 모델 자체에서 만들어지는 것은 아닙니다.

누구나 동일한 AI 모델 API를 사용할 수 있기 때문입니다.

차별화되는 부분은 AI를 둘러싼 시스템입니다.

예를 들어 다음과 같은 요소들이 제품의 경쟁력을 결정합니다.

• 어떤 업무 흐름을 수행하는가
• 어떤 데이터를 활용하는가
• 어떤 도구를 사용할 수 있는가
• 품질을 어떻게 평가하는가
• 사용자 정보를 어떻게 기억하는가
• 피드백을 어떻게 반영하는가

결국 경쟁력은 범용 AI 자체가 아니라 기업에 맞게 최적화된 AI 시스템에서 만들어집니다.

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지능을 소유한다는 것은 무엇을 의미할까?

지능을 소유한다는 것은 AI 스택 전체를 직접 개발하는 것이 아닙니다.

대신 AI가 어떻게 동작하고, 무엇을 학습하며, 비용과 품질을 어떻게 관리하는지를 기업이 직접 통제하는 것입니다.

이를 위해서는 크게 세 가지 요소가 중요합니다.

1. 에이전트 시스템을 직접 통제해야 한다

AI 에이전트는 AI 모델과 실제 업무를 연결하는 역할을 수행합니다.

이를 구성하는 핵심 요소는 다음과 같습니다.

모델(Model)

필요에 따라 다양한 모델을 선택하거나 다른 모델로 쉽게 전환할 수 있어야 합니다.

특정 모델에 종속되지 않는 구조는 비용, 성능, 개인정보 보호 요구사항이 바뀌더라도 유연하게 대응할 수 있도록 해줍니다.

하네스(Harness)

하네스는 AI가 어떤 순서로 작업을 수행하고 어떤 도구를 사용할지 결정하는 오케스트레이션 계층입니다.

라우팅, 워크플로우, 툴 호출, 스킬 실행 등 기업별 업무 로직이 대부분 이곳에 포함됩니다.

컨텍스트(Context)

컨텍스트는 범용 AI를 기업 맞춤형 AI로 만드는 핵심 요소입니다.

여기에는 다음과 같은 정보가 포함됩니다.

• 기업 문서
• 업무 정책
• 사용자 정보
• 조직 지식
• 업무 이력
• 메모리

특히 메모리는 AI가 사용 경험을 축적하면서 점점 더 유용해질 수 있도록 만드는 중요한 요소입니다.

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비용, 품질, 위험도 함께 관리해야 한다

AI가 실제 업무를 수행하기 시작하면 단순히 결과만 확인해서는 안 됩니다.

운영 시스템처럼 지속적으로 관리해야 합니다.

비용 관리

AI는 충분한 가치를 만들어낼 때 의미가 있습니다.

사용자별, 조직별, 에이전트별 비용을 추적하고 관리할 수 있어야 안정적으로 확장할 수 있습니다.

품질 관리

모델을 변경하거나 프롬프트를 수정하거나 새로운 기능을 추가했다면 성능이 향상됐는지 확인해야 합니다.

측정하지 않으면 개선 여부를 판단할 수 없습니다.

위험 관리

기업은 AI가 어디까지 독립적으로 행동할 수 있는지 직접 정의해야 합니다.

예를 들어

• 접근 가능한 데이터
• 사용할 수 있는 도구
• 승인 절차
• 사람에게 이관해야 하는 상황

등을 명확하게 설정해야 합니다.

관찰 가능성(Observability)

AI가 어떤 데이터를 보고 어떤 과정을 거쳐 어떤 결정을 내렸는지 추적할 수 있어야 합니다.

이러한 기록은 시스템 개선뿐 아니라 감사와 신뢰 확보에도 중요한 역할을 합니다.

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시간이 지날수록 더 똑똑해지는 AI를 만들어야 한다

우수한 AI 시스템은 사용할수록 성능이 향상됩니다.

100번째 사용 경험이 첫 번째 사용 경험보다 더 좋아야 합니다.

이를 위해서는 AI가 학습하는 과정을 기업이 직접 관리해야 합니다.

학습 과정은 크게 두 가지 정보에서 시작됩니다.

• Trace : AI가 실제로 어떤 작업을 수행했는지 기록
• Feedback : 결과가 적절했는지에 대한 평가

이 정보들은 프롬프트 개선, 도구 개선, 워크플로우 개선, 평가 체계 구축 등에 활용됩니다.

또한 시스템을 변경할 때마다 평가(Evaluation)를 추가해 성능 저하 없이 지속적으로 개선할 수 있어야 합니다.

무엇보다 이러한 학습 결과는 특정 모델에 종속되지 않고 다른 모델이나 시스템에서도 활용할 수 있어야 합니다.

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우리 기업은 AI 지능을 제대로 소유하고 있을까?

기업은 다음과 같은 질문을 통해 현재 AI 운영 수준을 점검해볼 수 있습니다.

• 새로운 AI 모델이 출시되면 쉽게 교체할 수 있는가?
• 기존 모델이 종료되더라도 서비스 운영이 가능한가?
• AI의 오케스트레이션 로직을 직접 제어할 수 있는가?
• 클라우드 환경이 바뀌어도 동일하게 운영할 수 있는가?
• AI 비용을 사용자 단위로 관리할 수 있는가?
• AI의 모든 작업 과정을 추적할 수 있는가?
• 모델 변경 시 성능 저하를 검증할 수 있는 평가 체계를 갖추고 있는가?
• AI는 사용자를 더 많이 이해하며 지속적으로 발전하는가?
• AI가 학습한 내용을 다른 시스템으로 이전할 수 있는가?
• AI가 학습하는 방식 자체를 통제할 수 있는가?

이 질문에 답할 수 있다면 기업은 AI를 사용하는 수준을 넘어 AI 지능을 직접 소유하고 있다고 볼 수 있습니다.

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모든 기업이 AI를 직접 개발할 필요는 없습니다.

범용 모델과 인프라는 충분히 활용할 수 있습니다.

하지만 경쟁력을 만드는 요소는 기업 고유의 업무 방식과 데이터를 반영한 에이전트 시스템, 운영 체계, 그리고 시간이 지날수록 성능이 향상되는 학습 구조입니다.

결국 AI 시대의 핵심 경쟁력은 범용 AI를 사용하는 것이 아니라, 기업만의 지능을 구축하고 지속적으로 발전시키는 것에 있습니다. 이러한 지능이 축적될수록 기업은 더 높은 생산성과 차별화된 서비스를 제공하며 장기적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

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https://www.langchain.com/blog/own-your-intelligence

Own Your Intelligence: The Key to Lasting AI Advantage