AI 거버넌스
에이전트형 AI 현실 점검: 관리되는 데이터 없이는 대부분의 AI 에이전트가 실패하는 이유
핵심 요약: AI 에이전트는 관리되지 않고 신뢰도가 낮은 기업 데이터를 기반으로 작동할 때 실제 운영 환경에서 제대로 작동하지 않습니다. 에이전트 기반 AI는 관리되는 데이터 기반과 휴먼 인 더 루프(HITL) 제어 기능을 필요로 합니다. 워크플로 자동화에 앞서 데이터 및 거버넌스를 재설계해야 합니다. Solix는 기업 데이터를 관리되고, 감사 가능하며, AI에 최적화된 상태로 만들어 에이전트 기반 AI를 구현합니다. AI 에이전트는 이미 우리 주변 어디에나 있습니다. 모든 데모에서 이를 확인할 수 있습니다. […]
AI 거버넌스와 비즈니스별 맥락 정확도
핵심 요점: AI 거버넌스 실패는 모델 정확도 문제만으로 발생하는 경우가 드뭅니다. 오히려 맥락적 부정확성에서 비롯됩니다. 기술적으로는 정확한 답변일지라도 비즈니스, 산업 또는 규제 환경에 맞지 않을 수 있습니다. 비즈니스별 맥락적 정확성은 대부분의 AI 거버넌스 프로그램에서 누락된 핵심 제어 계층입니다. 기업은 모델뿐 아니라 데이터, 맥락, 사용 방식까지 관리해야 합니다. […]
4세대 데이터 플랫폼 없이는 기업 AI가 실패하는 이유
핵심 요약: 엔터프라이즈 AI 실패는 대개 모델 문제가 아니라 데이터 플랫폼 및 거버넌스 문제입니다. 레이크하우스와 기존 스택은 분석을 위해 구축되었지, 엔터프라이즈 규모의 생성형 AI(GenAI) 및 에이전트형 AI를 위해 구축된 것이 아닙니다. 4세대 플랫폼은 핵심 아키텍처에 시맨틱 인텔리전스, 정책 제어 및 AI급 거버넌스를 내장합니다. 규제 대상 조직은 입증 가능한 데이터 계보, 설명 가능성 등이 필요합니다. […]
기업 AI의 진정한 해자는 거버넌스, 감사 가능성 및 정책 시행입니다.
기업용 AI가 실패하는 이유는 모델 자체가 취약해서가 아닙니다. 조직이 AI의 결정이 정책과 법률을 준수했음을 입증하지 못하기 때문입니다. 규제 산업에서 성공의 해자는 바로 거버넌스입니다. 즉, 데이터 계보 및 출처, RBAC 및 ABAC, 최소 권한 원칙, 데이터 보존 및 법적 보호, 그리고 모델이 무엇을 보았고 왜 보았는지 보여주는 감사 추적 등이 중요합니다.
오픈 소스 인텔리전스(OSINT): 기업이 공개 데이터를 활용하여 관리형 AI 및 위험 인텔리전스를 구축하는 방법
오픈 소스 인텔리전스(OSINT)는 공개적으로 이용 가능한 데이터를 수집 및 분석하여 통찰력을 도출하는 활동입니다. 인공지능 시대에 OSINT는 강력한 도구가 되었지만, 관리 체계가 갖춰지지 않으면 위험 부담도 커집니다. 기업은 OSINT를 신뢰할 수 있고 규정을 준수하는 정보로 전환하기 위한 관리 체계를 구축해야 합니다. 주요 내용: OSINT는 공개 데이터를 실행 가능한 정보로 변환합니다. 인공지능은 […]
AI 거버넌스의 누락된 부분: 편향의 유입과 유출에 맞서 싸우기
최근 킨드릴의 최고정보책임자(CIO)인 킴 바실과 함께 진행한 제 팟캐스트(AI 시대의 혁신과 신뢰)를 들어보셨다면 제가 약어를 즐겨 사용한다는 것을 아실 겁니다. AI가 폭발적으로 발전하는 세상에서 기업과 경영진은 FOMO(놓치는 것에 대한 두려움), 즉 'FOMO'를 경험하고 있습니다. 킨드릴은 […]