2026년, AI는 더 이상 실험실의 기술이 아닙니다. 단순한 챗봇을 넘어서, 비즈니스 의사결정과 업무 프로세스 전반에 AI가 깊숙이 들어온 시대입니다.
ChatGPT, Claude, Gemini 같은 범용 AI가 개인 업무 효율을 크게 높인 것은 사실입니다. 하지만 기업 현장에 그대로 적용하기엔 근본적인 한계가 있습니다.
첫째, 보안입니다. "고객 정보를 ChatGPT에 입력해도 될까요?"라는 질문에 자신 있게 답할 수 있는 기업은 거의 없습니다. 데이터가 외부 서버로 전송되고, 어떻게 처리되는지 알 수 없습니다. 실제로 삼성전자는 2023년 직원이 생성형 AI에 소스코드를 입력한 사건 이후 전사적으로 외부 AI 사용을 금지했습니다.
둘째, 할루시네이션(Hallucination)입니다. 범용 AI는 그럴듯한 답변을 생성하지만, 사실 여부를 보장하지 않습니다. "작년 3분기 매출이 얼마였죠?"라는 질문에 그럴듯하지만 틀린 숫자를 제시할 수 있습니다. 비즈니스 의사결정에는 치명적입니다.
셋째, 기업 환경 적합성입니다. 범용 AI는 ERP, MES, CRM 같은 기업 시스템과 연동되지 않습니다. 권한 관리도, 감사 로그도, 부서별 접근 제어도 없습니다.
기업 담당자가 AI 도입을 검토할 때 가장 먼저 따져야 하는 것은 '기술력'이 아니라 '비즈니스 적합성'입니다. 아무리 똑똑한 AI라도 우리 회사 환경에 맞지 않으면 무용지물입니다. 그래서 기업용 LLM 회사 선정이 중요합니다.
기업용 LLM 회사 선정 시 5가지 핵심 체크리스트
기업용 LLM 솔루션을 도입하기 전에 반드시 확인해야 할 다섯 가지 체크리스트를 정리했습니다. 이 기준을 충족하지 못하는 업체는 아무리 유명해도 과감히 제외해야 합니다.
체크리스트 ①: 데이터 보안 및 거버넌스 – "우리 정보는 안전한가?"
기업 데이터는 외부 유출 자체가 리스크입니다. 첫 번째 질문은 "우리 데이터가 어디에 저장되고, 누가 접근할 수 있는가?"입니다.
배포 방식 확인: 클라우드 vs 온프레미스 vs 프라이빗 클라우드
기업용 LLM 회사는 세 가지 배포 방식을 제공합니다.
클라우드(SaaS): 가장 빠르고 저렴하지만, 데이터가 외부 서버로 전송됩니다. 금융·제조·공공 기관은 사용이 어렵습니다.
온프레미스(구축형): 회사 내부 서버에 설치되어 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 망분리 환경에서도 작동하지만, 초기 구축 비용이 높습니다.
프라이빗 클라우드: 전용 클라우드 환경을 구축해 보안과 유연성을 동시에 확보합니다.
금융·제조·공공 기관처럼 보안 규제가 강한 산업은 반드시 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드를 지원하는 기업용 LLM 회사를 선택해야 합니다.
데이터 학습 방지 정책: 입력 데이터가 모델 학습에 재사용되는가?
많은 클라우드 AI는 사용자가 입력한 데이터를 모델 개선에 사용합니다. "학습에 사용하지 않습니다"라는 약관이 명확히 있는지, 계약서에 명시되어 있는지 확인해야 합니다.
권한 관리: 부서별·직급별로 접근 제어가 가능한가?
같은 질문이라도 팀원은 본인 팀 데이터만, 팀장은 부서 전체, 임원은 전사 데이터를 봐야 합니다. RBAC(역할 기반 접근 제어) 기능이 필수입니다. 이 기능이 없으면 실무자가 급여 데이터나 원가 정보를 조회하는 보안 사고가 발생할 수 있습니다.
체크리스트 ②: 기술적 신뢰도 – "환각(Hallucination)을 어떻게 제어하는가?"
LLM의 가장 큰 문제는 할루시네이션, 즉 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 생성하는 것입니다. 비즈니스 의사결정에는 치명적이므로 이를 제어할 수 있는 기술이 필수입니다.
RAG(검색 증강 생성) 역량: 출처를 명시하는가?
RAG는 AI가 답변할 때 사내 문서나 DB를 먼저 검색하고, 그 내용을 근거로 답변을 생성하는 기술입니다. "이번 분기 매출 목표"를 물으면 AI가 실제 경영 계획서를 찾아 인용하며 답변합니다.
중요한 것은 출처 명시입니다. "이 답변은 2025년 사업 계획서 15페이지를 참조했습니다"라고 알려줘야 신뢰할 수 있습니다. 출처 없이 답변만 던지는 AI는 기업용으로 적합하지 않습니다.
Fine-tuning 경험: 우리 산업을 이해하는가?
금융, 제조, 법률, 의료는 각각 전문 용어가 다릅니다. "CAPA"라는 단어가 제조업에서는 시정 조치를, IT에서는 용량 계획을 의미합니다.
기업용 LLM 회사가 우리 산업군에서 Fine-tuning 경험이 있는지, 실제 도입 사례가 있는지 확인해야 합니다. 범용 AI를 그대로 가져다 쓰는 업체는 피하세요.
체크리스트 ③: 확장성 및 호환성 – "기존 시스템과 잘 섞이는가?"
AI가 아무리 똑똑해도 기존 시스템과 연동되지 않으면 쓸모가 없습니다.
API 지원 및 통합: ERP, MES와 연결되는가?
"지난달 생산량"을 물었을 때 AI가 MES 시스템에서 데이터를 가져와 답변할 수 있어야 합니다. 단순히 문서만 검색하는 AI가 아니라, ERP, CRM, SCM, 그룹웨어와 직접 연동되는 AI여야 실전에서 쓸 수 있습니다.
API 지원 범위, 커스텀 연동 가능 여부, 기존 시스템 변경 없이 연결 가능한지를 반드시 확인하세요.
Model Agnostic: 특정 모델에 종속되지 않는가?
GPT-4에만 의존하는 구조라면, OpenAI의 정책이나 가격이 바뀔 때 속수무책입니다. 좋은 기업용 LLM 회사는 여러 모델을 선택하거나 교체할 수 있는 유연한 구조를 제공합니다.
Claude, Gemini, 국산 모델(HyperCLOVA X 등)을 목적에 따라 선택하거나, 더 나은 모델이 나오면 쉽게 교체할 수 있어야 합니다.
체크리스트 ④: 실질적 비용과 ROI – "배보다 배꼽이 더 크진 않은가?"
AI 도입 후 "생각보다 비용이 너무 많이 나온다"는 불만이 많습니다. 도입 전에 비용 구조를 명확히 파악해야 합니다.
비용 구조 분석: 토큰당 과금 vs 인프라 구축 비용
클라우드 AI는 보통 토큰당 과금입니다. 사용자가 늘고, 질문이 많아지면 비용이 폭증합니다. 월 예산을 예측하기 어렵고, API 호출량에 따라 요금이 달라집니다.
온프레미스는 초기 인프라 구축 비용이 크지만, 이후 추가 비용이 거의 없습니다. 장기적으로는 TCO(총소유비용)가 유리한 경우가 많습니다.
회사 규모, 사용자 수, 예상 질의량을 고려해 어느 모델이 더 경제적인지 계산해야 합니다.
효율성 도구 제공: 운영 효율을 높이는 도구가 있는가?
좋은 기업용 LLM 회사는 단순히 AI만 제공하지 않습니다. 프롬프트 관리 도구, 성능 모니터링 대시보드, 사용 통계 리포트를 함께 제공해 운영 효율을 높입니다.
"어떤 질문이 가장 많이 들어오는가?", "AI 응답 만족도는 얼마나 되는가?", "어떤 부서가 가장 많이 사용하는가?"를 파악할 수 있어야 ROI를 측정하고 개선할 수 있습니다.
체크리스트 ⑤: 파트너사의 업력과 지원 체계 – "끝까지 책임지는가?"
AI 도입은 구축으로 끝나지 않습니다. 오히려 운영이 더 중요합니다.
유사 사례(Use Case) 확인: 우리 업종에서 성공한 적이 있는가?
기업용 LLM 회사를 선택할 때 "우리 업종과 비슷한 사례가 있나요?"를 반드시 물어야 합니다. 제조업체라면 제조업 도입 사례를, 금융사라면 금융권 사례를 확인하세요.
단순히 "가능합니다"가 아니라, 실제로 했고, 성과가 나온 사례를 요구하세요. 레퍼런스를 공개할 수 없다면 최소한 익명화된 성과 지표라도 확인해야 합니다.
지속적 유지보수: 모델 업데이트와 기술 지원이 가능한가?
AI 모델은 시간이 지나면 성능이 변할 수 있습니다. 사내 데이터가 추가되고, 업무 프로세스가 바뀌면 AI도 함께 업데이트되어야 합니다.
기업용 LLM 회사가 지속적인 성능 튜닝, 버그 수정, 기능 업데이트를 제공하는지, 기술 지원 체계는 어떻게 되는지 확인하세요. "구축만 하고 끝"인 업체는 피해야 합니다.
마지막으로 고민해야 할 질문
기업용 LLM 회사를 선정할 때 가장 중요한 것은 "우리의 목적은 'AI 도입'인가, '업무 효율화'인가?"를 명확히 하는 것입니다.
AI 도입 자체가 목적이 되면 실패합니다. 중요한 것은 "데이터 조회 시간이 2시간에서 10초로 줄어들었는가?", "신입 온보딩 기간이 30일에서 3일로 단축되었는가?", "의사결정 속도가 빨라졌는가?"입니다.
업체 미팅 시 반드시 던져야 할 결정적 질문 3가지
기업용 LLM 회사와 미팅할 때 다음 세 가지 질문을 던져보세요. 선택에 도움이 될 것입니다.
① "우리 데이터는 어디에 저장되고, 학습에 사용되나요?"
이 질문에 명확하게 답하지 못하거나 애매하게 얼버무리면 즉시 탈락입니다. "온프레미스 설치 가능합니다", "데이터 학습에 절대 사용하지 않습니다"라는 답변이 나와야 합니다.
② "ERP/MES 같은 기존 시스템과 어떻게 연동되나요?"
"API로 연동 가능합니다"만으로는 부족합니다. 실제 연동 사례, 소요 시간, 필요한 작업 범위를 구체적으로 물어보세요. "2~4주 안에 연동 가능하며, 기존 시스템 변경은 필요 없습니다"라는 답변이 이상적입니다.
③ "도입 후 6개월, 1년 뒤에도 지원받을 수 있나요?"
"구축 후 6개월 무상 지원", "정기 업데이트 제공", "전담 기술 지원팀 배정" 같은 구체적인 지원 계획이 있는지 확인하세요.
작게 시작해서 크게 키우는(Start Small, Scale Fast) 전략
기업용 LLM을 도입할 때 가장 안전한 방법은 작게 시작하는 것입니다. 전사에 한 번에 도입하지 말고, 특정 팀이나 특정 업무로 파일럿을 시작하세요.
예를 들어, 고객 응대팀의 FAQ 자동화, 인사팀의 사내 규정 검색, 영업팀의 제안서 자동 생성 같은 명확한 유스케이스로 시작합니다. 2~4주 파일럿으로 효과를 검증한 후, 점진적으로 확대하는 것이 실패 위험을 최소화하는 방법입니다.
디피니트의 다비스(DARVIS)는 이러한 단계적 도입을 지원합니다. 온프레미스 설치로 보안을 보장하고, RAG와 Text-to-SQL로 할루시네이션을 최소화하며, ERP·MES·CRM과 기존 시스템 변경 없이 연동합니다. 무엇보다 파일럿 단계부터 전사 확산까지 전 과정을 기술 지원합니다.
기업용 LLM 회사를 선택할 때는 화려한 데모보다 "우리 환경에서 실제로 작동하는가?"를 기준으로 판단하세요. 다섯 가지 체크리스트를 꼼꼼히 확인하고, 세 가지 결정적 질문을 던진 후, 작게 시작해서 크게 키우는 전략으로 접근하세요.
그것이 도입했다가 실패하지 않는, 가장 확실한 방법입니다.