AI 전환은 이제 기업 및 기관의 경쟁력을 좌우하는 필수 과제입니다. 하지만 실제 프로젝트에서는 데이터 준비 미비, 모델 선택 실패, 보안 및 규제 리스크 등으로 인해 파일럿 단계에서 멈추는 사례가 반복되고 있습니다.
이러한 문제의 근본 원인은 LLM 적합성, 데이터 품질, 그리고 AI 거버넌스 부재 등 핵심 요소가 제대로 갖춰지지 않은데 있습니다. 이 기반이 정립되지 않으면 어떤 AI도 안정적인 성능을 내기 어렵고, AI Agentic Application은 품질 편차, 예측 불가능한 부작용 및 비용 증가로 이어질 수밖에 없습니다.
Fasoo는 AI 인프라를 LLM·데이터·거버넌스라는 세 가지 축으로 통합적으로 설계해, 실제 운영 환경에서 발생하는 문제를 선제적으로 해결하는 AI 인프라 구축 컨설팅을 제공합니다.
LLM 인프라 설계
각 도메인에 최적화된 Private LLM 전략 수립
업무 유형별 최적 학습 및 아키텍처 구성
비용·성능 균형을 고려한 모델 운영 구조 설계
온프레미스 또는 하이브리드 형태의 안정적인 LLM 운영 환경 구축
AI 데이터 인프라 구축
AI 활용에 적합한 데이터 정제·구조화·최신화
비정형/정형 데이터 통합 관리 및 벡터화 전 단계 품질 관리
검색 품질을 높이기 위한 데이터 카탈로그·메타데이터 체계 구축
AI 학습/추론에 필요한 데이터 파이프라인 자동화
AI 거버넌스 인프라 구축
내부 정보 유출 방지를 위한 정책·권한 체계 연동 및 적용
생성형 AI로 인한 유해 정보·편향·규제 리스크 관리
보안·프라이버시·감사 체계를 포함한 AI 운영 규정 수립
지속적인 모니터링과 통제 기반의 AI 관리 플랫폼 제공
Fasoo는 이 세 가지 인프라를 개별 기술이 아니라 유기적으로 연결된 하나의 생태계로 설계합니다. 이를 통해 기업은 초기 도입부터 확산 및 운영까지 흔들림 없는 AI 전환 기반을 갖출 수 있습니다.
AI 인프라 구축의 효과
안정적이고 예측 가능한 AI Agentic Application 품질 확보
데이터 신뢰성과 보안이 보장된 환경에서 AI 활용 가능
비용 최적화된 구조로 Private LLM을 유연하게 활용
규제 대응과 보안 리스크를 선제적으로 차단
AI 인프라는 단순한 기술 자산이 아니라 기업의 장기적인 AI 전환 속도와 성공 여부를 결정하는 핵심 기반입니다. Fasoo는 실제 AI 운영 경험과 데이터, 보안 및 거버넌스 전 영역의 전문성을 바탕으로, 조직이 AI 인프라를 안정적으로 구축하고 확장할 수 있도록 지원합니다.