[전환Ops/AX]생성형 AI 효과 극대화 4가지 활용

2장 최신기술 트렌드와 경영 전략

⑴ 생성형 AI, 조직에 깊이 정착시키는 전략

앞서 설명했던 '4가지 재설계'를 실제로 실행하려면, 생성형 AI를 단순히 '기술 도입' 수준으로 끝내서는 안되고, 조직의 운영방식 속에 근본적으로 내재화된 구조가 필요하다. 이번에 설명하는 '4가지 핵심전략'은 그 설계 기준이 되는 사고방식이자, 이후 이어지는 'AI를 실현하는 3레이어 구조'의 기반을 구성하는 밑거름이 된다.

데이터 측면: 데이터 정비(정확성 및 재활용성 향상)

생성형 AI에서 제대로 된 결과를 내려면 FAQ나 업무 매뉴얼만 주고 AI에게 맡겨선 절대 안된다. 업무 지식을 AI가 활용 가능한 형태로 담아두는 것이 필수적이다.

예를 들어,

육류

생선류

야채

이렇게 식재료를 분류하듯이, 기업 내부 지식도 명확히 분류해서 AI가 보기 쉽고, 검색하기 쉽고, 필요한 순간에 자동으로 꺼내 쓸 수 있게 만들어야 한다. 이런 구조화된 지식을 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 형태로 붙여주면 AI의 정확도, 신뢰성, 운영 효율이 모두 향상된다.

기술적 측면: 모델 활용의 유연성 (클라우드 x 로컬 결합된 하이브리드)

AI는 모든 업무를 하나의 모델로 해결할 수 없다. 특히 생성형 AI는 용도별 모델 선택과 조합이 매우 중요하다. 기업이 다루는 데이터는 성격이 다르고, 민감도 및 보안 요구 수준도 다르기 때문이다. 그래서 기술 도입의 핵심은 클라우드 LLM + 로컬 LLM을 업무에 맞게 유연하게 혼합해 쓰는 것을 추천한다.

예를 들면,

일반 FAQ나 오픈정보 활용 → Azure OpenAI Service, Google Gemini Vertex AI와 같은 클라우드 LLM이 적합함

내부 기밀, 고객 개인 정보 포함한 업무 → 폐쇄망 기반의 로컬 LLM에서 처리

이런 구분을 통해 업무 특성에 맞게 AI의 정확도, 속도, 보안 수준, 비용을 최적의 조합으로 맞출 수 있다.

클라우드LLM과 로컬 LLM 활용아이디어 구분표