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[IT뉴스]기업 AI 프로젝트, 왜 검증에서 멈출까…"문제는 성능 아닌 전략"

온카뱅크관리자

2026-03-19 13:37:33

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 펜타린크, 버티컬 AI 중심 4가지 전략 제시
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 기업 특화형 생성형 AI 플랫폼 '아티큘8' 대안
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 [디지털데일리 김보민기자] 기업이 인공지능(AI) 프로젝트를 성공적으로 추진하기 위해 전략을 재편해야 한다는 의견이 나왔다. AI 모델을 선택하기 전에 플랫폼, 보안, 운영체계를 아우르는 운영 환경을 마련해야 한다는 취지다.
 엔터프라이즈 IT서비스 전문기업 펜타린크는 산업 도메인 특화 버티컬AI를 활용하고 모델 포트폴리오, 보안, 거버넌스 등 핵심 전략을 확보한다면 비즈니스 가치를 창출할 수 있다고 강조했다. 특히 국내에서는 AI 시대에 맞춰 법제도가 강화되고 있어 체계적인 대응이 필요할 것으로 전망했다.
 ◆ PoC만 하면 끝?…전사 확장을 위한 4가지 전략
 조기웅 펜타린크 부사장은 19일 서울 여의도 콘래드에서 오찬 세미나를 열고 "AI 도입률은 대기업을 중심으로 증가하고 있지만 파일럿 단계에 머무는 경우가 대다수"라며 "실제 운영은 상대적으로 낮고 활용 분야는 고객 서비스, 데이터 분석, 자동화에 멈춰 있다"고 밝혔다.
 이어 "개념검증(PoC)과 파일럿 비율이 높아지면서 기업에서도 AI 프로젝트가 성공하기 어렵다고 느끼는 분위기"라며 "인력과 모델 성능을 넘어 실제 설계와 전략 문제로 바라볼 때"라고 말했다.
 보스턴컨설팅 조사에 따르면 글로벌 기업 최고경영자(CEO) 중 82%는 '여전히 AI에 낙관적'이라고 응답했지만, pwc 조사에서는 56%가 'AI 프로젝트를 추진한 결과 투자대비수익(ROI)을 체감하지 못했다'고 답했다.
 조 부사장은 "AI 프로젝트가 전사로 확장되지 못하는 대표적인 이유로는 ROI뿐만 아니라 인력, 보안, 거버넌스를 꼽을 수 있다"며 "AI 도메인 전문 인력이 부족하거나 보안·개인정보 규제 준수를 우려하는 기업도 다수"라고 설명했다. 이어 "AI 에이전트 관리와 모니터링에 대한 거버넌스가 부재한 경우도 있다"고 덧붙였다.
 조 부사장은 이러한 한계를 넘어설 전략을 구체화할 때가 왔다고 강조했다. 먼저 범용 대형언어모델(LLM)을 넘어선 버티컬 AI(DSM)를 활용할 것을 제안했다. 금융, 반도체, 보안 등 특정 영역에 특화된 버티컬 AI는 특정 산업 데이터를 학습한 모델인 만큼 동일한 질문이라도 정확한 답변을 줄 수 있다. 산업 지식이 이미 내장돼 있어 온톨로지를 구축하고 시스템을 구축하는 시간을 줄일 수도 있다.
 이를 기반으로 모델 포트폴리오도 다각화할 필요가 있다. 조 부사장은 "업무 요구가 바뀌면 필요한 모델 조합도 달라진다"고 말했다. 일례로 지식검색과 요약에는 검색증강생성(RAG) 및 중형 모델이 필요하겠지만, 반대로 민감한 내부 업무에는 프라이빗 배포 모델을 적용해야 한다. 소형, 중형, 대형을 비롯해 온프레미스 및 서비스형소프트웨어(SaaS) 형태도 필요에 따라 다르게 활용해야 한다.
 보안도 빼놓을 수 없는 요소다. 최근 국내외에서는 챗GPT 데이터 유출을 비롯해 프롬프트 엔지니어링 같은 내외부 위협을 중시해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 여기에 거버넌스도 지켜야 한다. 국내의 경우 AI 기본법을 기반으로 섀도AI에 대한 관리 방안을 요구하고 있어 기업 또한 대응책을 마련할 때가 왔다.
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 조 부사장은 "이러한 4가지 전략을 유기적으로 연결할 때 비즈니스 가치를 실현할 수 있다"며 "AI를 잘 통제하고 안전하게 운영하는 기업이 가치를 증명할 수 있을 것"이라고 말했다.
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 ◆ "모든 데이터 추적, 에이전트까지 관리"…'아티큘8' 강점은?
 펜타린크는 이러한 전략을 쉽게 구현할 수 있는 생성형 AI 플랫폼 '아티큘8(Articul8) AI'를 제시했다. 김정수 펜타린크 전문위원은 "아티큘8은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 모든 데이터를 분석하고 처리할 뿐만 아니라 에이전트까지 관리한다"며 "실행 가능한 인사이트도 도출할 수 있다"고 소개했다.
 아티큘8은 기업 특화형 생성형 AI 플랫폼을 제공하는 전문 기업으로 온톨로지 자동화에 특화돼 있다. 복잡한 데이터를 지각해 추적이 가능하고 자율적으로 행동하는 인사이트를 제공할 수 있다.
 전문 파트너십을 통해 기업이 원하는 도메인별 모델도 구축한다. 아티큘8은 제조 및 산업, 기술 및 금융, 에너지 및 인프라, 크로스 도메인을 비롯해 산업별 모델을 보유하고 있다. 대표적으로 금융 특화 도메인 'Fin-DSM'은 애널리스트 보고서 등 핵심 문서와 에이전트, 특화 모델이 결합된 형태로 제공되고 있다.
 자체 특허를 획득한 자율형 모델 오케스트레이션 엔진 '모델메시(Model Mesh)'도 대표적인 강점이다. 모델메시는 멀티벤더 LLM을 통합 및 분석해 다양한 업무 결과를 고도화하도록 돕는다. 여기에는 지능형 지식그래프와 DSM 오케스트레이션이 적용된 엔진이 가동된다.
 아티큘8은 에이전트 기반 워크플로우도 자동화했다. 복잡한 데이터를 이해한 뒤 도메인 전문 지식이 내재된 특화 모델을 필두로 최적 인사이트를 도출하도록 하고 있다. 이후 업무에 활용하는 작업을 에이전트 기반 플로우로 자동화하도록 한다. 김 전문위원은 "기업은 이를 기반으로 ROI를 확보하고 비즈니스 가치를 현실화할 수 있다"고 자신했다.
 아티큘8은 고객이 AI 프로젝트를 전사로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 대표적으로 고객사 인텔의 경우 엔지니어 기술자가 제조장비 고장 진단에 많은 시간을 할애하는 애로사항을 해결하기 위해 아티큘8을 선택했다. 아티큘8은 분리된 제조 데이터를 활용해 자연어 대화를 통한 원인 분석과 예방 체계를 구축했고, 이로 인해 다운타임이 최소화되는 효과를 얻었다. 펜타린크에 따르면 업무 효율은 30~70% 범위로 개선됐다.
 한편 이날 오찬 세미나는 디지털데일리와 펜타린크, 아티큘8, 크라우드스트라이크가 주최했다. 현장에 참석한 관계자들은 AI 도입 방법에 대한 인사이트를 나누는 시간을 가졌다.
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