<잇(IT)터뷰 전체 영상 보기>
잇(IT)터뷰 전체 내용은 ▼아래 영상▼에서 확인해 주세요!
◼ 게스트 : 박민재 AE / 구글 클라우드, 정도윤 AI Specialist / 한진정보통신(hist_solution@hist.co.kr)
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
|
특정 업무에 사용할 AI를 선택하는 것과 수많은 임직원이 사용하는 전사 생성형 AI를 선택하는 것은 기준이 다르다. 코딩이나 영상 제작처럼 전문적인 업무에서는 특정 분야에 강한 AI를 선택할 수 있지만, 전사 도입에서는 다양한 업무에 활용할 수 있는 범용성과 접근성뿐 아니라 비용 예측 가능성, 보안, 거버넌스까지 함께 고려해야 한다.
이번 잇(IT)터뷰에서는 삼성전자의 Gemini Enterprise 도입 사례를 바탕으로 기업이 전사 생성형 AI 플랫폼을 선택할 때 무엇을 살펴봐야 하는지 알아본다.
1. 전사 AI는 최고의 성능보다 ‘범용성과 운영 효율성’이 중요하다
기업의 모든 직원이 같은 업무를 하는 것은 아니다. 개발 조직에서는 전문적인 코딩 AI가 필요할 수 있고, 콘텐츠 제작 부서에서는 고품질 이미지나 영상을 만드는 AI가 더 중요할 수 있다. 하지만 기업 전체로 범위를 넓히면 상황이 달라진다.
많은 임직원이 문서 작성과 정보 검색, 자료 분석, 간단한 자동화 등 일상적인 업무에서 AI를 사용한다. 따라서 전사 AI에는 특정 영역의 최고 성능뿐 아니라 다양한 업무에 쉽게 활용할 수 있는 범용성이 중요하다.
잇(IT)터뷰에서는 삼성전자가 Gemini Enterprise와 다른 AI 솔루션을 함께 제공하면서 임직원들이 실제 업무에서 활용하고 비교하는 과정도 소개한다. 즉 기업이 반드시 하나의 AI만 선택해야 하는 것은 아니다. 전문적인 업무에는 목적에 맞는 AI를 활용하고, 일반적인 업무에는 범용적인 플랫폼을 제공하는 방식으로 AI 포트폴리오를 구성할 수 있다.
결국 전사 AI 도입에서는 ‘어떤 AI가 가장 뛰어난가’보다 ‘많은 직원이 일상 업무에서 얼마나 폭넓고 효율적으로 사용할 수 있는가’가 중요한 기준이 된다.
2. 수많은 직원이 사용하는 만큼 ‘비용 예측 가능성’도 중요하다
개인이 AI를 사용할 때는 사용량에 따른 비용 차이가 크지 않을 수 있지만, 수백 명 또는 수천 명이 사용하는 기업에서는 이야기가 달라진다. 사용량에 따라 비용이 증가하는 종량제 방식에서는 AI 활용이 늘어날수록 전체 비용을 예측하기 어려워질 수 있다. Gemini Enterprise의 특징 중 하나로 사용자당 월 구독 방식의 라이선스 구조를 소개한다.
기업이 사용자별 라이선스를 구매하면 해당 라이선스에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상 생성, 리서치와 같은 여러 AI 기능의 사용 한도가 함께 포함되는 방식이다. 이러한 구조는 기업 입장에서 임직원 수를 기준으로 전체적인 AI 비용을 예측하고 관리하기 상대적으로 쉽다는 장점이 있다.
특히 전사적으로 AI 활용을 확대할수록 단순히 모델의 성능만 비교하는 것이 아니라 직원 한 명이 여러 AI 기능을 사용하는 데 실제로 얼마의 비용이 필요한지를 함께 따져봐야 한다. 결국 전사 AI의 경제성은 단순한 라이선스 가격이 아니라 다양한 기능과 실제 사용량을 포함한 전체 비용 관점에서 판단해야 한다.
3. 전사 AI의 핵심 조건은 기업 데이터를 안전하게 활용할 수 있는가이다
기업에서 생성형 AI를 도입할 때 가장 민감한 문제 중 하나가 데이터 보안이다. AI가 사내 문서뿐 아니라 Slack과 같은 외부 업무 서비스의 데이터까지 활용하기 시작하면 기업 입장에서는 해당 정보가 어디로 전달되고 어떻게 사용되는지 확인해야 한다.
특히 기업 데이터를 AI 모델 학습에 사용하는지, 다른 고객과 데이터가 공유될 가능성은 없는지, 전송·저장 과정에서 어떤 보안 체계가 적용되는지가 중요하다.
잇(IT)터뷰에서는 Gemini Enterprise에 입력하거나 연결한 기업 데이터가 모델 학습에 사용되지 않고 다른 곳과 공유되지 않으며, 암호화 등의 기업용 데이터 보호 정책이 적용된다고 설명한다.
이러한 데이터 보호 정책뿐 아니라 기업 차원의 권한 관리와 거버넌스 역시 전사 AI 도입에서 중요한 요소다.
개인이 각자 AI 서비스를 사용하는 것과 달리 기업은 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 관리하고, 기존 조직의 권한 체계도 유지해야 하기 때문이다. 따라서 기업용 AI는 단순히 좋은 답변을 생성하는 도구가 아니라 기업 데이터를 기존 보안·권한 체계 안에서 안전하게 활용할 수 있는 플랫폼이어야 한다.
4. 비개발자도 직접 AI 에이전트를 만들고 사내 데이터와 연결할 수 있어야 한다
전사 AI의 활용도를 높이려면 개발자뿐 아니라 일반 업무 부서도 AI를 직접 활용할 수 있어야 한다.
과거의 워크플로우 자동화 도구는 비개발자가 사용하기에는 설정이 복잡한 경우가 많았다. 하지만 AI 에이전트와 노코드 방식이 결합하면서 마케팅이나 경영지원 같은 일반 업무 부서에서도 필요한 업무 흐름을 직접 구성할 수 있는 환경이 만들어지고 있다.
잇(IT)터뷰에서는 실제 활용 사례로 계약서 검토 에이전트를 소개한다. 계약서의 주요 조항을 확인하고 누락된 내용이나 위험 요소를 찾아내는 반복 업무를 AI가 수행하고, 검토 결과를 Google Workspace의 Gmail을 통해 전달하는 과정까지 하나의 워크플로우로 자동화한 것이다.
여기에 기업 내부의 다양한 데이터가 연결되면 AI의 활용 범위는 더욱 넓어진다.
Google Workspace뿐 아니라 Slack, ServiceNow, Salesforce, Microsoft Entra ID 등 여러 업무 시스템을 커넥터로 연결하면 사용자는 각각의 시스템을 따로 찾아다니지 않고 AI를 통해 필요한 조직 데이터를 활용할 수 있다.
결국 전사 AI 플랫폼의 경쟁력은 생성형 AI 모델 자체의 성능만으로 결정되지 않는다. 비개발자도 쉽게 에이전트를 만들고, 기존 업무 시스템과 데이터를 연결해 실제 업무 프로세스를 자동화할 수 있어야 전사적인 생산성 향상으로 이어질 수 있다.
5. 3줄 요약
– 전사 생성형 AI를 선택할 때는 특정 업무의 최고 성능보다 많은 임직원이 활용할 수 있는 범용성과 접근성, 비용과 거버넌스를 함께 고려해야 한다.
– AI 활용 인원이 늘어날수록 비용 예측 가능성과 기업 데이터의 보안·권한 관리가 중요한 도입 기준이 된다.
– 전사 AI의 가치는 비개발자도 에이전트를 만들고 사내 업무 시스템과 데이터를 연결해 실제 업무를 자동화할 수 있을 때 더욱 커진다.
◼ 전체 잇(IT)터뷰 내용은 ▶영상으로 바로 가기(클릭)◀에서 확인하실 수 있습니다. |
◼ 콘텐츠 & 웨비나 문의 : marketing@talkit.tv, 02-565-0012
Copyright ⓒ 토크아이티 All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.