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기업 AI 활용 가이드: 플랫폼 설정부터 전략 수립까지

일반 리포트 2025년 05월 05일
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  • 현재 '2025년 05월 05일' 기준으로, 기업이 AI 플랫폼을 도입하고 운영하기 위한 핵심 절차와 전략이 필수적으로 다루어지고 있습니다. 특히, IBM Cloud Pak for Data 기반의 watsonx.ai Studio 및 Runtime 서비스의 설정 방법은 AI 프로젝트의 기초를 다지는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 경로를 통해 조직은 데이터 기반의 의사결정을 지원받을 수 있으며, 인공지능의 도입이 기업 내에서 어떤 형태로 자리 잡을지를 결정하는 중요한 시점이 될 것입니다.

  • watsonx.ai Studio의 자동 프로비저닝 기능은 사용자가 복잡한 설정 없이도 AI 모델을 개발할 수 있도록 지원하며, 이는 기업이 시간과 리소스를 효율적으로 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 이와 동시에, AI 모델을 운영하기 위한 watsonx.ai Runtime 서비스는 최신 기능과 성능 개선을 지속적으로 제공하며, AI 솔루션의 성공적인 운영을 보장합니다.

  • 또한, 권한 관리 체계의 수립은 AI 플랫폼의 보안성을 높이는 데 필수적입니다. 사용자 권한은 프로젝트와 카탈로그별로 명확히 정의되어야 하며, 이를 통해 팀워크와 협업이 원활하게 이루어질 수 있습니다. 또한, 각 조직의 보안 및 컴플라이언스 필요에 맞춘 관리 체계 설정은 데이터의 무결성과 안전성을 확보하는 데 중요한 요소로 작용합니다.

  • AI 전략의 수립은 더 나아가 조직 내에서 AI 도입의 기회 포착 및 리스크 관리를 동시에 도모하는 데 기여합니다. AI 도구의 사용은 비즈니스 모델에 혁신을 가져다줄 수 있으며, 이를 통해 시장에서의 경쟁력을 강화하는 데 필수적인 요소로 작용할 것입니다. 특히, 문서 이해 AI 솔루션인 DIAGPT의 도입은 기업의 문서 처리 능력을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기회를 제공합니다.

  • 마지막으로, 국가 R&D 통합검색(NTIS) 플랫폼과의 데이터 연계는 기업이 연구 성과를 효과적으로 관리하고 사업화하는 데 기여함으로써, 중장기적으로 기업의 R&D 전략을 한층 발전시킬 수 있는 가능성을 제시합니다.

AI 플랫폼 환경 구성

  • watsonx.ai Studio 자동 프로비저닝

  • watsonx.ai Studio는 IBM Cloud Pak for Data as a Service 기반의 AI 플랫폼으로, 사용자가 손쉽게 AI 모델을 개발하고 프로비저닝할 수 있도록 자동화된 기능을 제공합니다. 2025년 05월 04일 기준, 사용자는 라이트 요금제를 통해 watsonx.ai Studio 및 watsonx.ai Runtime 서비스에 접근할 수 있으며, 이는 기업의 데이터 기반 의사결정을 지원하는 핵심 요소입니다. 자동 프로비저닝 과정에서는 사용자가 별도의 복잡한 설정 없이도 AI 개발 환경을 신속하게 구축할 수 있는 장점이 있습니다.

  • 서비스를 설정하기 위해서는 먼저 IBM Cloud 계정 소유자 또는 관리자 권한이 필요합니다. 이 사용자는 서비스를 적절한 플랜으로 업그레이드하여 카탈로그 및 프로젝트 생성이 가능하도록 하여야 합니다. 이번 프로세스를 통해 AI 프로젝트의 시작 단계에서부터 즉각적인 환경 구성 안정성을 확보할 수 있습니다.

  • watsonx.ai Runtime 서비스 업그레이드

  • watsonx.ai Runtime 서비스는 AI 모델을 실제 운영 환경에서 실행할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 업그레이드 절차를 통한 새로운 기능 추가 및 성능 개선은 AI 솔루션의 효과성을 높이고, 비즈니스 요구에 맞춘 유연한 모델 운영을 가능하게 합니다. 이러한 업그레이드는 사용자에게 최신 AI 도구와 기술을 제공하여 조직의 경쟁력을 강화하는 데 기여합니다.

  • 업그레이드 과정에서는 사용자가 설정한 성능 요구 사항에 따라 필요한 자원을 조정할 수 있으며, 이 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 최소화하기 위한 방법론이 중요합니다. 예를 들어, IBM Cloud의 톱니바퀴형 배포 모델을 활용하면 고가용성과 자동화를 결합하여 안정적인 서비스 제공합니다.

  • 서비스 플랜 옵션 및 비용

  • watsonx.ai의 다양한 서비스 플랜 옵션은 기업의 필요와 예산에 맞춰 선택할 수 있도록 설계되어 있습니다. 기본적인 라이트 요금제부터 비즈니스 요구가 큰 대형 기업을 위한 프리미엄 요금제까지 폭넓은 선택지가 제공되며, 각 요금제는 다양한 기능과 보안 수준을 지원합니다.

  • 요금제에 따라 제공되는 서비스의 차별화는 기업이 원하는 AI 솔루션의 범위 및 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이를 통해 AI 도입 초기 단계에서부터 지속 가능한 비용 관리를 가능하게 하고, 중장기적으로 ROI를 극대화할 수 있도록 합니다.

  • 노드 IP 접근 및 방화벽 설정

  • watsonx.ai 플랫폼에 대한 보안과 접근 관리는 필수적입니다. 노드 IP 접근 및 방화벽 설정은 사용자가 해당 플랫폼에 접근하기 위한 기본적인 절차입니다. 사용자는 사전에 허용된 IP 주소를 통해 각 지역의 watsonx.ai Studio 노드에 접속할 수 있으며, 이를 위해서 IBM Cloud의 IAM (Identity and Access Management) 플랫폼에서 설정을 해야 합니다.

  • 구체적으로는 각 노드에 대한 CIDR 범위를 설정하여 특정 IP 주소만을 허용하는 방식으로 방화벽을 통해 보안을 강화합니다. 이 과정은 IBM Cloud의 문서에서 자세히 안내되고 있으며, 이러한 보안 조치는 데이터 무결성과 운영 안전성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

권한 및 역할 관리 방안

  • 프로젝트·카탈로그별 역할 확인

  • IBM Cloud Pak for Data의 사용자는 다양한 역할을 통해 프로젝트 및 카탈로그에 대한 접근 권한을 관리할 수 있습니다. 각 사용자는 자신의 이름 또는 서비스 ID 옆에 명시된 역할을 통해 어떤 권한이 부여되었는지 확인할 수 있습니다. 이를 위해 'Manage' 탭에 있는 'Access Control' 페이지를 참조하면 됩니다. 예를 들어, 사용자가 특정 프로젝트에서 필요로 하는 역할을 확인하고 싶을 경우, 해당 페이지에서 자신의 역할을 체크하여 현재 할당된 역할을 확인할 수 있습니다.

  • 프로젝트별 역할 확인은 특히 팀워크와 협업을 촉진하는 데 핵심적입니다. 각 구성원의 역할이 명확히 정의되면, 책임과 권한 분배가 투명해져 원활한 의사결정이 이루어질 수 있습니다. 또, 역할이 필요할 경우, 관리자가 이를 변경해줄 수 있음을 인식하는 것도 중요합니다.

  • 사용자 권한 변경 절차

  • 사용자의 권한은 언제든지 변경될 수 있습니다. 사용자가 새로운 역할을 원한다면, 'Access Control' 페이지에서 관리자에게 요청해야 합니다. 일반 사용자는 권한을 직접 변경할 수 없으며, 반드시 관리자 수준의 접근 권한을 가진 사람에게 요청하는 절차를 따라야 합니다.

  • 변경 절차는 다음과 같습니다. 먼저, 'IBM Cloud Pak for Data as a Service' 메인 메뉴에서 'Administration' 섹션으로 가고, 'Access (IAM)'을 클릭합니다. 사용자는 그 후 'Users' 메뉴에서 자신의 이름을 클릭하여 'Access policies' 탭으로 navigates해야 합니다. 여기에서 현재 자신의 역할을 파악하고, 필요한 경우 관리자에게 역할 변경 요청을 사전 준비해야 합니다. 이러한 과정이 누락될 경우, 사용자 권한이 부적절하게 유지될 수 있으므로 주의가 필요합니다.

  • 조직 내 보안 및 컴플라이언스

  • 조직 내 AI 플랫폼의 운영과 관련하여 특히 강조해야 할 부분은 보안과 컴플라이언스입니다. AI 시스템의 데이터 통합과 운영은 높은 수준의 보안이 요구됩니다. IBM Cloud Pak for Data는 이러한 보안을 강화하기 위해 IAM(Identity and Access Management) 기능을 제공하며, 이는 조직 내 사용자와 서비스에 대한 접근 제어를 가능하게 합니다.

  • 컴플라이언스 준수는 데이터 관리의 질적인 기준을 설정합니다. AI 솔루션을 통합하면서 각종 규제를 준수하는 것이 필수입니다. 예를 들어, GDPR(General Data Protection Regulation)과 같은 규제를 그 대표적인 예로 들 수 있습니다. 따라서, 각 사용자는 자신의 역할에 맞춰 데이터 접근을 관리함으로써, 조직의 규칙과 법적 요건을 준수해야 합니다.

AI 전략 수립과 조직 리더십

  • AI 도입 기회 포착

  • AI 도입 기회를 포착하기 위해서는 먼저 조직의 내부 및 외부 환경을 철저히 분석해야 합니다. 조직 내 AI 도입의 필요성과 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있는 기회를 확인하는 것이 중요합니다. 이는 현재와 미래의 트렌드를 이해하고, 기업의 목표에 부합하는 AI 솔루션을 식별하는 과정입니다. 예를 들어, 특정 산업에서의 AI 활용 사례를 분석하면서, 자사의 강점과 약점을 식별하고 AI를 통한 차별화된 서비스 또는 제품을 개발할 수 있는 방향으로 나아가야 합니다. 이러한 기회를 포착하기 위한 조직적 접근법으로는 비즈니스 분석 활용과 같은 기법이 있습니다. 이는 데이터를 분석하여 조직의 비전과 전략을 AI 주도적으로 변화시킬 수 있는 기틀을 마련합니다.

  • 리스크 관리와 책임 분담

  • AI 전략 수립에 있어 리스크 관리와 책임 분담은 성공적인 도입의 필수 요소입니다. AI 기술의 발전은 기존의 비즈니스 모델에 도전할 수 있으며, 이와 관련된 리스크를 사전에 식별하고 관리하는 것이 필요합니다. 예를 들어, AI 시스템이 제공하는 분석 결과에 대한 신뢰성을 의심할 경우, 이로 인해 발생할 수 있는 경영적 손실이나 법적 문제를 예방할 수 있습니다. 따라서 초기 단계에서부터 명확한 책임 기준과 역할 분담을 설정해야 하며, AI 프로젝트의 전반적인 관리를 책임질 'AI 리더'를 지정하는 것이 효과적입니다. 이러한 리더는 AI 기술과 비즈니스를 연결짓는 역할을 수행하며, 모든 관계자가 명확한 목표 아래 협력할 수 있도록 지원합니다.

  • 조직 내 AI 수용 촉진 방안

  • AI 수용을 촉진하기 위한 방안으로는 조직 문화와 교육이 가장 중요합니다. 첫째, AI의 이점과 가치를 명확히 전달하는 커뮤니케이션 전략을 수립해야 합니다. 예를 들어, AI의 활용 사례와 이를 통해 증대된 생산성을 구체적으로 설명함으로써 직원들의 이해와 관심을 유도할 수 있습니다. 둘째, 직원들이 AI 기술을 활용할 수 있도록 동기를 부여하고, 교육 및 훈련 프로그램을 마련해야 합니다. 예를 들어, AI 분석 도구 사용 방법에 대한 워크숍을 개최하거나, 관련 온라인 학습 자료를 제공하여 직원들이 스스로 학습할 수 있는 환경을 조성하는 것이 필요합니다. 이러한 과정은 조직 전반에 걸쳐 AI 수용성을 높이고, 직원들이 AI 기술을 자연스럽게 활용하도록 돕는 결과를 가져올 것입니다.

문서 이해 AI 도입 사례: DIAGPT

  • DIAGPT 솔루션 개요

  • DIAGPT는 문서 이해 AI 솔루션으로, 다양한 유형의 문서를 자동으로 분석하고 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 솔루션은 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 알고리즘을 활용하여, 문서 내의 내용을 이해하고, 필요한 정보를 신속하게 추출하는 데 특화되어 있습니다. 특히 기업에서 흔히 사용되는 보고서, 계약서, 이메일 등 다양한 형식의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

  • 문서 이해 및 처리 기능

  • DIAGPT는 문서 내 주요 정보를 추출하는 여러 기능을 제공하며, 그 중에는 텍스트 요약, 키워드 추출, 문서 분류 등이 포함됩니다. 이러한 기능은 문서의 전체 내용을 사람과 유사한 방식으로 이해하고 분석하게끔 설계되어 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 키워드에 대한 정보를 검색하면, DIAGPT가 해당 키워드가 포함된 부분을 신속하게 찾아 제공하는 시스템을 가지고 있습니다. 이 과정에서, 사용자는 문서의 복잡한 구조를 이해하는 데 필요한 시간을 절약할 수 있습니다.

  • 데이터베이스·시스템 연동 구조

  • DIAGPT는 기업의 기존 데이터베이스 및 시스템과의 연동이 가능합니다. 이 솔루션은 API를 통해 다양한 데이터 소스와 연결되어 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 조직 내 ERP 시스템이나 CRM 데이터와 통합되어, 문서 이해 AI가 분석한 정보를 기존의 데이터와 결합하여 더 나은 인사이트를 제공합니다. 이러한 통합은 정보의 흐름을 원활하게 하고, 비즈니스 프로세스를 더욱 효율적으로 만들어 줍니다.

R&D 데이터 플랫폼 연계 활용

  • NTIS 통합검색 기반 데이터 확보

  • 국가 R&D 통합검색(NTIS)은 연구개발 성과를 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 플랫폼입니다. 본 시스템은 연구자, 과제, 논문, 특허 등 다양한 정보를 통합하여 제공합니다. 기업과 연구 기관은 NTIS를 활용하여 사업화 연구 데이터를 확보하고, 이를 통해 자사의 R&D 성과를 극대화할 수 있습니다. 특히, NTIS의 사업화 국가 R&D 통합공고는 기업이 필요한 정보를 신속하게 접근할 수 있도록 하여, 연구성과의 상업적 활용 가능성을 높입니다.

  • 예를 들어, 연구 결과를 기반으로 한 신제품 개발 또는 서비스 확장을 위한 초기 데이터 확보에 있어 NTIS는 매우 유용합니다. 이를 통해 기업은 최근의 연구 동향과 성과를 반영한 의사결정을 할 수 있으며, 경쟁력 있는 제품과 서비스를 시장에 내놓는 데 기여합니다.

  • 연구 성과 사업화 정보 연동

  • 연구 성과의 사업화에 있어 중요한 요소는 데이터를 어떻게 관리하고 활용하느냐입니다. NTIS와 같은 플랫폼은 연구 성과를 사업화하기 위한 정보와 데이터를 연동함으로써, 최적의 결과를 도출할 수 있는 환경을 조성합니다. 기업들은 NTIS의 데이터베이스를 통해 모두의 접근이 용이한 연구 성과 정보를 마련함으로써, 다양한 이해관계자들과의 협업을 활성화할 수 있습니다.

  • 또한, NTIS는 연구 성과를 통합적으로 보여주는 기능을 제공하여 기업이 각 성과의 상업적 가능성을 신속하게 평가할 수 있도록 돕습니다. 이는 기업이 특정 연구 성과를 사업화할 때 필요한 결정 과정을 간소화하고, 보다 효율적인 전략 수립에 기여합니다.

  • AI 분석 모델과의 통합 전략

  • AI 기술은 R&D 데이터 플랫폼과의 연계를 통해 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다. 기업이 NTIS에서 확보한 데이터는 AI 분석 모델을 통해 심층적으로 분석될 수 있습니다. 이를 통해 연구 데이터에서 유의미한 인사이트를 도출하고, 새로운 비즈니스 기회를 발굴할 수 있습니다.

  • 특히, R&D 데이터를 AI와 결합함으로써 연구 결과에 대한 예측 분석, 성과 최적화, 자원 배분 등의 전략적 결정을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, AI 분석은 과거 연구 성과를 기반으로 다음 연구의 성공 확률을 예측하거나, 사업화 전략의 효과성을 평가하는 데 큰 도움이 됩니다. 따라서 기업들은 R&D 데이터 플랫폼과 AI 기술을 통합하여 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있는 전략적 방안을 마련해야 합니다.

마무리

  • AI 플랫폼의 성공적인 도입과 운영을 위해서는 명확한 기술적 환경 구성만으로는 부족하며, 권한 관리 및 조직 내 전략 수립이 필수적이라는 점이 강조됩니다. IBM Cloud Pak for Data 기반의 watsonx.ai 서비스는 빠른 프로비저닝 및 유연한 확장성을 제공하면서도 역할과 권한 관리를 통해 보안을 개선하는 데 기여합니다. 이러한 기술적 기반은 기업이 복잡한 AI 생태계에서 신뢰성을 갖춘 서비스를 제공할 수 있는 디딤돌이 될 것입니다.

  • 향후 AI 리더십은 조직의 AI 도입과 운영에 있어 기회와 리스크를 적절히 균형 있게 관리하는 데 중점을 두어야 합니다. 그리고 직원들의 AI 수용성을 높이기 위한 방안도 지속적으로 모색해야 할 것입니다. 문서 이해 솔루션인 DIAGPT의 도입은 업무 효율성을 극대화하고, NTIS 데이터와 연계하여 데이터를 기반으로 한 의사결정 프로세스를 강화할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.

  • 결국 기업들은 전사적으로 AI 거버넌스 프레임워크를 수립하고, 클라우드 보안 및 컴플라이언스 기준을 지속적으로 업데이트하여 변화하는 시장 환경에 발 빠르게 대응할 필요성이 커지고 있습니다. R&D 데이터와 AI 기술의 통합은 기업에게 지속 가능한 경쟁력을 부여할 것이며, 혁신적인 사업 모델을 통한 시장 장악력을 강화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

용어집

  • AI 플랫폼: AI 플랫폼은 인공지능 모델의 개발, 배포 및 운영을 지원하는 소프트웨어 환경입니다. 기업은 이러한 플랫폼을 활용하여 데이터 분석, 머신러닝 모델 구축 등을 수행하여 비즈니스 의사결정을 데이터 기반으로 지원합니다.
  • watsonx.ai: watsonx.ai는 IBM Cloud Pak for Data의 AI 솔루션으로, 자동 프로비저닝 기능을 통해 사용자가 AI 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 이는 AI 프로젝트의 시작 단계에서 신속하고 안정적인 환경 구성을 가능하게 합니다.
  • IBM Cloud Pak for Data: IBM Cloud Pak for Data는 데이터 수집, 관리 및 분석을 위한 통합 플랫폼으로, 다양한 AI 및 분석 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 기업이 요청에 맞는 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 지원하며, 데이터 기반의 의사결정 프로세스를 향상시킵니다.
  • DIAGPT: DIAGPT는 문서 이해 AI 솔루션으로, 다양한 유형의 문서를 자동으로 분석하고 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 문서 내의 중요한 정보를 신속하게 추출합니다.
  • R&D 데이터: R&D 데이터는 연구개발 활동에서 생성되는 데이터로, 실험 결과, 연구 성과, 기술적 자료 등 다양한 형태의 정보를 포함합니다. 이 데이터는 기업의 혁신 및 경쟁력 강화를 위한 중요한 자원으로 활용됩니다.
  • 권한 관리: 권한 관리란 사용자가 정보 시스템에 접근할 수 있는 권한을 정의하고 관리하는 과정을 의미합니다. AI 플랫폼의 보안성을 강화하기 위해 명확한 역할 정의와 권한 관리 체계 수립이 필수적입니다.
  • 클라우드 보안: 클라우드 보안은 클라우드 서비스에서 데이터를 보호하고 시스템을 안전하게 운영하기 위한 기술과 정책을 포함합니다. 데이터의 무결성을 확보하고, 외부 위협으로부터 기업 정보를 보호하는 데 중점을 둡니다.
  • 문서 이해 AI: 문서 이해 AI는 문서의 내용을 자동으로 분석하고 필요한 정보를 추출하는 기술적 영역입니다. 이 기술은 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 문서 처리 효율성을 높입니다.
  • 국가 R&D 통합검색(NTIS): NTIS는 연구개발 성과를 관리하고 활용하기 위한 플랫폼으로, 연구자, 과제, 논문, 특허 등의 정보를 통합하여 제공하는 시스템입니다. 이는 기업이 사업화 연구 데이터를 확보하는 데 유용합니다.
  • AI 전략: AI 전략은 기업이 인공지능 기술을 통해 비즈니스 목표를 달성하기 위한 계획과 방향성을 정의하는 과정입니다. 이러한 전략은 AI 도입의 기회와 리스크를 균형 있게 관리하는 데 필요합니다.
  • 자동 프로비저닝: 자동 프로비저닝은 사용자가 인공지능 모델을 설정할 때 복잡한 과정 없이 신속하게 환경을 구축할 수 있도록 자동화된 기능을 의미합니다. 이는 기업의 리소스를 효율적으로 활용하는 데 기여합니다.

출처 문서