기업용 AI 도입하는 법 - A to Z 가이드라인

성공하는 기업은 AI보다 먼저 데이터를 준비합니다

어떤 AI 모델을 도입해야할지 아니면 챗GPT 하나면 충분할지, AI 에이전트를 구축하면 업무 자동화가 가능하게 될지, 기업용 AI를 도입하기 전에는 많은 고민이 생기기 마련입니다. 하지만 이처럼 어떤 AI 모델을 선택해야 하는지에 대한 답에 앞서 가장 중요하게 생각해봐야 하는 것이 바로 어떤 데이터로 인공지능을 학습시킬 것인가 입니다. 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 학습할 데이터가 부족하거나 품질이 낮다면 기대했던 성과를 얻기 어렵습니다. 반대로 잘 구축된 데이터는 같은 AI 모델이라도 훨씬 높은 정확도와 안정성을 제공합니다.

이번 글에서는 기업용 AI가 무엇인지부터 성공적인 AI 도입 방법, 그리고 AI 프로젝트에서 데이터가 왜 핵심 경쟁력인지 자세히 알아보겠습니다.

기업용 AI란?

기업용 AI(Enterprise AI)는 기업의 업무를 지원하거나 자동화하기 위해 구축하는 인공지능 시스템을 말하며 기업의 데이터와 업무 프로세스를 이해하고 특정 업무를 수행하도록 최적화된 AI입니다. 이는 기업이 보유한 데이터를 기반으로 학습하고, 기업의 업무를 이해하며, 실제 비즈니스 문제를 해결하도록 설계됩니다.

기업용 AI, 꼭 필요할까?

기업들은 반복적인 업무를 줄이고, 업무 속도를 높이며, 보다 정확한 의사결정을 지원하기 위해 기업용 AI를 도입합니다. 예를 들어 고객지원 부서는 AI 챗봇을 통해 24시간 고객 문의에 대응할 수 있고, 제조업에서는 AI 비전으로 제품 불량을 자동으로 검사할 수 있습니다. 또한 금융사는 사람대신 AI가 많은 양의 계약서를 한 번에 분석하도록 할 수 있고, 의료기관은 의료기록을 빠르게 요약해 진료 효율을 높일 수 있습니다. 이처럼 기업용 AI는 업무 생산성을 높이고 비용을 절감하며, 직원들이 반복적인 업무보다는 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.

기업용 AI 활용 사례

금융

• 우리투자증권은 금융 업무에 특화된 기업용 AI 업무지원 플랫폼을 개발 중에 있습니다. 단순 챗봇 기능에 머물렀던 기존의 AI 플랫폼을 넘어 금융 이해도와 실질적 업무수행 역량을 갖춘 'AI 에이전트'를 구현해 전사적 인공지능 전환(AX)을 추진 중입니다. (출처: 연합뉴스)

• 비자(VISA)는 결제 분쟁의 처리 과정 지원, 사건 우선순위 지정 및 문서 작업 자동화를 위한 AI 에이전트 시스템을 구축했습니다. 이는 AI 에이전트가 현재 및 과거 데이터를 분석하고 분쟁 해결 지침을 생성해 제공함으로써, 해당 서비스를 도입한 금융사의 분쟁 검토 및 해결 속도를 향상합니다. (출처: 뉴스프리존)

헬스케어

• LG그룹은 초거대 AI 모델 ‘엑사원 3.5’를 기반으로 기업용 AI 에이전트 ‘챗엑사원’을 내부 업무에 활용 중입니다. LG유플러스는 바른세상병원에 엑사원 기반의 AI 의료상담 컨시어지(AICC) 서비스를 도입해 STT·TA(음성인식·텍스트분석) 기술로 자연어 이해도와 상담 응답 정확도를 높였습니다. (출처: 대한경제)

• LG AI연구원(원장 배경훈)은 암 진단용 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 패스(EXAONE Path)’를 엔비디아의 의료 영상 특화 오픈 소스 프레임워크 ‘모나이’에 탑재, 바이오 및 헬스케어 기업과의 협력을 확대하겠다고 밝혔습니다. 엑사원 패스는 LG AI연구원이 지난해 8월 오픈 소스로 공개한 조직병리 이미지 처리 특화 모델로 최대 2주까지 걸리던 기존 유전자 검사 기간을 1분 내로 단축할 수 있습니다. (출처 : AI타임스)

이커머스

• 신세계그룹은 소매유통 전반에 AI 기술을 접목하는 프로젝트를 추진하기로 했습니다. 이 기업용 AI는 상품 소싱부터 발주, 가격 책정, 물류, 재고관리, 고객관리까지 사실상 유통업 운영에 필요한 모든 과정에 접목될 계획입니다. (출처: 매일신문)

• 쿠팡은 AI를 물류와 품질 관리 경쟁력 강화에 적극 활용하고 있습니다. 최근 로켓프레시 신선식품 품질 고도화를 위해 감귤과 참외, 수박 등에 AI 과일 선별 시스템 도입을 확대했습니다. 이 AI 과일 선별기는 비파괴 광학 센서와 컴퓨터 비전 기술을 활용해 당도와 수분 함량, 내부 상태 등을 분석하는 장비다. 과일 외형뿐 아니라 내부 밀도까지 측정할 수 있어 기존 육안 검사로 확인하기 어려웠던 품질까지 판별할 수 있습니다. (출처 : 데일리한국)

기업용 AI, 어떻게 시작해야 할까?

1. AI 도입 목적 정의하기

가장 먼저 해야 할 일은 기업용 AI에게 어떤 업무를 맡길 것인지 정하는 것입니다. 고객 상담을 자동화할 것인지 혹은 사내 문서 검색을 용이하게 할 것인지, 제조 공정을 개선할 것인지에 따라 필요한 데이터와 AI의 형태는 모두 달라집니다. 따라서 목적이 명확해야 필요한 데이터도 정의할 수 있습니다.

2. 기업 데이터 점검하기

많은 기업은 갖고 있는 ERP, CRM, 그룹웨어, 이메일, 업무 문서 등의 방대한 데이터는 사실 실제로 바로 AI에 활용할 수 있는 상태가 아닙니다. 이러한 내부 데이터는 여러 시스템에 흩어져 있고 형식이 제각각이며 현재는 적용되지 않는 오래된 정보가 포함되어 있고 중복 데이터가 존재하기도 합니다. 따라서 이러한 데이터는 AI가 활용할 수 있도록 정제되어야 합니다.

3. AI 학습 데이터 구축하기

이제 다양한 기업 데이터는 AI가 이해할 수 있는 형태로 가공되어야 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 과정을 거쳐 AI에게 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터를 제공해야 합니다.

• 데이터 수집
• 데이터 정제 및 전처리
• 데이터 라벨링
• 데이터 품질 검증(QA)
• 데이터 구조화 및 관리

4. 지속적으로 AI 운영 및 개선하기

기업용 AI가 구축되고 실제 운영이 시작되면 그 과정에서 새로운 데이터가 생성되고, 업무 프로세스가 변화하며, 사용자 피드백도 계속 쌓이게 됩니다. 이 단계에서는 계속해서 생겨나는 데이터를 다시 AI 학습에 반영하여 운영 체계가 구축해야 합니다. 또한 휴먼 인 더 루프(HITL) 운영 방식을 통해 AI 성능 향상을 가속화할 수 있습니다.

기업용 AI 구축, Appen과 함께 시작하세요

AI가 제대로 학습하고, 정확하게 판단하며, 실제 업무에서 성과를 내기 위해서는 고품질 학습 데이터가 반드시 필요합니다. 기업용 AI 구축을 고민하고 있으시다면, AI보다 먼저 데이터를 준비하는 것이 가장 성공을 위한 첫걸음입니다. 그리고 그 여정은 AI 데이터 구축 전문 기업인 Appen과 함께할 때 더욱 빠르고 성공적으로 시작할 수 있습니다.

Appen은 전 세계 AI 기업과 글로벌 테크 기업들이 신뢰하는 AI 데이터 구축 전문 기업으로, AI가 더 똑똑해질 수 있도록 고품질 데이터를 구축하고 관리합니다. 글로벌 프로젝트 경험과 전문적인 데이터 구축 역량을 바탕으로 기업이 신뢰할 수 있는 AI를 개발하고 운영할 수 있도록 지원하겠습니다.