엔터프라이즈 AI를 향한 인프라 구축
기업의 AI 전환은 더 이상 검토 대상이 아닌, 경쟁력을 위한 필수 과제입니다. 그러나 많은 경우 사내 AI 경험, 리소스의 부족 등으로 시작조차 못 하는가 하면, 시작하더라도 파일럿 프로젝트에 그치거나 실 업무 적용에 실패하는 경우가 많습니다. 어떤 업무에 적용하고, 어떻게 데이터를 준비하며, AI 활용에 따르는 비용과 부작용을 최소화할지를 처음부터 고민해야 합니다. 파수 AI가 AI 도입 초기 전략 수립부터, 구축, 운영까지 전 과정에 걸쳐 고객의 AI 전환을 도와드립니다.
“AI를 우리 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을까? 어떤 AI Agentic Application이 효과적일까?”
AI가 상당히 여러가지 일을 할 수 있지만, 만능은 아닙니다. 완전 자동화가 가능한 업무도 있는 반면에, 어떤 업무는 AI 기술의 한계로 적합하지 않거나, 사람의 개입이 필요할 수도 있습니다. 어떤 때는 기업이 보유하고 있는 데이터의 한계로 적용이 어려울 수도 있습니다. 따라서 기업의 목표, 적용가능한 기술, 운영 환경, 보유 데이터 특성을 종합적으로 고려해 실 업무에 적용할 수 있는 Agentic Application을 기획해야 합니다. AI 도입의 첫 단계이자 가장 중요한 단계입니다.
파수 AI는 기업별 특성에 맞춘 분석과 맞춤형 설계를 통해 실질적으로 업무에 활용할 수 있는 Agentic Application을 기획 및 설계하고 구축해 드립니다.
AI 전환은 1, 2년에 끝날 단기 프로젝트가 아닙니다. 기업은 앞으로도 지속적으로 AI 전환을 추진하며 점점 더 많은 AI 에이전트를 업무에 적용하게 됩니다. 적용 범위가 넓어질수록 데이터의 신뢰성, 정보 유출 위험, 구동 환경의 안정성에 대한 요구도 함께 커집니다. 이러한 요구를 개별 프로젝트마다 따로 해결한다면 전환의 속도는 갈수록 느려집니다.
파수 AI는 이러한 요구에 대응하는 AI 플랫폼들과, 이를 뒷받침하는 시스템 인프라를 제공합니다. 모든 것을 한 번에 갖출 필요는 없습니다. 조직이 처한 환경과 당면한 문제에 따라 지금 필요한 플랫폼부터 적용하고, 전환이 진전되는 만큼 범위를 넓혀 나가면 됩니다.
업무를 수행하는 에이전트가 필요하다면 AI Agent 구축에서 시작합니다. 파수 AI가 검증한 업무 에이전트를 그대로 활용할 수도 있고, 같은 기반 위에서 각 조직의 업무 방식과 보유 데이터에 맞는 맞춤형 에이전트를 직접 구축할 수도 있습니다. AI가 참조 및 학습할 데이터를 먼저 정비해야 한다면 AI Data Platform을, AI 활용 과정에서 발생하는 내부 정보 유출과 규제 준수 위험을 통제해야 한다면 AI Security Platform을 적용합니다. 그리고 이 플랫폼들은 LLM 구동 환경과 Secure RAG를 위한 Vector DB 등으로 구성된 AI System Infrastructure 위에서 동작합니다.
기업은 대부분 Private LLM과 Public LLM (API 활용)을 혼용하게 될 것이며, 어떤 업무에 어떤 LLM을 활용할지에 대한 전략이 필요합니다. Public LLM은 API 호출량에 따라 비용이 발생하므로, 업무 특성에 맞는 LLM 선택과 활용 방식에 대한 비용 관리가 함께 이뤄져야 합니다. 그리고 데이터가 AI에 맞게 준비되지 못하면 에이전트의 품질이 떨어지고 실제 업무 적용 시점도 늦어집니다. 또한 보안 및 관련 규제 준수를 담보하는 통제 체계 없이 AI를 확산하는 것은 무모합니다. 이는 AI 전환의 제약 조건이 아니라, 전환을 지속 가능하게 만드는 전제 조건입니다.
파수 AI는 조직이 처한 환경에 맞는 AI 플랫폼과 시스템 인프라를 설계하고 구축해, 기업이 AI 전환을 시작하고 지속할 수 있도록 지원합니다.
