사내 AI 구축, 우리 회사에 딱 맞는 방법은?

"API? 온프레미스? 파인튜닝? RAG? 용어만 들어도 머리가 아픕니다."

사내 AI 구축을 검토하다 보면 쏟아지는 전문 용어에 압도되기 쉽습니다. 하지만 복잡해 보이는 선택지들도 결국 두 가지 질문으로 정리됩니다.

• 첫째, 어디에 설치할 것인가? (배포 방식)

• 둘째, 어떻게 우리 회사에 맞춰 사용할 것인가? (커스터마이징)

이 두 가지만 명확히 이해하면 사내 AI 구축은 훨씬 간단해집니다.

첫 번째 결정: 어디에 설치할까요?

사내 AI를 도입할 때 가장 먼저 결정해야 하는 것은 AI를 어디에 설치할 것인지입니다. 선택지는 크게 두 가지입니다.

API 연동 방식

ChatGPT나 Claude 같은 외부 AI 서비스를 우리 회사 시스템에 연결해서 사용하는 방식입니다. 가장 큰 장점은 속도입니다. 며칠 안에 도입할 수 있고, 초기 비용도 거의 들지 않습니다. 월 사용량에 따라 구독료를 내는 구조라 부담이 적습니다.

하지만 입력한 데이터가 외부 서버로 전송된다는 점에서 보안 이슈가 있습니다. AI 서비스 제공사가 아무리 보안을 강조해도, 데이터가 회사 밖으로 나간다는 사실 자체가 많은 기업에게는 받아들이기 어려운 부분입니다.

마케팅팀의 초안 작성이나 고객센터의 일반적인 문의 응대처럼 기밀 정보를 다루지 않는 업무라면 API 연동 방식이 효율적입니다.

온프레미스 방식

사내 서버에 AI를 직접 설치하여 완전히 폐쇄된 환경에서 운영하는 방법입니다. 데이터가 회사 방화벽 밖으로 한 걸음도 나가지 않기 때문에 정보 유출 위험이 원천 차단됩니다.

초기 인프라 구축에 비용이 들지만, 한 번 설치하면 구독료 없이 계속 사용할 수 있어 장기적으로는 경제적입니다. 외부 서버와 통신할 필요가 없어 응답 속도도 빠르고, 인터넷 연결 상태에 영향을 받지 않습니다.

금융권, 제조업, 공공기관처럼 기밀 정보를 다루거나 폐쇄망 환경에서 일하는 기업이라면 온프레미스 방식이 필수적입니다.

두 번째 결정: 어떻게 우리 회사에 맞출까요?

배포 방식을 정했다면, 이제 AI를 우리 회사 환경에 어떻게 최적화할지 결정해야 합니다. 여기에도 크게 두 가지 방법이 있습니다.

파인튜닝

기존 AI 모델을 우리 회사 데이터로 재학습시키는 방법입니다. 우리 회사만의 전문 용어, 말투, 업무 프로세스를 AI가 완벽하게 이해하게 만들 수 있습니다.

예를 들어 법률 사무소라면 법률 문서와 판례를 학습시켜 전문적인 법률 용어를 자유자재로 다루는 AI를 만들 수 있습니다. 의료기관이라면 의학 용어와 진료 기록을 학습시켜 특화된 AI를 구축할 수 있죠.

하지만 학습에 필요한 양질의 데이터를 충분히 확보해야 하고, 비용도 상당합니다. 더 큰 문제는 한 번 학습시킨 후에는 새로운 정보를 추가하기 어렵다는 점입니다. 회사 규정이 바뀌거나 새로운 제품이 출시되면, 다시 학습 과정을 거쳐야 합니다.

특수한 도메인 지식이 필요하고, 그 지식이 자주 바뀌지 않는다면 파인튜닝이 적합합니다.

RAG (검색 증강 생성)

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, AI가 답변하기 전에 먼저 사내 문서를 검색하여 관련 정보를 찾고, 그 내용을 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다.

"작년 하반기 매출 보고서 어디 있지?"라고 물으면, AI가 사내 문서 저장소를 검색해서 해당 보고서를 찾아낸 뒤, 그 내용을 요약해서 알려줍니다. 근거 없는 답변이 아니라 실제 문서를 기반으로 하기 때문에 정확도가 높습니다.

가장 큰 장점은 실시간 업데이트입니다. 새로운 규정이 추가되거나 매뉴얼이 수정되면 문서만 업데이트하면 됩니다. AI를 다시 학습시킬 필요가 없습니다. 또한 답변할 때 출처 문서를 함께 제시하기 때문에 신뢰도가 높습니다.

다만 효과적인 검색 시스템을 구축하려면 기술적 역량이 필요합니다. 문서가 수천 개가 넘는다면 효율적인 벡터 검색 시스템을 설계해야 하고, 다양한 포맷의 문서를 처리할 수 있어야 합니다.

사내 규정, 매뉴얼, 보고서처럼 자주 업데이트되는 문서 기반 업무라면 RAG가 적합합니다.

실제로는 이렇게 조합됩니다

중요한 사실은 이 두 가지 축이 독립적이라는 점입니다. 배포 방식과 커스터마이징 방법은 자유롭게 조합할 수 있습니다.

온프레미스 + RAG 금융기관이 내부 규정과 고객 정보를 안전하게 관리하면서도 자주 바뀌는 규정을 실시간으로 반영하고 싶다면 이 조합을 선택합니다. 데이터는 외부로 나가지 않으면서도, 규정 업데이트는 즉시 반영됩니다.

API 연동 + RAG 스타트업이 고객 문의에 빠르게 응대하고 싶은데, 제품 정보가 자주 바뀐다면 이 조합이 효율적입니다. 초기 비용 부담 없이 시작할 수 있고, 제품 문서만 업데이트하면 AI가 최신 정보로 답변합니다.

온프레미스 + 파인튜닝 제조업체가 수십 년간 축적한 특수한 기술 용어와 공정 지식을 AI에게 학습시키고 싶다면 이 조합을 고려합니다. 보안도 중요하고, 기술 지식은 자주 바뀌지 않기 때문입니다.

온프레미스 + 파인튜닝 + RAG 대기업처럼 복잡한 요구사항을 모두 충족해야 한다면 하이브리드 방식을 선택할 수 있습니다. 회사 고유의 용어는 파인튜닝으로 학습시키고, 자주 바뀌는 규정은 RAG로 처리하는 식입니다.

우리 회사는 어떤 조합을 선택해야 할까요?

선택을 위한 단계별 가이드를 정리했습니다.

Step 1: 보안 요구사항부터 확인하세요

기밀 정보를 다루나요? 외부로 절대 유출되면 안 되는 데이터인가요? 공공기관이나 금융권처럼 규제가 엄격한 산업인가요?

하나라도 해당된다면 온프레미스를 선택해야 합니다. 그렇지 않고 일반적인 업무 효율화가 목적이라면 API 연동도 충분합니다.

Step 2: 데이터 특성을 파악하세요

우리 회사만의 특수한 전문 용어가 많나요? 그 지식이 비교적 고정되어 있나요? 그렇다면 파인튜닝을 고려하세요.

반대로 규정, 매뉴얼, 제품 정보처럼 자주 바뀌는 문서가 많나요? 그렇다면 RAG가 더 적합합니다.

둘 다 필요하다면? 하이브리드 접근을 검토하세요. 고정된 전문 지식은 파인튜닝으로, 변동되는 정보는 RAG로 처리할 수 있습니다.

Step 3: 예산과 기간을 현실적으로 고려하세요

각 조합별 예상 비용과 구축 기간은 다음과 같습니다.

• API 연동 + RAG: 초기 비용 낮음, 구축 1-2개월, 월 구독료 발생

• 온프레미스 + RAG: 초기 인프라 비용 중간, 구축 1.5-2개월, 구독료 없음

• 온프레미스 + 파인튜닝: 초기 비용 높음, 구축 2-3개월, 구독료 없음

• 온프레미스 + 하이브리드: 초기 비용 높음, 구축 3개월 이상, 구독료 없음

예산이 제한적이라면 API 연동으로 시작해서 효과를 검증한 후 온프레미스로 전환하는 단계적 접근도 가능합니다.

정답은 없지만 순서는 있습니다

사내 AI 구축에 만능 정답은 없습니다. 하지만 올바른 결정 순서는 있습니다.

첫째, 보안 요구사항을 먼저 확인하세요. 이것이 배포 방식을 결정합니다.

둘째, 데이터의 특성을 파악하세요. 이것이 커스터마이징 방법을 결정합니다.

셋째, 두 가지를 조합해서 우리 회사에 맞는 최적의 방식을 찾으세요.

복잡해 보이는 선택지들도 결국 이 두 가지 축으로 정리됩니다. 어디에 설치할 것인가, 어떻게 맞춤화할 것인가. 이 두 질문에 답하면 사내 AI 구축의 방향이 명확해집니다.

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