엔터프라이즈 AI를 향한 인프라 구축
기업의 AI 전환은 더 이상 검토 대상이 아닌, 경쟁력을 위한 필수 과제입니다. 그러나 많은 경우 사내 AI 경험, 리소스의 부족 등으로 시작하지 못하거나, 시작해도 파일럿 프로젝트로 끝나거나 실 업무 적용에 실패하는 경우가 많습니다. 어떤 업무에 적용하고, 어떻게 데이터를 준비하며, AI 활용에 따르는 비용과 부작용을 최소화할지를 처음부터 고민해야 합니다. 파수는 AI 도입 초기 전략 수립부터, 구축, 운영까지 전 과정에 걸쳐 고객의 AI 전환을 도와드립니다.
“AI를 우리 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을까? 어떤 AI Agentic Application이 효과적일까?”
AI가 상당히 여러가지 일을 할 수 있지만, 만능은 아닙니다. 완전 자동화가 가능한 업무도 있는 반면에, 어떤 업무는 AI 기술의 한계로 적합하지 않거나, 사람의 개입이 필요할 수도 있습니다. 어떤 때는 기업이 보유하고 있는 데이터의 한계로 적용이 어려울 수도 있습니다. 따라서 기업의 목표, 적용가능한 기술, 운영 환경, 보유 데이터 특성을 종합적으로 고려해 실 업무에 적용할 수 있는 Agentic Application을 기획해야 합니다. AI 도입의 첫 단계이자 가장 중요한 단계입니다.
파수는 기업별 특성에 맞춘 분석과 맞춤형 설계를 통해 실질적으로 업무에 활용할 수 있는 Agentic Application을 기획 및 설계하고 구축해 드립니다.
AI 전환은 1, 2년에 끝날 단기 프로젝트가 아닙니다. 앞으로 기업들은 지속적으로 AI 전환을 추진해 점점 더 많은 Agentic Application을 업무에 적용해야 합니다. 이 장기 전환을 효과적으로 수행하기 위해 AI 인프라를 구축해야 합니다. 기업이 활용할 수 있는 AI 기술도 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 파수는 새로운 기술을 효과적으로 안전하게 활용할 수 있는 AI 인프라를 구축해 드립니다.
AI 인프라는 다양한 AI Application을 구동하는 공통 인프라로서 AI Application의 품질, 성능에 결정적인 영향을 미치며, LLM, 데이터, 거버넌스 부분으로 이뤄집니다.
기업은 대부분 Private LLM과 Public LLM (API 활용)을 혼용하게 될 것입니다. 어떤 업무에 어떤 LLM을 활용할지 전략 수립이 필요합니다. 기업의 데이터는 AI가 잘 활용할 수 있는 상태로 재정비가 필요합니다. 제대로 데이터가 준비되지 못하면 AI Application의 품질이 떨어지고 제 때 AI Application을 업무에 적용하기 어려워집니다. AI 거버넌스는 AI를 활용함에 따라 내부 정보 유출 위험, 유해 정보 생산으로 인한 위험을 종합적으로 관리 감독할 수 있는 체계를 만든 것을 말합니다. AI 거버넌스 체계 없이 AI를 확산하는 것은 무모합니다. 보안 및 관련 규제 준수를 담보하는 거버넌스 체계는 AI 혁신을 위한 필수 조건입니다.
파수는 조직이 처한 환경에 맞는 AI 인프라 (LLM·데이터·거버넌스 인프라)를 직접 설계하고, 개발하며, 운영할 수 있도록 지원합니다.
