생성형 AI 시대, 지속적이고 자동화된 AI 거버넌스가 답이다
생성형 AI의 실험 단계를 넘어, 이제 기업들은 AI를 실제 비즈니스에 적극적으로 도입하고 있습니다. 운영 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하며, 혁신을 가속화하기 위해서죠. 하지만 AI 도입이 증가함에 따라 평판, 법적, 재정적 위험 역시 커지고 있습니다. 따라서, 좋은 거버넌스를 구축하는 것이 성공적인 AI 도입의 핵심입니다. 가트너는 AI 거버넌스와 보안 도구에 투자하는 기업이 그렇지 않은 기업보다 35% 더 많은 매출 성장을 달성할 것으로 예상합니다.
AI 거버넌스의 복잡성
AI 거버넌스는 단순한 기술적 문제가 아닌, 다각적인 도전 과제입니다. AI 시스템은 종종 블랙박스처럼 작동하여 기존의 감사 방식을 무력화합니다. 또한, AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 특히 자율 시스템의 등장은 새로운 도전 과제를 야기합니다. 고객 환불을 자동화하는 AI 에이전트는 금융 시스템과 상호작용하며, 사기나 오용과 같은 잠재적 위험을 탐색해야 합니다. 규제 환경 또한 변화하고 있으며, 이는 기업이 글로벌 컴플라이언스를 준수하면서 국가별 법률에 대비해야 하는 부담을 가중시킵니다.
반응적 거버넌스의 한계
초기 SaaS 및 Web2 기업들은 거버넌스 문제가 발생했을 때 사후 대응 전략에 의존하는 경우가 많았습니다. 하지만 이러한 반응적 접근 방식은 비용이 많이 들고 비효율적이었습니다. SaaS 애플리케이션은 사용자 액세스 관리에 어려움을 겪었고, Web2 플랫폼은 개인 정보 침해 문제에 직면했습니다. 전환점이 된 것은 지속적이고 자동화된 거버넌스의 도입이었습니다. SaaS 기업은 CI/CD 파이프라인을 구현하여 소프트웨어 테스트를 자동화했고, Web2 플랫폼은 머신러닝을 사용하여 부적절한 콘텐츠를 감지했습니다. AI 역시 지금 비슷한 교차점에 서 있습니다.
지속적이고 자동화된 AI 거버넌스
지속적이고 자동화된 접근 방식은 효과적인 AI 거버넌스의 핵심입니다. 이러한 기능을 운영에 적용할 수 있는 도구를 도입함으로써 기업은 변화하는 규정 준수 요구에 적응하면서 평판, 재무, 법적 위험을 사전에 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 지속적이고 자동화된 AI 거버넌스 시스템은 데이터를 추적하여 EU AI 법, ISO 42001과 같은 다양한 법률을 준수하도록 보장할 수 있습니다. 또한, 수동 감독의 필요성을 줄여 기술팀이 혁신에 집중할 수 있도록 합니다.
결론
AI를 비즈니스 운영에 점점 더 많이 통합함에 따라 효과적인 거버넌스의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 지속적이고 자동화된 모니터링에 중점을 둔 거버넌스 전략을 채택하는 기업은 경쟁 우위를 확보하고, 위험을 줄이면서 배포를 가속화할 수 있습니다. 지금 바로 AI 거버넌스 전략을 점검하고, 지속적이고 자동화된 접근 방식을 도입하여 책임 있는 AI 혁신을 추진하십시오.
