엔터프라이즈 AI
진정한 기업 변혁은 RAG 대 CAG의 대립이 아닙니다.
기업 AI가 실패하는 이유는 모델이 충분히 똑똑하지 않아서가 아니라, 이미 사실로 입증된 것을 기억하지 못하기 때문입니다. 검색 증강 세대(RAG)는 AI의 기억상실을 유발하는 반면, 캐시 증강 세대(CAG)는 조직의 기억을 구축합니다. 이러한 차이가 AI가 규제가 엄격하고 위험도가 높은 환경에서 작동할 수 있는지 여부를 결정합니다. 주요 정의: 검색 증강 세대(RAG): AI […]
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.
인공지능 시대에 기업의 미래를 재구상하다
새해가 시작되면서, 저는 오늘날 거의 모든 CEO, CIO, CTO가 고심하고 있는 질문에 대해 생각해 보았습니다. 지난 2년 동안 기업들은 챗봇, 코파일럿, 대시보드, 개념 증명 등 AI 파일럿 프로젝트에 막대한 투자를 해왔습니다. 그러나 많은 리더들은 기존 아키텍처에 AI를 덧붙이는 것만으로는 진정한 혁신을 이룰 수 없다는 사실을 깨닫고 있습니다. […]
신뢰를 설계하는 방식: AI 거버넌스, EU AI법 준비 태세 및 증거 기반 분석
AI에 대한 신뢰는 단순한 느낌이 아닙니다. 통제, 증거, 그리고 감사 가능성을 의미합니다. 답변의 출처를 설명할 수 없다면 비즈니스 규모로 확장할 수 없습니다. AI가 행동할 수 있게 된 순간부터 거버넌스가 시급해지는 이유는 무엇일까요? 기존 BI는 느린 주기를 용인했습니다. 대시보드에 오류가 있더라도 다음 주에 발견할 수 있었습니다. 하지만 이제는 다릅니다.
AI를 위한 데이터 탐색: 에이전트 확장에 앞서 탐색 가능성 격차를 해소하세요
AI가 정확한 데이터를 안정적으로 찾지 못하면, 이후의 모든 과정이 모델 문제처럼 보일 수 있습니다. 하지만 이는 모델 문제가 아니라, 데이터 검색 가능성 문제입니다. 데이터 검색 가능성은 단순한 검색이 아니라 신뢰의 문제입니다. 기업용 AI에서 데이터 검색 가능성이란, 어시스턴트나 에이전트가 답변의 근거가 되는 데이터, 논리, 그리고 결정 과정을 찾아내고, 이해하고, 추적할 수 있는 능력을 의미합니다. 데이터 검색 가능성이 확보되면 […]
MCP, 구조화된 컨텍스트 인터페이스, 그리고 AI 거버넌스가 마침내 현실이 되는 이유
MCP는 전략이 아닙니다. MCP는 연결망입니다. 전략은 AI의 일관성을 확보하는 관리되고, 검색 가능하며, 제공되는 데이터 기반입니다. 핵심 문제는 기업들이 AI 코파일럿과 AI 에이전트를 배포하는 데 경쟁하고 있지만, 신뢰 격차가 심각하다는 것입니다. AI가 단순히 답변하는 것을 넘어 행동할 수 있게 되면, 모든 취약한 통합은 위험 요소가 됩니다. 일관성이 부족한 것은 […]