"우리 회사도 AI 도입해야 하지 않을까요?"
요즘 기업 회의실에서 가장 자주 나오는 질문입니다. 2025년 현재, 국내 AI 기업은 100곳이 아닌 수백 곳에 달합니다. 챗GPT의 등장 이후 생성형 AI 열풍이 불면서, AI 솔루션을 표방하는 기업들이 빠르게 늘어났습니다.
하지만 여기서 문제가 시작됩니다.
기업 입장에서는 기술을 깊이 모르는 상태에서 "무엇을 기준으로 골라야 하는지" 판단하기 어렵습니다. 특히 기업용 AI는 개인이 쓰는 챗GPT와 완전히 다른 영역입니다. 보안 정책, 내부 데이터 연동, 레거시 시스템 호환성, 망분리 환경 등 고려해야 할 요소가 산더미입니다.
더 큰 문제는 이렇습니다. 대부분의 AI 기업이 제공하는 솔루션은 귀사의 환경과 맞지 않을 가능성이 95%입니다.
오늘 글에서는 "AI 기업 분류법, 선택 기준, 실패 방지법"을 실무 관점에서 명확히 정리해드리겠습니다. 이 글을 읽고 나면, 어떤 유형의 AI 기업이 우리 회사에 적합한지 판단할 수 있을 것입니다.
잘못 고르면 6개월이 날아간다: 가장 흔한 AI 도입 실패 사례 2가지
사례 1) 기능은 좋은데 '내부 시스템'과 연결이 안 되는 경우
K제조사는 업무 자동화를 위해 SaaS 기반 AI 솔루션을 도입했습니다. 데모에서는 완벽했습니다. 문서 요약도 잘되고, 질문에 대한 답변도 정확했습니다. PoC(개념증명) 단계에서는 임직원들의 반응도 좋았습니다.
그런데 막상 실제 업무 환경에 적용하려고 하니 문제가 터졌습니다.
회사의 ERP 시스템과 연동이 안 됩니다.
품질 데이터가 저장된 QMS와도 연결되지 않습니다.
망분리 환경에서는 외부 클라우드 접속 자체가 차단됩니다.
생산 라인의 MES 데이터는 아예 불러올 수 없습니다.
결국 AI는 "독립된 섬"이 되어버렸습니다. 실제 업무 데이터를 활용할 수 없으니, 직원들은 다시 기존 방식으로 돌아갔습니다. 사용률 0%, 6개월 후 계약은 취소되었습니다.
이 과정에서 잃은 것은 비용만이 아닙니다. 조직 내 "AI는 별로다"라는 부정적 인식이 생겼고, 다음 AI 프로젝트를 추진하기가 더 어려워졌습니다.
사례 2) 클라우드 기반 AI 도입이 '보안팀 한 마디'로 반려된 경우
L물류회사는 물류 데이터 분석을 위한 AI 플랫폼 도입을 검토했습니다. 비용도 합리적이고, 기능도 매력적이었습니다. 데이터 분석 결과도 인상적이었습니다.
3개월간의 PoC를 마치고, 본계약 직전까지 갔습니다. 그런데 최종 보안 검토 단계에서 보안팀이 제동을 걸었습니다.
"고객 개인정보, 물류 노하우, 원가 정보 등 민감 데이터가 외부 클라우드로 전송됩니다. 보안 정책상 승인 불가합니다."
결과는 명확했습니다. PoC가 끝나자마자 프로젝트는 중단되었습니다. 3개월의 시간, 팀원들의 노력, 조직 내 기대감, 그리고 AI 도입에 대한 신뢰까지 모두 날아갔습니다.
실패에서 배울 수 있는 교훈은 무엇일까요?
이 두 사례가 주는 메시지는 명확합니다.
AI 선택은 "기술이 좋다"보다 "우리 회사 환경과 맞는다"가 훨씬 더 중요합니다.
아무리 뛰어난 AI 기술이라도, 우리 회사의 보안 정책, 시스템 구조, 데이터 환경과 맞지 않으면 무용지물입니다. 그렇다면 어떤 기준으로 AI 기업을 선택해야 할까요?
한국의 AI 기업, 이렇게 4가지 유형으로 나눌 수 있다
기업용 AI를 제공하는 국내 기업들을 명확히 이해하려면, 먼저 유형별로 분류해야 합니다. 크게 4가지로 나눌 수 있습니다.
① SaaS 기반 '범용 생성형 AI 서비스'
첫 번째 유형은 ChatGPT 기반 업무 도구나 자동 요약·번역·문서 작성 툴 같은 범용 생성형 AI 서비스입니다. 이런 서비스들은 빠르게 도입할 수 있고, 월 구독료도 저렴합니다. 보통 직원 1인당 월 1~3만원 정도로, 별도 설치 없이 웹브라우저에서 바로 사용할 수 있습니다. 문서 작성, 번역, 요약 등 범용적인 기능이 다양해서 개인 생산성을 빠르게 높일 수 있습니다.
하지만 여기에는 분명한 한계가 있습니다. 기업 내부 데이터와의 연동이 거의 없고, 클라우드 기반이라 보안 이슈가 존재합니다. 회사 고유의 업무 프로세스에 맞춤화하기 어렵고, 민감한 데이터를 입력했을 때 유출 위험도 고려해야 합니다.
따라서 이런 유형은 단순 반복 업무가 많거나, 개인 생산성 향상이 주 목적이고, 보안 민감도가 낮은 스타트업이나 일반 기업에 적합합니다.
② 프로젝트형 AI 구축 기업 (SI 기반 AI 전문 회사)
두 번째는 솔트룩스, 마인즈랩 같은 대형 AI SI 업체입니다. 이들은 고객사의 요구에 맞춘 커스터마이징이 가능하고, 기존 시스템과의 연동 수준도 높습니다. 대규모 프로젝트 수행 경험이 풍부하며, 공공기관과 대기업 레퍼런스를 다수 보유하고 있어 안정성 면에서는 신뢰할 수 있습니다.
그러나 이런 방식은 구축 비용이 매우 높은 편입니다. 보통 수억 원에서 수십억 원 단위의 예산이 필요하고, 개발 기간도 6개월에서 1년 이상 소요됩니다. 유지보수 비용 부담도 크기 때문에, 중소·중견기업에는 부담스러운 가격대입니다.
따라서 대규모 AI 프로젝트 예산이 있는 대기업이나 공공기관, 금융권, 또는 수년간 장기적으로 AI 시스템을 운영할 계획이 확실한 곳에 적합한 방식입니다.
③ 문서·데이터 특화 AI 기업 (OCR·Document AI)
세 번째 유형은 업스테이지 같은 문서 처리 전문 AI 기업입니다. 이들은 OCR(광학문자인식) 정확도가 매우 높아서, 계약서나 신분증, 명함 등의 문서 자동화에 강점을 보입니다. 특히 금융·보험·법률 분야의 문서 처리에 특화되어 있어, 빠른 도입과 즉각적인 효과를 기대할 수 있습니다.
다만 이들의 강점은 "문서 자동화"에 국한되는 경우가 많습니다. 사내 전체 업무를 아우르는 자동화에는 한계가 있고, DB 데이터 분석이나 시스템 통합 기능은 제한적입니다. 문서 처리 외의 업무, 예를 들어 생산·품질·물류 데이터 분석 같은 영역은 대응하기 어렵습니다.
그래서 서류 처리 업무가 핵심인 금융·보험·법률 회사나, 계약서와 청구서 자동화가 주요 목적인 곳, 문서 중심의 워크플로우를 가진 기업에 잘 맞습니다.
④ 기업용 AI (엔터프라이즈 특화) + 온프레미스 AI 기업
마지막 네 번째 유형이 디피니트의 다비스(DARVIS) 같은 엔터프라이즈 특화 온프레미스 AI 기업입니다. 이 유형은 다른 세 가지와 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다.
가장 큰 특징은 보안과 망분리 환경에 완벽히 대응한다는 점입니다. 외부 인터넷 연결 없이 사내에서 독립적으로 운영할 수 있어, 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 동시에 ERP, MES, QMS, CRM 같은 레거시 시스템과 긴밀하게 연동되어, 실제 업무 데이터를 기반으로 작동합니다. Text2SQL 기능으로 자연어만으로도 DB를 조회할 수 있고, 품질·생산 데이터를 실시간으로 분석합니다. 제조·공공기관의 엄격한 보안 요구사항을 충족하면서도, 회사가 자체 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있습니다.
물론 일반 SaaS보다는 도입 초기에 설정 작업이 필요하고, 기업 환경별로 맞춤 세팅이 들어갑니다. 하지만 이것이 오히려 강점이기도 합니다. 각 기업의 고유한 환경과 요구사항에 정확히 맞출 수 있기 때문입니다.
따라서 제조·물류·공공기관처럼 보안과 데이터 중요도가 높은 곳, 망분리 환경에서 AI를 사용해야 하는 곳, 내부 DB와 시스템 데이터를 AI로 분석하고 싶은 곳, 클라우드 기반 AI가 보안상 불가능한 곳에 최적화되어 있습니다.
결국, 4가지 유형 중 어떤 기업이 '우리 회사와 맞는가'가 핵심입니다.
위 4가지 유형 중 귀사에 맞는 것은 무엇일까요?
단순 업무 효율화만 원한다면 → ① SaaS 범용 AI
대규모 프로젝트 예산과 시간이 있다면 → ② SI 기반 AI 구축
문서 자동화가 핵심이라면 → ③ Document AI
보안 환경 + 내부 시스템 통합 + 핵심 업무 자동화가 필요하다면 → ④ 엔터프라이즈 온프레미스 AI
대부분의 제조·물류·공공기관은 ④번 유형이 필요합니다. 하지만 이 영역에서 제대로 된 솔루션을 제공하는 기업은 매우 드뭅니다.
기업이 AI 회사 선정 전에 반드시 물어야 할 7가지 질문
AI 기업을 선택하기 전에, 다음 7가지 질문에 명확한 답을 들어야 합니다. 이 질문에 제대로 답하지 못하는 업체는 대부분 "우리 회사와 맞지 않는 곳"입니다.
1. 우리 회사는 클라우드인가요, 온프레미스인가요, 망분리 환경인가요?
가장 먼저 확인해야 할 질문입니다. 대부분의 AI 기업은 클라우드 기반입니다. 하지만 제조사, 공공기관, 금융권은 망분리 환경이거나 온프레미스를 요구합니다.
확인해야 할 질문 리스트
AI 솔루션이 온프레미스(사내 서버)에 설치 가능한가?
외부 인터넷 연결 없이 작동 가능한가?
망분리 환경에서 운영 경험이 있는가?
여기서 1차 필터링이 됩니다. 온프레미스를 지원하지 않는 AI 기업은 보안이 중요한 기업에는 적합하지 않습니다.
2. 우리 내부 시스템(ERP/MES/QMS/CRM)과 연동 가능한가요?
AI가 실제 업무에 도움이 되려면, 회사 내부의 데이터와 연결되어야 합니다.
확인해야 할 질문 리스트
ERP, MES, QMS 등 레거시 시스템과 API 연동 경험이 있는가?
다양한 DB (Oracle, MySQL, MSSQL 등)를 지원하는가?
여러 시스템의 데이터를 통합해서 분석할 수 있는가?
단순히 "연동 가능하다"는 말만으로는 부족합니다. 실제 유사 환경에서의 구축 레퍼런스를 확인해야 합니다.
3. 실제 우리 회사 데이터로 정확하게 학습·추론 가능한가요?
데모에서 보여주는 것과 실제 업무는 다릅니다.
확인해야 할 질문 리스트
PoC 단계에서 우리 회사의 실제 데이터를 사용할 수 있는가?
업종 특성(제조, 물류, 의료 등)을 이해하고 있는가?
우리 회사 고유의 용어, 품목명, 공정명을 학습할 수 있는가?
범용 AI는 일반적인 질문에는 잘 답하지만, 회사 고유의 데이터와 맥락은 이해하지 못합니다.
4. PoC가 아니라 실사용 단계에서 직원들이 '매일 쓸 수 있는' 기능인가요?
PoC에서 성공했다고 해서 실제 도입도 성공하는 것은 아닙니다.
확인해야 할 질문 리스트
사용자 인터페이스(UI)가 직관적인가?
직원들이 별도 교육 없이 사용할 수 있는가?
일상 업무 프로세스에 자연스럽게 녹아드는가?
복잡하거나 사용하기 어려운 AI는 결국 방치됩니다.
5. 도입 이후 운영·업데이트는 누가 담당하나요?
AI는 한 번 구축하면 끝이 아닙니다. 지속적인 관리가 필요합니다.
확인해야 할 질문 리스트
자체 IT 팀이 운영 가능한 수준인가?
업데이트와 모델 재학습은 어떻게 이루어지는가?
기술 지원 범위와 응답 속도는 어떠한가?
벤더 종속성(Lock-in)은 없는가?
운영이 복잡하거나 전적으로 외부 업체에 의존해야 한다면, 장기적으로 부담이 됩니다.
6. 데이터 보안 준수(ISO, 금융/공공 규정) 충족 가능한가요?
보안은 선택이 아닌 필수입니다.
확인해야 할 질문 리스트
정보보호 관리체계(ISMS) 인증을 보유하고 있는가?
개인정보 처리 방침이 명확한가?
산업별 규제(의료, 금융, 공공 등)를 준수하는가?
데이터 암호화와 접근 권한 관리가 가능한가?
보안 검증 없이 도입했다가, 나중에 보안팀에게 반려당하는 사례가 많습니다.
7. 3개월 후 어떤 업무가 실제로 자동화되나요? (정량 목표가 명확한가요?)
막연한 기대가 아닌, 구체적인 목표가 있어야 합니다.
확인해야 할 질문 리스트
"○○ 업무 처리 시간 30% 단축" 같은 정량 목표가 있는가?
어떤 부서의 어떤 업무가 개선되는지 명확한가?
도입 3개월 후의 성공 지표(KPI)가 설정되어 있는가?
목표가 불명확하면, 도입 후에도 "효과가 있는지 없는지" 판단하기 어렵습니다.
그렇다면, 우리 회사에 맞는 AI는 무엇일까요?
여기까지 읽으신 분들은 아마 이런 생각이 드실 겁니다.
"클라우드 기반은 보안 문제가 있고, SI 방식은 너무 비싸고 오래 걸리고, 문서 AI는 범위가 제한적이고... 그럼 대체 뭘 선택해야 하지?"
특히 제조·물류·공공기관처럼 다음 조건을 모두 충족해야 하는 기업이라면 더욱 고민이 깊어집니다.
망분리 환경에서 작동해야 함
내부 시스템(ERP, MES, QMS)과 연동되어야 함
보안 요구사항을 충족해야 함
실제 업무 데이터로 분석·자동화가 가능해야 함
현장 직원들이 매일 쓸 수 있어야 함
이 모든 조건을 충족하는 AI 기업은 실제로 매우 드뭅니다.
온프레미스 + 망분리 + 사내 DB 통합을 지원하는 기업
대부분의 AI 기업은 클라우드 기반입니다. 이는 편리하고 빠르지만, 제조·공공·금융처럼 보안이 중요한 산업에서는 치명적인 약점입니다.
실제로 온프레미스 환경에서 작동하고, 망분리 네트워크를 지원하며, 사내 DB와 시스템을 통합하고, Text2SQL 같은 핵심 기능까지 제공하는 기업은 손에 꼽을 정도입니다.
다비스(DARVIS)가 다른 점
디피니트의 다비스(DARVIS)는 정확히 이 영역에 특화되어 있습니다.
1. DB 자연어 조회 (Text2SQL)
"지난달 불량률이 가장 높았던 라인은?"이라고 자연어로 질문하면, AI가 자동으로 SQL 쿼리를 생성해 DB에서 데이터를 가져옵니다. SQL을 모르는 직원도 데이터를 직접 조회할 수 있습니다.
2. 품질·생산·설비 데이터 분석
제조 현장의 핵심 데이터를 AI가 실시간으로 분석합니다. 품질 이슈, 설비 가동률, 생산 효율 등을 자동으로 리포트하고 이상 징후를 탐지합니다.
3. 문서/RAG 기반 자동화
작업 표준서, 매뉴얼, 품질 규정 등 사내 문서를 학습해, 직원들이 질문하면 즉시 답변합니다. 신입 사원 교육 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
4. 보안 환경에서 작동
가장 중요한 점입니다. 다비스(DARVIS)는 외부 인터넷 연결 없이, 회사 내부 서버에 설치되어 독립적으로 작동합니다. 회사 데이터가 외부로 나가지 않으며, 망분리 환경에서도 문제없이 운영됩니다.
5. 레거시 시스템 통합
ERP, MES, QMS 등 기존 시스템과 API를 통해 연동됩니다. 새로운 시스템을 구축하는 것이 아니라, 기존 시스템을 AI로 연결하는 방식입니다.
AI 선택은 '기술'의 문제가 아니라 '적합성'의 문제
AI 시장은 빠르게 성장하고 있고, 훌륭한 기술을 가진 기업들이 많습니다. 하지만 명심해야 할 것이 있습니다.
모든 AI 기업이 좋은 기술을 가지고 있지만, 모든 회사와 맞는 AI는 없습니다.
기업용 AI는 "얼마나 혁신적인 기술인가"보다, "우리 회사의 데이터, 보안, 환경, 프로세스에 얼마나 잘 들어맞는가"가 훨씬 더 중요합니다.
챗GPT가 아무리 뛰어나도, 회사 내부 DB에 접근할 수 없다면 의미가 없습니다.
대형 SI 프로젝트가 아무리 완벽해도, 예산과 시간이 없다면 시작할 수 없습니다.
문서 AI가 아무리 정확해도, 생산 데이터 분석이 필요하다면 부족합니다.
결국, 가장 잘 맞는 AI를 고르는 것이 "ROI를 가장 크게 만드는 선택"입니다.
기업용 인공지능 기업을 찾기 위해, 지금 바로 해야 할 3가지
1. 우리 회사 환경을 명확히 파악하세요.
클라우드인가, 온프레미스인가, 망분리인가?
어떤 시스템과 연동이 필요한가?
어떤 업무를 자동화하고 싶은가?
2. 위에서 제시한 7가지 질문으로 AI 기업을 필터링하세요.
질문에 명확히 답하지 못하는 업체는 제외
실제 레퍼런스를 확인
PoC를 우리 데이터로 진행할 수 있는지 확인
3. 실패 체크리스트로 리스크를 사전에 차단하세요.
보안팀 사전 검토
실사용자 테스트
명확한 성공 지표 설정
우리 회사에 맞는 AI? 지금 확인하세요
이 글을 읽으셨다면, 이제 어떤 AI 기업이 귀사에 적합한지 판단할 기준을 갖추셨을 것입니다. 특히 제조·물류·공공기관에서 다음 조건 중 하나라도 해당된다면, 엔터프라이즈 온프레미스 AI가 필요합니다.
망분리 환경에서 AI를 사용해야 한다
내부 시스템(ERP, MES, QMS)과 AI를 연동하고 싶다
자연어로 DB 데이터를 조회하고 싶다
품질·생산·설비 데이터를 AI로 분석하고 싶다
클라우드 기반 AI는 보안상 불가능하다
다비스(DARVIS)는 정확히 이런 환경을 위해 설계된 기업용 AI입니다.
다비스(DARVIS)에 대해 궁금하신 점이나 우리 회사 환경에 적합한지 확인하고 싶으시다면, 상담을 통해 명확한 답을 얻으실 수 있습니다. 디피니트 다비스(DARVIS) 팀이 함께하겠습니다.