AI 트랜스포메이션의 전략수립 프레임워크는?
제1부 엔터프라이즈 AI 에이전트 도입성공 전략(5) - 전략 수립
1. AI 트랜스포메이션의 전략 수립은 어떻게 접근해야 할까요?
AI 트랜스포메이션 시대의 기업 전략은 AI를 단순한 도구가 아닌, 기업의 핵심 역량으로 내재화하는 방향으로 나아가야 합니다.
"AI 트랜스포메이션"이라는 말을 들으면 많은 분들이 최신 AI 모델이나 GPU 도입, 특정 생성형 AI 기술 자체에만 초점을 맞추는 경향이 있는 것이 사실입니다. 물론 모델을 무엇으로 사용하냐, 어떤 생성형 AI를 사용하냐에 기술적인 관심이 쏠리는 것은 자연스러운 현상이지만, 성공적인 AI 전환을 위해서는 그 이상의 깊이 있는 전략적 접근이 반드시 필요합니다.
즉, AI 트랜스포메이션은 기술과 모델의 적용도 중요하지만 , 기업 비즈니스 목표 및 전략과 통합 되어 우리의 비즈니스 성과와 함께 검토해야 성공하게 됩니다.
따라서 AI 트랜스포메이션은 기업 전략을 기반으로 핵심 성공 요소, 프로세스, 조직, 문화 그리고 기술 등 경영 전반의 근본적이고 파괴적인 변화를 공감하고 이를 점검하는데서 부터 시작해야 합니다.
모든 혁신은 기술자체 보다는 인간에 대한 변화가 더 먼저 선행되야 성공할수 있기 때문입니다.
아래는 가장 기본적인 AI전략 수립 프레임워크 입니다.
사업전략 : AI 도입을 통해 달성하고자 하는 경영 또는 사업 목표를 명확히 정의합니다.
현황 분석: 조직 내부 역량, 데이터 현황, IT 인프라, 조직 문화 등을 진단합니다.
핵심 성공요소 기반의 전략 방향 설정: AI 트랜스포메이션의 사업전략과 연계된 도입 범위와 우선순위, 그리고 이를 핵심성공요소(CSF)로 정의합니다.
로드맵 작성: 단계별 실행 계획, 필요한 프로세스/조직/문화 변화, 인력 재배치 등 구체적 계획을 수립합니다. 그리고 이를 뒷받침하는 적용 가능한 AI 기술 및 솔루션, 프레임워크, 플랫폼을 계획합니다.
실행 및 모니터링: AI 도입 프로젝트 실행과 성과 측정, 피드백 반영 및 지속적 개선을 수행합니다.
1)사업전략, 비전 수립
AI 트랜포메이션에 맞는 비즈니스 모델의 변화를 위해서는 그에 맞는 미션기술서 (Mission Statement), AI 트랜스포메이션의 전략 목표설정, AI의 핵심성공요소의 도출 및 하부 프로세스/조직, 문화를 어떻게 변화할지 먼저 고민해야 합니다.
이후에 , 이를 실현하기 위한 AI 인프라와 기술요소(AI, ML, Big Data, NPL, GenAI, LLM, 파인튜닝, AI Agent, MCP, A2A 등)를 고민해야 겠지요!
그런데 일반적으로 기술을 먼저 검토합니다.
특히 전통적인 기업에서 기술을 먼저 고민하고, AI 트랜스포메이션 리더십이 없이 보여주기식으로 진행되면 해당 AI프로젝트의 실패 확률이 매우 높아집니다.
AI 트랜스포메이션은 CIO의 아젠다가 아니라, CEO의 아젠다 입니다.
https://techbrew.co.kr/ittrend/?bmode=view&idx=166508322
특히 AI 트랜스포메이션을 성공하기 위해서는 CEO 리더십이 매우 중요합니다.
https://enterprise.kt.com/bt/dxstory/932.do
리더십은 직원들의 자발적 동기부여를 위해 미래 비전(Vision)과 가치(Value)에 대한 고민과 진정성을 가지고 미션을 만들고, 질문을 해야 합니다.
"어떻게 배를 더 빨리 움직이게 할 수 있을까? , 벤 헌트 데이비스 영국 조정 감독
Will it make the boat go faster?
리더의 명확하고 구체적인 질문 하나만으로도 조직원들이 새로운 시도를 하고 그것을 반영해 나아질 수 있다는 것을 보여 줍니다."
"우리의 궁극적인 목표가 무엇인가?"
'지금보다 더 나아질 방법은 없을까?'
벤 헌트 데이비스 감독은 복잡한 조정을 '배를 더 빨리 움직이게 하는 것'이라는 단순하고 명확한 질문으로 압축했습니다. 이렇게 명확하고 구체적인 질문은 팀원들에게 목표를 분명히 제시하고, 모든 논의와 활동이 그 목표를 향해 나아가도록 이끄는 강력한 힘이 있습니다.
그럼 빅테크 3사의 기업 미션과 비전을 알아보겠습니다.
Amazon의 미션은 아래와 같습니다.
“지구상에서 가장 고객 중심적인 회사가 되는 것(We aim to be Earth’s most customer-centric company)”
제프 베조스 아마존 창업자는 고객 경험을 최우선 가치로 삼고, 고객의 요구와 기대를 뛰어넘는 제품과 서비스를 제공하는 데 모든 역량을 집중했습니다. 이는 단순히 고객 만족을 넘어, 고객의 삶을 더 편리하고 풍요롭게 만드는 것을 목표로 합니다.
이러한 고객 중심주의는 아마존의 모든 리더십 원칙과 비즈니스 모델에 깊이 뿌리내려 있습니다. 그 결과 아마존은 혁신적인 기술과 서비스를 통해 다양한 산업 분야에서 새로운 패러다임을 제시하며 성장해 왔습니다.
https://www.munhwa.com/article/11266413
인터넷과 기술을 활용해 소비자가 온라인에서 원하는 거의 모든 것을 찾고, 발견하고, 구매하도록 돕는 동시에, 사업자와 창작자의 성공을 지원하는 것이 미션 문구에 함께 제시됩니다. 이 미션은 특정 산업으로 한정되지 않으며, 고객 문제 해결을 중심으로 새로운 영역까지 확장하는 전략적 근거로 작동합니다.
Amazon, 미션과 문화의 원칙 연계 : ‘가장 고객 중심’ 미션은 리더십 원칙인 Customer Obsession과 직결되어 전사 의사결정의 최우선 기준이 되며, 실제 아마조니언 들은 회의시에 이러한 리더십 원칙을 적용하여 토론하고, 이를 의사 결정과 행동 결과의 지침으로 여깁니다.
아마존의 고객 중심 미션이 실제로 어떻게 사업 전략으로 확대 구현되었는지 몇 가지 대표적인 사례를 통해 살펴보겠습니다.
혁신적인 물류 및 배송 시스템: 풀필먼트(Fulfillment)
아마존 프라임 (Amazon Prime) 출시 (2005년) : 아마존은 고객이 더 빠르고 편리하게 상품을 받아볼 수 있도록 연회비 기반의 멤버십 서비스인 '아마존 프라임'을 선보였습니다. 이를 통해 2일 이내 무료 배송 서비스를 제공하며 고객 충성도를 높였고, 프라임 가입자는 비회원에 비해 약 2배 높은 구매력을 보입니다.
풀필먼트 바이 아마존 (Fulfillment By Amazon, FBA) 도입 (2006년): 아마존은 입점 판매자들을 위해 재고 관리, 배송, 반품, CS(고객 만족) 서비스 등을 통합 제공하는 '풀필먼트 바이 아마존'을 시작했습니다. 이는 판매자들이 물류 부담 없이 오직 제품과 고객 서비스에 집중할 수 있게 하여, 결과적으로 최종 고객에게 더 나은 쇼핑 경험을 선사했습니다. 풀필먼트 센터는 배송 기간을 획기적으로 단축하며 전자상거래의 패러다임을 공급자 중심에서 수요자 중심으로 바꾸는 데 결정적인 역할을 했습니다.
AI 기술 기반의 리테일 경험 혁신: 아마존 고 (Amazon Go)
아마존 고는 'Just Walk Out' 기술을 통해 계산대 없이 고객이 상품을 고르면 자동으로 결제되는 무인 상점입니다. 이는 고객이 줄을 서서 기다리는 번거로움을 없애고, 매우 편리하고 혁신적인 쇼핑 경험을 제공하여 고객 중심주의를 실제 매장 환경에 적용한 대표적인 사례입니다. 인공지능(AI)과 컴퓨터 비전 기술을 통해 고객의 쇼핑 여정을 완전히 재정의했습니다.
https://www.boxhero.io/ko/blog/riteiltekeuro-jaego-gasiseongeul-nopin-amajon-goyi-jaego-gwanri
데이터 및 AI 활용 광고 플랫폼: 아마존 광고 (Amazon Ads)
아마존 광고는 고객의 쇼핑 패턴과 데이터를 분석하여 관련성 높은 광고를 제공합니다. 최첨단 AI 기반 솔루션과 고급 머신 러닝 알고리즘을 활용해 캠페인의 효율성과 효과성을 극대화하며, 고객에게는 관심사에 맞는 정보를 제공하고 광고주에게는 더 정확한 타겟팅 기회를 제공합니다. 이는 고객 경험을 방해하지 않으면서도 필요한 정보를 제공하려는 아마존의 노력입니다.
https://ditoday.com/why-netflix-and-amazon-ads-takes-partnership/
최초의 클라우드 서비스
아마존 웹 서비스 (AWS) : 아마존의 자체 인프라를 활용하여 다른 기업들에게 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 AWS는 '아마존의 고객 경험'을 다른 기업들도 누릴 수 있게 합니다. AWS는 안정적이고 확장 가능한 인프라를 제공함으로써 고객 기업들이 IT 운영 부담을 덜고 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 돕습니다.
이처럼 아마존은 '고객'을 중심에 두고 끊임없이 혁신하며 다양한 분야에서 성공적인 비즈니스 모델을 구축하고 있으며, AI 트랜스포메이션 시대에도 이 고객 중심의 사고방식은 여전히 중요한 지침이 될 것입니다.
그럼 또 하나의 빅테크인 마이크로소프트는 어떤 미션을 가지고 있을까요?
잠자던 공룡 MS깨운 사이타 나델라 CEO
https://www.mk.co.kr/news/business/view/2019/01/13049/
아래는 마이크로소프트의 디지털 전환 여정을 소개한 사례입니다.
MS가 기존 온프레미스 원도우 사업을 변화하기 위해서 가장 먼저 한 것이 무엇일까요?
그것은 미션을 CEO가 제일 먼저 제시하고, 직원과 비전에 대한 공감대를 높이는 것이 었습니다.
"우리의 임무는 지구상의 모든 사람이나 기업, 조직들이 더 많은 성취를 할 수 있도록 하는 것입니다."
마이크로소프트는 미션정의 부터 변경하여 조직 전반의 문화를 변화하는 것부터 시작했습니다.
MS 기업문화의 변화
경쟁보다 공감 및 협업과 공존의 문화, 폐쇄 보다 공유와 개방(I love Linux) 으로 원도/오피스에 치중된 기업이란 이미지에서 벗어나기 시작합니다.
즉, MS가 기존 온프레미스 윈도우 사업 방식을 변화시키기 위해 가장 먼저 주력했던 부분은 바로 '클라우드 퍼스트' 전략과 함께 MS 오피스의 서비스화였습니다. 과거 마이크로소프트는 윈도우, 오피스, 윈도우 서버 등 설치형 소프트웨어를 중심으로 IT 시장을 이끌어왔습니다.
하지만 '모바일 퍼스트, 클라우드 퍼스트' 시대로 변화하면서, MS는 기술 중심 기업에서 고객 중심 기업으로의 변화를 모색했는데요. 이러한 변화의 핵심에는 클라우드 서비스로의 전환이 있었습니다
마이크로소프트 CEO의 히트 리플레쉬- 새로고침(F5) 전략
https://brunch.co.kr/@sunnynight/62
그리고 그 미션에 진정성이 담겨 있어야, 리더의 연설을 듣고 팀원들은 공감을 하고 조금씩 변화하게 됩니다.
그리고 변화된 문화를 바탕으로 재무 목표, 핵심 성공 지표, 개인 및 그룹 목표 등이 변해야 합니다.
나를 평가하는 KPI가 변하고, 이를 지속적으로 관리하면 구성원의 행동도 변화하게 됩니다.
세일즈 포스 닷컴의 V2MOM 의 작성
직원마다 자신만의 비전(Vision)기술, 창출하고자 하는 가치(Value), 목표에 도달하기 위한 방법(Method),
목표를 달성하고자 할때 발생할수 있는 어려움(Obstacle), 수치로 달성 가능한 목표(Measurement)
https://zorbanoverman.tistory.com/965
구글의 기업미션은 ?
"전 세계의 정보를 체계화하여 모두가 접근하고 유용하게 사용할 수 있도록 하는 것"입니다.
이 비전은 단순히 기술적 변화를 넘어, 사람들이 정보에 쉽게 접근하고 이를 통해 삶을 개선하며 새로운 것을 창조할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춥니다. 궁극적으로는 "최대한 많은 사용자의 삶을 크게 개선하고자 최선을 다하고 있습니다"라고 설명합니다.
https://m.blog.naver.com/thx0415/223554835208
2) 핵심 성공 요소(CSF, Value)
AI에 맞는 사업전략과 미션의 변화는 보통 Top -Down으로 이루어 지지만, 이를 성공적으로 조직에 접목하기 위해서는 무엇이 필요할까요?
그것은 기업 비전과 연결된 핵심 성공 요소(CSF: Critical Success Factor)가 무엇인지 정의하는 것입니다. 이는 조직이나 개인이 목표를 달성하기 위해 반드시 잘 수행해야 하는 핵심적인 활동이나 요인을 의미합니다. 다시 말해, CSF는 AI 트랜스포메이션을 결정짓는 소수의 가장 중요한 요인들이라고 할 수 있습니다.
주요 특징 및 역할:
목표 달성 수단: CSF는 경영 목적 및 목표를 달성하는 데 필요한 중요한 수단이 됩니다.
경쟁 우위 확보: 조직의 비전과 목표를 중심으로 가장 핵심적인 경쟁 우위 요소를 찾아내어 전략 수립에 활용됩니다.
영향력: 소수의 핵심적인 요소이지만, 이것들을 잘 관리하고 성공적으로 수행함으로써 전체적인 목표 달성 및 경쟁력 확보에 큰 영향을 미치게 됩니다.
원천: CSF는 거시 환경(정치, 경제, 사회, 기술), 산업 특성, 경쟁 구조, 그리고 기업 자체의 특성 등 다양한 원천에서 도출될 수 있습니다.
측정 가능성: 효과적인 CSF는 측정 가능하여 목표 달성 여부를 평가하고 개선점을 찾을 수 있도록 합니다.
예를 들어, 스마트폰 제조사의 CSF는 '혁신적인 기술 개발', '강력한 브랜드 마케팅', '효율적인 생산 관리' 등이 될 수 있으며, 이 요소들을 성공적으로 관리해야 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
너무 많은 CSF를 설정하면 초점이 흐려지고 관리가 어려워지므로, 보통 9~25개 사이의 소수의 핵심 요인으로 도출하는 것이 중요하다고 알려져 있습니다.
핵심성공요소(CSF)가 정의가 안되면, 이를 평가할 수 있는 KPI를 정의할 수 없습니다.
KPI가 없으면 AI 트랜스포메이션 프로젝트의 결과가 성공했는지 혹은 실패했는지를 숫자로 측정할 수가 없습니다. 측정할 수 없다면, 성공했다고 얘기할 수 없는 것이고, 설령 실패 했더라도 이에 대한 Lesson Learn(배울 점)과 Follow-up(팔로업)과 Next Action을 만들 수 없게 됩니다.
즉 "측정할 수 없으면 관리할 수 없다"라는 유명한 말이 있죠. CSF는 집중해야 할 방향과 우선순위를 정해 주고, KPI는 진행 상황과 목표 달성 수준을 모니터링해야 지속적인 AI 트랜스포메이션을 만들 수 있습니다.
3) 프로세스
가트너는 AI 중심의 업무 프로세스 설계를 위해 AI를 단순히 기존 프로세스에 추가하는 것이 아니라, AI를 핵심 요소로 포함하도록 프로세스를 재설계 (re-architecting)할 것을 강조합니다. 이는 기업 업무 프로세스 효율성 극대화와 새로운 비즈니스 가치 창출을 목표로 합니다. 이는 AI와 사람의 협업을 통해 전체적인 효율성과 가치를 극대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
그리고 이후 고객중심의 가치 사슬 분석과 현재 역량 평가, AI를 통한 새로운 비즈니스 기회 도출 등과 관련된 기업 내의 프로세스와 방법들이 변해야 합니다.
특히 중요한 것은 AI를 프로세스 어딘가에 끼워 맞추는 것이 아니라, AI 중심의 비즈니스 프로세스 흐름과 맥락의 설계가 매우 중요해 집니다. 단순히 비싸고 정교한 AI 시스템을 도입하는 것보다, AI를 업무의 맥락에 맞게 연결하고 유연한 흐름을 설계하는 '조직 및 프로세스 설계 역량'이 더욱 중요해집니다. 누가 AI 도구를 얼마나 잘 쓰느냐가 아니라, AI와 사람이 어떻게 연결되어 시너지를 내는지에 집중해야 합니다.
모야노 교수는 아래 글에서 " 만약 AI 거품이 터진 다음 날 이사회가 AI 이니셔티브 축소 여부를 묻는다면, 그 답은 어떤 이니셔티브가 진정한 비즈니스 운영 역량을 구축하고 있고 , 어떤 이니셔티브가 단순히 이메일을 요약하는가에 달려 있다"라고 합니다.
AI 거품뒤에 AI의 진정한 가치는 인프라 제공 업체가 아니라, AI의 역량을 중심으로 조용히 비즈니스 프로세스를 재구축하는 기업들이 진정한 비즈니스 가치를 낳는다라고 애기합니다.
그리고 이를 위한 인재 고용의 핵심은 "프롬프트 작성법을 아는 사람이 아니라 워크플로우를 재구축하는 방법을 아는 사람을 고용하라" 조언 합니다.
이는 매우 뛰어난 통찰력이라고 생각되며, 제가 성공적인 AI 에이전트 구축 전략이라는 브런치 글 전체의 가장 핵심적인 주제와도 동일합니다.전략(
https://share.google/QWtFT6ygdTQGUQAJs
젠슨 황은 AI 기술이 모든 산업을 근본적으로 바꾸고 있다고 보며, 이 변화의 시기에 성공하기 위해서는 본업(도메인)에서 축적한 전문 지식과 경험이 필수적이라고 강조합니다. 그는 "도메인 지식 없이 AI만 도입해서는 일이 풀리지 않을 것"이라며, 각 산업 분야의 깊은 이해를 바탕으로 AI를 활용해야 진정한 경쟁력이 생긴다고 역설합니다.
PI, 즉 프로세스 이노베이션은 엔드투엔드 프로세스를 진단·간소화·표준화하여 낭비를 제거하고 전사 운영 효율을 높입니다. 또한 KPI와 연계된 목표를 설정해 AI 디지털 전환의 실질적 “How”를 제공하고 지속 가능한 성과를 만들게 합니다.
AI 혁신과제는 반드시 비즈니스 목표· CSF, KPI와 1:1로 연결하고, 현재 어떤 프로세스의 병목·재작업·대기 시간을 근거로 문제를 명시하고 적용할지를 정의하는 것이 AI 중심의 프로세스 혁신이라고 애기 할수 있습니다. 프로세스 가치 맵을 그릴 때, AI 에이전트가 어떻게 연결되어서 전체 프로세스를 혁신할지를 식별하고 이를 KPI로 나타낼 수가 있어야 성공적인 AI 트랜스포메이션이 될 수 있다고 강조합니다.
4) 조직
또한 AI 트랜스포메이션이 비즈니스 액션으로 작동하기 위해서는 조직적 요구사항(예:변화에 요구되는 지원 수준), 요구되는 인력들의 Skill Set, 조직 통제 방식(Control)과 거버넌스 등이 변해야 합니다.
AI트랜스포메이션 에서 AI COE 팀을 만들고, Digital HCM이 중요한 이유는?
구성원의 공감과 더불어 AI 디지털 환경에서의 개인 Skill Set을 재설정 하고, 이를 지속적으로 훈련 및 코칭을 해야 AI 트랜스포메이션 시대의 인재관리가 가능해 집니다. 기존의 성과 평가의 관점 보다는 Skill Set에 의해 올바른 인재를 채용하고, 코칭을 통해 경력 개발을 도와 주어야 조직행동이 변화합니다.
또한 AI CoE는 AI Center of Excellence의 약자로, 우리말로는 'AI 역량 센터'라고 부릅니다. 이 팀은 조직 전반의 AI 관련 전문 지식, 툴, 표준, 모범 사례 및 거버넌스, 인사이트를 위한 중앙 저장소 역할을 하는 핵심 조직입니다.
AI CoE 팀은 AI 기술이 단편적으로 활용되는 것을 넘어, 전사적인 관점에서 일관성 있고 전략적으로 AI 역량을 강화하는 데 결정적인 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 AI 도입의 비효율성을 줄이고, 빠르고 효과적으로 AI로부터 비즈니스 가치를 창출하며, AI 혁신의 선두 주자로 나아갈 수 있습니다.
“AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일로 구분해야 한다”며 업무 프로세스 재설계(BPR)를 시대적인 과제로 제시했다. 그는 “전통적인 BPR에서는 사람 중심의 프로세스 혁신에 그쳤지만 AI시대의 BPR에서는 AI가 잘하는 속도, 정확성, 비용 효율이 아니라 AI가 할 수 없는 조직문화 이해와 리더십, 윤리적 판단을 나눠야 하고 AI와 사람을 아우르는 거버넌스 역량이 성패를 좌우하게 될 것”이라고 설명했다.
https://zdnet.co.kr/view/?no=20251112161347#_PA
조직에서의 인재에 대한 AI 트랜스포메이션의 변화관리가 매우 중요한 뉴노멀의 기준이 되고 있습니다.
AI 기술의 발전이 워낙 빠르고, 시장 변화 또한 예측 불가능하게 전개되기 때문에 기업이 이러한 속도에 발맞춰 신속하게 대응하고 현명한 결정과 과감한 액션을 하는 것이 AI 조직의 핵심 성공 요인이 됩니다.
https://www.amazon.jobs/content/en/our-workplace/leadership-principles
예를 들어 아마존의 리더십 원칙 중 , 'Bias for Action'은 신속한 실행과 계산된 위험 감수를 통해 비즈니스 속도를 높이고 혁신을 추구하는 아마존의 핵심 가치입니다.
속도의 중요성: 비즈니스에서 속도는 매우 중요합니다. 많은 결정과 행동은 되돌릴 수 있는(two-way door) 성격을 가지므로, 광범위한 연구나 분석에 매달리기보다는 신속하게 실행하는 것이 좋습니다.
계산된 위험 감수: 아마존은 무모한 행동이 아닌, '계산된 위험 감수'를 중요하게 생각합니다. 즉, 충분한 사고 과정을 거치되, 불확실성이 있더라도 과감하게 실행에 옮기는 것을 장려합니다.
지연 방지: 완벽한 정보나 상사의 승인을 기다리느라 결정을 지연하면 적시를 놓치거나 고객에게 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 책임이 불분명한 상황에서도 주인의식을 갖고 빠르게 의사결정을 내리고 실행해야 합니다.
실수로부터의 학습: 이 원칙은 실수를 두려워하지 않는 문화를 조성합니다. 되돌릴 수 있는 결정(two-way door decision)이라면 빠르게 시도하고, 잘못된 판단으로 판명되면 그로부터 배우고 수정하면 된다는 입장입니다.
요약하자면, 'Bias for Action'은 신속한 실행과 계산된 위험 감수를 통해 비즈니스 속도를 높이고 혁신을 추구하는 아마존의 핵심 가치는 AI 트랜스포메이션 시대의 빠른 속도와 정확한 의사결정이 필요한 기업문화에 적합한 리더십 원칙이라고 애기할수 있습니다.
5) 기술 인프라
이러한 일련의 과정을 통해 비즈니스 우선과제와 핵심성공요소를 도출하면,이와 연결하여 IT적인 시스템의 변화가 수반되어야 합니다.
AI 기술 인프라는 AI/모델/워크로드의 개발, 배포, 운영 및 관리에 필수적인 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소 전체, 즉 AI 플랫폼을 의미합니다. AI 플랫폼은 단순히 반복적인 작업을 자동화하는 것을 넘어, 데이터 분석을 통해 더 나은 의사결정을 지원하고, AI를 통해 새로운 제품과 서비스를 개발하며, 궁극적으로 기업이 시장 변화에 빠르게 대응하고 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다.
AI의 핵심은 먼저 데이터 드리븐 경영 체계이기 때문에, 데이터 기반의 경영을 위해 해당 기술 인프라와 거버넌스를 갖추어야 데이터 경영이 가능해 집니다. 이는 방대한 데이터를 처리하고 복잡한 AI 모델을 학습 및 추론하는 데 필요한 높은 컴퓨팅 수요와 처리 요구 사항을 충족하는 기반이 됩니다.
특히 생산성 향상 및 업무 효율화에서 고객경험 및 맞춤 서비스를 위한 트랜잭션을 데이터화 하여 이를 관리하는 고객경험(CX)관리 , 직원 경험 및 협업 , digital 회계 및 재고, 공급 관리 시스템, 주문 처리/등록, 의사 결정 지원, 시스템 통합, 기술 아키텍처 등이 AI 플랫폼 기반으로 변해야 합니다.
AI 인프라 및 플랫폼은 AI 워크로드의 개발, 배포, 관리를 위해 필수적인 다양한 주요 요소들로 구성되어 있습니다.
하드웨어 인프라 (Computing Hardware)
고성능 컴퓨팅 유닛 (GPU, TPU, NPU 등): AI 모델 학습과 추론에 필수적인 병렬 연산을 고속으로 처리하는 그래픽 처리 장치 및 특수 가속기입니다.
대규모 스토리지: AI 모델 학습에 필요한 대량의 데이터를 빠르고 안정적으로 저장하고 접근할 수 있는 고성능 저장 장치(예: NVMe SSD 기반 스토리지)입니다.
고속 네트워크: AI 시스템 내의 다양한 구성 요소(서버, 스토리지 등)와 외부 데이터 소스 간에 데이터를 신속하게 전송하는 데 필요한 초고속 네트워크 연결입니다.
AI/ML 소프트웨어 스택 (Software Stack)
AI 프레임워크 및 라이브러리: TensorFlow, PyTorch 등 AI 모델 개발 및 훈련에 필요한 핵심 도구들입니다.
데이터 관리 및 전처리 솔루션: AI 모델에 학습시킬 데이터를 수집, 저장, 정제, 전처리(가공), 라벨링 등을 효율적으로 수행하는 플랫폼과 도구입니다.
플랫폼 및 운영체제
클라우드 컴퓨팅 플랫폼 : 많은 기업들이 AI 워크로드의 확장성과 유연성, 비용 효율성을 위해 클라우드 기반의 'AI 네이티브 인프라'를 적극적으로 활용하고 있습니다. 스타트업부터 대기업까지 기업 규모별 맞춤형 클라우드 전략이 중요해지고 있습니다.
MLOps (Machine Learning Operations) 플랫폼: AI 모델의 개발부터 배포, 운영, 모니터링, 재학습까지 전체 라이프사이클을 자동화하고 관리하는 통합 환경입니다.
워크로드 오케스트레이션 도구: AI 학습 및 추론 작업의 스케줄링, 리소스 할당, 실행 모니터링 등을 관리하는 시스템(예: Kubernetes)입니다.
데이터 (Data) 파이프라인과 거버넌스
AI 인프라의 핵심 연료는 데이터입니다. AI 모델의 성능은 결국 양질의 대량 데이터를 얼마나 효율적으로 확보하고 관리하느냐에 달려 있습니다. 데이터 파이프라인 구축 및 데이터 거버넌스가 중요합니다.
데이터 수집/통합/변환 도구: 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 AI 모델이 활용할 수 있는 형태로 변환하며 통합하는 파이프라인입니다.
데이터 거버넌스 및 보안: 데이터의 품질, 무결성, 보안을 유지하고 규제 준수를 보장하는 체계입니다
모니터링 및 관리 도구:
성능 모니터링 및 로깅 시스템: AI 인프라의 하드웨어 및 소프트웨어 성능을 실시간으로 모니터링하고 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
비용 관리 및 최적화 도구: AI 리소스 사용량을 최적화하고 비용 효율적인 운영을 지원합니다.
이러한 AI 기술 인프라의 구축은 AI 기술을 비즈니스에 성공적으로 통합하고, 혁신을 지속하기 위한 필수적인 도구 및 토대가 됩니다.
여기에 에이전틱 AI의 인프라의 주요 구성 요소는 아래와 같습니다.
AI 에이전트용 인프라 아키텍처는 에이전트가 목표 기반으로 계획하고 도구를 호출해 행동하며, 기억을 축적·재사용하도록 설계된 계층형 스택입니다. 핵심 구성요소를 아래와 같이 정리합니다
1) 모델·추론 레이어
LLM/멀티모달 모델, 함수호출·도구사용 능력, 계획·탐색(ReAct 등) 로직이 포함되어 에이전트의 지능을 제공합니다.
모델 제공/스케일링, 비용·지연 관리를 위한 추론 인프라가 필요합니다.
2) 오케스트레이션 레이어
상태관리, 단계별 워크플로, 병렬·다중에이전트 협업을 조정하며 에러 처리·재시도·스케줄링을 담당합니다.
LangGraph·AutoGen 등 오픈소스 프레임워크가 계획자–실행자 패턴과 협업 구조를 쉽게 제공합니다.
3) 메모리·지식 레이어
단기/장기 메모리, 벡터 DB 기반 RAG, 사용자·도메인 지식 저장소로 문맥 지속성과 개인화를 지원합니다.
공유 메모리로 멀티에이전트 간 협업과 상태 동기화를 구현합니다.
4) 도구·액션 레이어
엔터프라이즈 API, 데이터베이스, 웹·검색, 업무 앱을 안전하게 호출하는 표준 인터페이스와 권한 체계를 제공합니다.
샌드박스 실행, 비밀관리, 세분화 권한으로 안전한 도구 사용을 보장합니다.
5) 관측·평가 레이어
에이전트 단계 로그, 툴 사용 추적, 성공률·지연·비용 지표, 실패 재현·디버깅 도구를 갖춘 옵저버빌리티가 필수입니다.
시뮬레이션·체크리스트 기반 평가와 오프라인·온라인 테스트를 운영합니다.
6) 거버넌스·보안 레이어
정책·프롬프트 관리, 안전 가드레일, 프라이버시·규정 준수, 감사를 위한 호출 이력과 승인지표를 관리합니다.
권한 스코프·레이트리밋·승인 워크플로가 포함됩니다.
7) 실행·배포 인프라
컨테이너/오케스트레이터 기반 확장, 이벤트·메시지 버스, 큐·워크플로 엔진, 멀티에이전트 스케일링을 지원합니다.
에이전트 최적화된 클라우드·서버리스/마이크로서비스 패턴과 관제 대시보드를 구성합니다.
이 구성은 “모델—오케스트레이션—메모리—도구—관측—거버넌스—배포”의 일관된 프레임워크와 플랫폼 기반으로 구현되어야 하며, 멀티 에이전트 기반의 에이전트 AI어플리케이션의 운영 및 배포와 각 계층의 표준화와 안전성, 거버넌스 수립이 성공적 운영의 관건입니다.
글로벌 빅테크들은 AI에이전트를 어떻게 접근하는지 살펴 볼까요?
어떤 공통점과 차이점이 있을까요?
https://aws.amazon.com/ko/what-is/ai-agents/
https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/ai-foundry/agents/overview
https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents?hl=ko
지금까지 AI 트랜스포메이션의 전략수립 프레임워크는 어떻게 되는지를 알아 봤습니다. 다음 브런치 글에서는 AI 트랜스포메이션 시대의 AI CoE 구성과 변화주체 라는 내용으로 뵙도록 하겠습니다.
다음에 또 뵈겠습니다. 감사합니다.
김종수 드림
