기업용 AI 솔루션 도입 전 꼭 알아야 할 핵심 용어 7가지

안녕하세요. 디피니트입니다.

기업용 AI 솔루션을 검토하다 보면 처음 들어보는 기술 용어들 때문에 혼란스러우신 경우가 많으실 텐데요.

"txt2SQL이 뭐지?", "온프레미스와 클라우드의 차이는?", "RAG 기술이라는 게 대체 뭐지?" 같은 궁금증을 가지셨다면 오늘 이 포스팅이 여러분께 도움이 될 것이라고 확신합니다!

오늘은 기업용 AI 솔루션을 도입할 때 자주 등장하는 핵심 용어들을 실무진도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다.

복잡한 기술 설명보다는 이해하기 쉽게, 기억하기 쉽도록 설명드리겠습니다.

1. txt2SQL - 자연어를 데이터베이스 언어로 바꿔주는 기술

txt2SQL이 뭘까요? 쉽게 설명해드립니다.

"지난달 매출이 얼마야?"라고 물어보면 AI가 알아서 데이터베이스에서 데이터를 호출하는 명령어로 바꿔서 정확한 답을 찾아주는 기술입니다.

txt2SQL이 왜 중요할까요?

기존에는 SQL을 아는 개발자나 데이터 분석가만 복잡한 데이터를 조회할 수 있었습니다. txt2SQL 기술이 있으면 누구나 자연스러운 말로 질문만 하면 됩니다.

실제 활용 예시:

• 기획팀: "이번 분기 제품별 판매량 순위는?"

• 인사팀: "부서별 평균 근속연수는?"

• 영업팀: "올해 신규 고객사 중 매출 상위 10곳은?"

2. 온프레미스 - 회사 내부에 설치하는 AI 시스템

온프레미스, 무슨 뜻일까요?

ChatGPT처럼 외부 서비스를 이용하는 것이 아니라, 우리 회사 건물 안에 있는 서버에 AI를 직접 설치하는 방식입니다. 마치 은행이 고객 정보를 외부 업체에 맡기지 않고 자체 전산실에서 관리하는 것과 같습니다.

온프레미스를 선택하는 이유가 무엇일까요?

보안이 가장 큰 이유입니다. 민감한 회사 데이터가 외부로 나가지 않아도 되고 인터넷이 끊어져도 계속 사용할 수 있습니다.

온프레미스가 필요한 기업들:

• 제조업: 생산 데이터, 품질 정보

• 금융권: 고객 정보, 거래 내역

• 공공기관: 시민 정보, 정책 자료

• 대기업: 영업 기밀, 전략 정보

3. RAG - AI가 회사 문서를 학습하는 기술

RAG, 무슨 뜻일까요?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 ‘회사에 쌓인 수많은 문서를 AI가 읽고 필요할 때 찾아서 활용하는 기술'입니다. 마치 경험 많은 직원이 관련 자료를 찾아서 정확한 답변을 해주는 것과 같습니다.

RAG 실제 활용 사례

• 인사팀: "육아휴직 규정이 어떻게 되지?"

• 영업팀: "A 제품의 기술 사양은?"

• 법무팀: "이런 계약서 조항 해석은?"

기존 방식과의 차이점은?

• 기존 방식: 관련 문서를 직접 찾아서 읽어야 함

• RAG 기술: AI가 수백 개 문서 중에서 정확한 내용을 찾아서 요약해서 답변

4. sLLM vs LLM API - 회사 전용 AI vs 외부 AI 서비스

LLM API (외부 AI 서비스)

ChatGPT, Claude 같은 외부 AI 서비스를 API로 연결해서 사용하는 방식입니다. 설치가 간단하고 비용이 저렴하지만, 회사 데이터가 외부로 전송됩니다.

sLLM (회사 전용 AI)

small Large Language Model의 줄임말로, 회사 내부에서 돌아가는 경량화된 AI입니다. ChatGPT보다는 작지만 회사 업무에 특화되어 있고 보안성이 높습니다.

선택 기준:

• 보안 > 비용: sLLM 선택

• 비용 > 보안: LLM API 선택

5. 파인튜닝 - AI를 우리 회사에 맞게 재교육하기

파인튜닝, 무슨 뜻일까요?

일반적인 AI를 우리 회사의 업무와 용어에 맞게 추가 교육시키는 과정입니다. 신입사원이 입사 후 회사 업무를 배우는 것과 비슷합니다.

파인튜닝의 효과

Before: "KPI 달성률이 어떻게 되나요?" → "KPI가 무엇인지 설명해드릴까요?" After: "KPI 달성률이 어떻게 되나요?" → "이번 달 매출 목표 대비 달성률은 87%입니다."

6. 멀티 에이전트 - 각자 전문 분야가 다른 AI들의 협업

멀티 에이전트가 무슨 뜻일까요?

서로 다른 역할을 담당하는 여러 AI가 팀을 이뤄 협업하는 시스템입니다. 마치 한 부서에 기획자, 디자이너, 개발자가 각자 전문 분야를 담당하는 것과 같습니다.

멀티에이전트, 실제 구성 예시

• 데이터 검색 AI: 필요한 정보를 찾는 역할

• 분석 AI: 데이터를 해석하고 패턴을 찾는 역할

• 보고서 생성 AI: 결과를 보기 좋게 정리하는 역할

사용자가 보는 결과: 하나의 완성된 답변 실제 뒷단에서: 여러 AI가 단계별로 협업

7. Enterprise AX Layer - 기존 시스템 위에 올리는 AI 지능층

Enterprise AX Layer, 디피니트만의 접근법

Enterprise AX Layer는 기존 시스템(ERP, MES, 그룹웨어)을 바꾸지 않고 그 위에 AI 레이어를 추가하는 디피니트만의 독특한 접근법입니다.

왜 이 방식이 좋은가?

기존 방식: 새로운 AI 시스템 도입 → 기존 시스템 변경 → 높은 비용과 리스크 AX Layer 방식: 기존 시스템 그대로 유지 → AI 레이어만 추가 → 낮은 비용과 리스크

기업용 AI 솔루션 선택 시 고려사항

이제 주요 용어들을 이해하셨다면 실제 AI 솔루션을 선택할 때 어떤 점을 고려해야 할지 정리해보겠습니다.

1. 보안 요구사항 확인

• 높은 보안 필요: 온프레미스 + sLLM 조합

• 일반적 보안: 클라우드 + LLM API 조합

2. 기존 시스템과의 호환성

• 대대적 변경 가능: 새로운 AI 플랫폼 도입

• 기존 시스템 유지: Enterprise AX Layer 방식

3. 사용자 편의성

• 전문가 위주 사용: 복잡한 기능 중심

• 일반 직원 사용: txt2SQL + 자연어 인터페이스

4. 도입 후 관리

• IT 인력 충분: 자체 관리 가능한 솔루션

• IT 인력 부족: 관리 부담이 적은 솔루션

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