바야흐로 AI 시대입니다. 많은 기업과 공공기관이 AI를 도입하여 혁신을 이루고자 하지만, 그 여정은 생각보다 순탄치 않습니다.

“어떤 문제부터 AI로 풀어야 할까?”, “우리의 비즈니스에 적합한 AI 기술은 무엇일까?”, “막대한 투자 후 실패로 돌아가면 어떡하지?” 하는 고민들이 첫걸음을 무겁게 만듭니다.

성공적인 AI 도입은 단순히 최신 기술을 구매하는 것에서 끝나지 않습니다. 우리 조직의 문제를 정확히 진단하고, 그에 맞는 AI 솔루션을 설계하며, 기술적 실현 가능성을 검증하는 체계적인 과정이 반드시 필요합니다.

이러한 전략적 첫걸음을 내딛는 가장 효과적인 방법이 바로 AI Discovery Workshop입니다.

이 워크숍은 막연한 아이디어를 구체적인 실행 계획으로 전환하는, AI 도입의 성패를 가르는 핵심 과정이라 할 수 있습니다.

본 포스트에서는 AI Discovery Workshop이 무엇이며, 이 과정을 통해 IT 의사결정자와 전문가들이 반드시 얻어야 할 핵심 개념은 무엇인지 깊이 있게 다뤄보겠습니다.

무료 AI Discovery Workshop은 AI 도입을 고민하는 기관과 기업을 위해 MSAP.ai에서 제공하는 맞춤형 프로그램입니다.

단순한 교육이 아니라 실제로 LLM, RAG, MCP 같은 최신 AI 기술을 배우고 적용할 수 있는 체험형 과정으로 구성되어 있습니다.

하루 만에 아키텍처 설계부터 데모까지 경험할 수 있도록 설계되어 있어, 빠른 시간 안에 실행 가능한 로드맵을 얻을 수 있습니다. 특히 기존 IT 시스템을 버리는 것이 아니라, 보유 자산과 AI를 결합하여 혁신을 이루는 접근 방식을 강조합니다.

워크숍은 사전 미팅을 통해 조직의 상황을 분석한 뒤, 교육·데모·PoC 논의·후속 컨설팅으로 이어지는 단계적 구조를 갖추고 있습니다.

참가자는 엔터프라이즈 AI 플랫폼 구축 전략과 실제 사례를 접하며, 자사의 활용 가능성을 구체적으로 검토할 수 있습니다. 또한 비용 부담 없이 최신 AI 아키텍처를 직접 설계해보는 경험을 통해 기술적 자신감을 확보할 수 있습니다. 공공기관과 기업 모두에게 적합하며, 초기 AI 도입의 시행착오를 줄여줍니다.

최종적으로는 실행 가능한 전략, 예산 활용 방향, 내부 역량 강화 방안을 도출할 수 있습니다. 이처럼 Discovery Workshop은 단기간에 조직이 AI 혁신을 시작할 수 있는 가장 실질적인 길잡이 역할을 합니다.

AI Discovery Workshop은 단순히 기술을 배우는 자리가 아니라, AI를 조직의 전략적 도구로 삼아 실제 성과를 만들어야 하는 분들을 위해 마련된 프로그램입니다.

• 공공기관의 정책 결정자와 IT 담당자에게는 대국민 서비스 혁신과 행정 업무 효율화라는 과제가 늘 부담으로 다가옵니다. AI를 적용해야 한다는 필요성은 분명히 인식하고 있지만, 무엇을 어디서부터 시작해야 할지 막막한 경우가 많습니다. 이 워크숍은 그러한 분들에게 현실적인 첫걸음을 제시합니다.

• 기업의 C-level 임원과 IT 의사결정자 역시 중요한 대상입니다. AI를 새로운 성장 동력으로 삼고 기존 비즈니스 모델을 전환하고자 하지만, 투자 대비 성과, 기술적 복잡성, 그리고 리스크 사이에서 갈등하는 경우가 많습니다. 워크숍은 이러한 고민을 전략적으로 풀어내는 실질적인 나침반 역할을 합니다.

• 프로젝트 매니저와 개발 리더에게도 이 과정은 필요합니다. 현업의 요구사항을 AI로 구현해야 하는 위치에 있지만, LLM, MSA, MCP 같은 새로운 기술 스택에 대한 체계적 이해와 적용 방법이 부족하다면 프로젝트는 늘 불확실성 속에서 진행될 수밖에 없습니다. 워크숍은 이 간극을 해소하고 기술적 자신감을 제공합니다.

결국 이 프로그램은 공공기관과 기업을 막론하고, 비즈니스 목표와 기술적 수단 사이의 거리를 좁히고, AI라는 강력한 도구를 조직의 전략과 정렬시키고자 하는 모든 리더와 전문가에게 꼭 필요한 워크샵이 될 것입니다.

“AI를 도입하려면, 지금껏 써온 시스템을 모두 버리고 완전히 새로 시작해야 하는 걸까?”

인공지능이 가져올 미래에 대한 기대감과 동시에, 수십 년간 비즈니스를 지탱해 온 기존 시스템을 송두리째 바꿔야 할지도 모른다는 막연한 두려움이 공존하는 것이 현실입니다.

마치 낡은 건물을 허물고 새로운 마천루를 짓는 것처럼, AI 도입을 ‘전면 교체(Rip and Replace)’라는 거대한 프로젝트로 인식하는 경우가 많습니다.

진정한 AI 혁신은 파괴가 아닌 융합에서 시작됩니다. AI는 기존 시스템을 대체하는 불도저가 아니라, 견고한 토대 위에 더 높은 가치를 쌓아 올리는 가장 강력한 증축 도구입니다.

• POC 사전 미팅(30–60분):
  비즈니스 목표·IT/데이터 현황·규제/보안 요구 파악 → POC 후보 2~3개 압축, 성공 기준 초안 합의.

• Discovery Day 오전(개념 정렬):
  LLM 선택 기준, RAG 결합 전략, MCP 컨텍스트 표준화, MSA 확장성, 운영 필수요소(서빙·데이터·보안·관측성·비용) 학습.

• Discovery Day – 오후(POC 설계):
  최우선 과제 1개 확정 → 사용자 여정·데이터/보안 점검 → 아키텍처 스케치(LLM·RAG/MCP·MSA 인터페이스) → 정량 성공지표 수립.

• Discovery Day – Wrap up:
  POC 일정·역할·리스크/대응 정의, 착수 가능한 최소기능(MVP) 확정.

• POC 결과 리뷰/확장 결정:
  합의한 지표로 성과 평가, 이슈·편향 분석/백로그화 → 운영 확장·보안 심사·예산 편성의 다음 액션 확정.

이 워크숍은 “무엇을 왜, 어떻게” 할지 빠르게 수렴시키는 데 초점을 둡니다. 출발점은 짧은 사전 미팅입니다. 여기서 귀 조직의 비즈니스 목표와 현행 IT 환경, 보유 데이터의 위치와 품질, 준수해야 할 보안·규제 요건을 간단명료하게 정리합니다. 동시에 워크숍의 기대 성과를 구체화하고, 실제 효과가 크고 구현 가능한 POC 후보 과제 2~3개를 우선순위로 묶습니다. 이 과정에서 “왜 지금 AI인가”라는 문제의식을 공유하고, 검증 범위와 가정, 평가 관점을 초안 수준으로 합의해 둡니다. 이후 참가자 역할을 확정하고, 필요한 문서 접근 방식과 데모 환경의 제약을 확인하며, 성공 기준의 뼈대를 함께 마련합니다.

본행사 1일 Discovery Workshop은 오전과 오후로 나뉩니다.

오전에는 핵심 개념을 한 언어로 정렬합니다. 최신 LLM 동향과 선택 기준(성능·비용·제약), 사내 지식을 결합하는 RAG 전략, 그리고 모델이 일관된 성능을 내도록 MCP(Model Context Protocol)로 컨텍스트를 표준화하는 방법을 다룹니다. 더불어 MSA(Microservices Architecture)를 통해 서비스를 모듈로 분해해 독립적으로 확장·교체 가능하게 만드는 설계 원칙을 정리합니다. 이 모든 내용을 운영 관점에서 재구성해, 모델 서빙 구조, 데이터 파이프라인, 보안과 관측성(Observability), 비용 통제 프레임까지 실제 사례와 함께 설명합니다. 목표는 기술 “소개”가 아니라, 귀 조직의 환경에 어떻게 적용·판단할지 기준을 맞추는 것입니다.

오후에는 POC로 검증할 단일 과제를 구체화합니다. 사전 후보군을 비즈니스 임팩트와 실현 가능성으로 다시 평가한 뒤, 최우선 과제 하나를 확정합니다. 문제 정의를 한두 문장으로 고정하고, 사용자 여정으로 전개하여 누가·언제·무엇을 얻는지를 명확히 합니다. 이어서 필요 데이터의 원천과 접근 방식, 개인정보 보호와 규제 준수 포인트를 함께 점검합니다. 아키텍처 설계에서는 LLM 선택 기준과 컨텍스트 전략(예: RAG 또는 대안), MCP를 통한 컨텍스트 전달 경로, 그리고 MSA 기반 서비스 분해와 인터페이스 정의를 간단한 다이어그램 수준으로 스케치합니다.

워크숍이 끝나면 곧바로 결과물 패키지를 정리해 드립니다. 여기에는 문제 정의와 범위, 아키텍처 개요(LLM·RAG/MCP·MSA 인터페이스), 데이터·보안 고려사항, 성공 기준, 일정과 역할이 포함됩니다. 더불어 즉시 구현 가능한 최소 기능(MVP)과 검증 시나리오를 명확히 기록하여, 다음 날부터 팀이 바로 착수할 수 있게 합니다. 필요 시 모델·인프라 옵션의 비용 추정과 비교표도 함께 제공해 의사결정을 가속화합니다.

POC가 진행되면 리뷰 미팅으로 마무리합니다. 워크숍에서 합의했던 지표에 따라 성과를 평가하고, 편향·Hallucination·성능 저하 등 관측된 이슈를 분석합니다. 개선 과제는 백로그로 정리하고, 운영 환경으로의 확장을 기술·비용·거버넌스 관점에서 점검합니다. 결과가 기준을 충족하면, 본사업 전환 단계, 추가 데이터 통합 계획, 보안 심사와 예산 편성까지 구체적 다음 액션을 캘린더에 올립니다.

전 과정을 거치면 귀 조직은 단순한 개념 이해를 넘어, 명확한 문제 정의, 실행 가능한 아키텍처, 측정 가능한 성공 기준, 리스크가 관리된 일정을 갖춘 구체적 POC 계획을 확보하시게 됩니다. 요약하면, 이 워크숍은 초기의 불확실성을 빠르게 줄이고, 가치 검증에 바로 착수할 수 있도록 만드는 가장 실질적인 첫걸음입니다.

AI Discovery Workshop에서는 단순히 AI 트렌드를 훑는 데 그치지 않습니다. 성공적인 AI 시스템을 구축하고 운영하기 위해 반드시 알아야 할 핵심적인 기술과 아키텍처 개념을 깊이 있게 학습하고 토론하게 됩니다.

우리는 먼저 ‘AI’, 특히 최근 기술의 정점에 있는 ‘거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)’의 본질을 명확히 이해해야 합니다. LLM은 단순히 인간의 언어를 흉내 내는 챗봇이 아닙니다. 방대한 데이터를 기반으로 복잡한 문맥을 이해하고, 추론하며, 새로운 콘텐츠를 생성하는 ‘인지 능력’을 갖춘 엔진입니다.

워크숍에서는 GPT, LLaMA, Claude와 같은 최신 LLM들의 특성과 강점을 비교 분석하고, 우리 조직의 데이터와 비즈니스 목적에 가장 적합한 모델이 무엇인지 판단하는 기준을 세웁니다. 더 나아가, 단순히 API를 호출하는 수준을 넘어, Fine-tuning이나 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 와 같은 고급 기술을 활용하여 어떻게 우리 조직만의 특화된 AI를 만들 수 있는지에 대한 기술적 로드맵을 그리게 됩니다. 이는 AI를 단순한 소비재가 아닌, 조직의 핵심 자산으로 만드는 첫걸음입니다.

아무리 뛰어난 LLM이라도, 이를 안정적으로 서비스하고 지속적으로 발전시킬 수 있는 아키텍처 없이는 사상누각에 불과합니다. 워크숍에서는 AI 시대를 위한 현대적인 아키텍처 패러다임, 마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture, MSA) 와 모델-컨텍스트 프로토콜(Model-Context Protocol, MCP) 의 중요성을 집중적으로 다룹니다.

MSA는 거대한 단일 애플리케이션(Monolithic)을 기능별로 잘게 쪼개어 독립적으로 개발, 배포, 확장할 수 있게 하는 구조입니다. AI 시스템에서 MSA가 중요한 이유는 명확합니다. AI 모델의 추론(Inference) 로직, 데이터 전처리 로직, 사용자 인터페이스, 외부 시스템 연동 등 각기 다른 요구사항을 가진 기능들을 독립된 서비스로 분리함으로써, 특정 기능의 업데이트가 전체 시스템에 미치는 영향을 최소화하고, 트래픽이 몰리는 AI 추론 서비스만 선택적으로 확장하는 등 유연하고 탄력적인 운영이 가능해집니다.

MCP(Model-Context Protocol) 는 MSA 환경에서 각기 분리된 서비스들이 AI 모델과 어떻게 효과적으로 ‘소통’할 것인가에 대한 약속, 즉 프로토콜입니다. AI 모델이 최상의 성능을 내기 위해서는 사용자의 질문뿐만 아니라, 대화의 이력, 사용자 정보, 외부 데이터 등 풍부한 ‘컨텍스트(Context)’가 필요합니다. MCP는 이러한 컨텍스트 정보를 어떤 형식으로, 어떤 경로를 통해 AI 모델에 전달하고 결과를 받을 것인지 표준화하여, 복잡한 AI 애플리케이션의 데이터 흐름을 체계적으로 관리하고 예측 가능하게 만듭니다. 이는 마치 인체의 신경망처럼, 두뇌(AI 모델)가 각 기관(마이크로서비스)으로부터 필요한 정보를 정확히 받아 최적의 판단을 내리게 하는 핵심적인 역할을 합니다.

이 두 가지 개념을 이해하는 것은, 일회성 AI 데모를 만드는 것을 넘어, 변화에 빠르게 대응하고 지속적으로 성장할 수 있는 ‘살아있는 AI 시스템’을 구축하기 위한 필수적인 설계 역량을 갖추는 것과 같습니다.

워크숍의 하이라이트는 논의된 아이디어와 학습한 기술을 바탕으로 실질적인 AI PoC(Proof of Concept, 기술 검증) 를 설계하는 과정입니다. 이는 단순한 기능 실습을 넘어, 우리 조직의 가장 시급하고 중요한 문제를 해결할 AI 솔루션의 축소판을 직접 기획하는 전략적인 활동입니다.

PoC 설계 세션에서는 다음의 질문에 대한 답을 함께 찾아 나갑니다.

• 문제 정의(Problem Definition):
  우리가 해결하려는 가장 구체적인 비즈니스 문제는 무엇인가? (예: “신입 직원의 반복적인 내부 규정 문의 응대 시간을 80% 단축한다.”)

• 솔루션 스코핑(Solution Scoping):
  이 문제를 해결하기 위해 AI는 어떤 역할을 해야 하는가? 어떤 데이터가 필요하며, 사용자 경험(UX)은 어떻게 구성되어야 하는가?

• 성공 기준(Success Criteria):
  PoC가 성공했다고 판단할 수 있는 명확하고 측정 가능한 지표는 무엇인가? (예: “내부 규정 문서 기반으로 85% 이상의 정확도로 답변 생성”, “평균 응답 시간 3초 이내”)

• 기술 스택 및 아키텍처 설계:
  어떤 LLM을 기반으로 할 것인가? MSA와 MCP를 적용하여 PoC 시스템을 어떻게 간소화하여 설계할 것인가?

• 실행 계획 및 로드맵:
  PoC 개발을 위해 필요한 리소스는 무엇이며, 기간은 얼마나 소요될 것인가? PoC 성공 이후 본 프로젝트로 확장하기 위한 단계는 어떻게 되는가?

이 과정을 통해 참여자들은 막연했던 ‘AI 도입’이라는 과제를 ‘측정 가능하고 실행 가능한 PoC 프로젝트’라는 구체적인 결과물로 손에 쥐게 됩니다. 이는 불확실성을 제거하고, 경영진과 이해관계자들을 설득하여 실질적인 투자와 지원을 이끌어내는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

AI Discovery Workshop에 참여하면 단순한 교육 이상의 실질적인 성과와 경험을 얻을 수 있습니다.

워크샵을 통해 LLM, RAG, MCP, MSA 등 AI 적용에 필수적인 핵심 개념을 구체적으로 배우고, Showcase 데모를 통해 실제 활용 사례를 직접 확인합니다. 이를 통해 조직은 단순히 기술 용어를 아는 수준을 넘어, 자사 환경에 가장 적합한 AI 도입 전략과 실행 방향을 수립할 수 있습니다.

실습 세션에서 참가자는 자신의 업무를 MSA 기반 서비스로 도출하고, MCP 구조로 전환한 뒤 Kubernetes 컨테이너로 실행해 봅니다. 이어 LLM을 Prompt로 호출하여 실제 구동되는 프로토타입을 만들어 보면서, “우리 조직이 직접 AI를 돌려봤다”는 경험을 얻게 됩니다. 이러한 실행 가능한 코어 프로토타입은 단순한 데모가 아닌, 확장 가능한 구조를 지니며, 향후 비즈니스 로직을 추가해 곧바로 서비스로 발전시킬 수 있는 출발점이 됩니다.

예를 들어, 행정기관에서는 규정집 검색이나 문서 질의응답을 자동화하여 행정 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있고, 기업 현장에서는 24시간 고객 응대, 자동 보고서 생성, 내부 문서 요약 등 다양한 영역에서 효율을 높일 수 있습니다. 또한 RAG 기법을 활용하면 AI의 답변이 실제 데이터와 근거에 기반한 신뢰성 있는 결과를 제공하여, 도입 리스크를 줄일 수 있습니다.

워크샵 종료 후 전문가들이 결과물을 점검하고, AI 도입 업무를 어떻게 확장할지, 플랫폼 구축 시 예산·기간·조직 역량을 어떻게 배분할지에 대한 맞춤형 조언을 제공합니다. 단순히 하루의 경험으로 끝나는 것이 아니라, 향후 본격적인 프로젝트로 이어질 수 있는 구체적 로드맵을 얻는 기회가 됩니다.

마지막으로, 모든 과정이 무료로 제공되므로 재정적 부담 없이 최신 AI 컨설팅과 실습 교육을 받을 수 있습니다. 일반적으로 이 수준의 맞춤 교육과 프로토타입 개발 컨설팅은 상당한 비용이 요구되지만, 본 워크샵은 AI 도입의 진입장벽을 사실상 제거해줍니다.

결론적으로, 참가 조직은 AI 시대에 필요한 지식과 실행 경험, 그리고 실제 도입을 위한 로드맵까지 확보함으로써 디지털 혁신 경쟁에서 한 발 앞서 나갈 수 있게 됩니다.

무료 AI Discovery Workshop 워크샵은 MSAP.ai Lab 대전 에서 진행됩니다. 이곳은 단순한 강의실을 넘어, 실제 AI 플랫폼을 체험할 수 있는 데모 쇼룸을 갖추고 있다는 점에서 특별한 의미가 있습니다.

AI 기술은 단순한 설명만으로는 이해하기 어렵습니다. LLM, RAG, MCP, MSA 같은 개념도 직접 보고 실습해야 진정한 의미를 체감할 수 있습니다.

MSAP.ai Lab 쇼룸은 이러한 학습 효과를 극대화하기 위해 마련된 공간입니다.

• Public LLM과 Private LLM 모두 구축되어 있어, 다양한 운영 환경을 직접 비교하고 체험할 수 있습니다.
• 실제 인프라 운영 환경 확인 가능: 단순 시연이 아닌, 실제 AI 플랫폼 운영 방식을 눈으로 보고 배울 수 있습니다.
• 즉각적인 반영과 피드백: 데모 중에도 시스템 설정을 곧바로 변경할 수 있어, 질문과 요구사항이 즉시 반영됩니다.

즉, 이 쇼룸은 이론과 실습을 연결해주는 체험형 학습 공간입니다.

MSAP.ai Lab 대전은 북대전 IC 바로 옆에 위치하여 지방에서도 접근성이 매우 뛰어납니다. 고속도로 진입이 편리해 충청권, 호남권, 영남권에서 모두 방문하기 용이합니다.

워크샵이나 교육은 소규모 집중 실습부터 대규모 세미나까지 다양한 형태로 이루어집니다. 이를 위해 MSAP.ai Lab은 다음과 같은 회의 공간을 갖추고 있습니다.

• 30명 규모 회의실: 집중형 워크샵, 실습 위주의 교육에 최적
• 100명 규모 대형 회의실: 대규모 세미나, 단체 교육 프로그램에 적합

워크샵은 반드시 MSAP.ai Lab에서만 진행할 필요가 없습니다.

고객이 원하시는 장소에서 진행이 가능하며, 고객사의 사무실로 직접 방문하는 온사이트(onsite) 컨설팅도 제공합니다. 또한, 오픈마루 서울 본사(서울숲 회의실), 대전 MSAP.ai Lab 쇼룸, 또는 고객이 편안하게 이용할 수 있는 별도의 장소에서도 워크샵을 진행할 수 있습니다.

👉 자세한 위치 및 시설 안내는 MSAP.ai Lab 안내 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

성공적인 AI 도입은 마라톤과 같습니다. 방향 설정 없이 무작정 빨리 달리기만 하면 엉뚱한 곳에 도착하거나 쉽게 지쳐버릴 수 있습니다. AI Discovery Workshop은 우리가 달려갈 방향을 정확히 설정하고, 페이스를 조절하며, 함께 뛸 동료들과 전략을 공유하는 소중한 시간입니다.

기술의 잠재력을 우리 조직의 현실적인 문제와 연결하고, 추상적인 아이디어를 구체적인 실행 계획으로 바꾸는 이 과정을 통해, 여러분의 조직은 AI 도입이라는 험난하지만 가치 있는 여정을 성공적으로 시작할 수 있을 것입니다. AI 혁신의 첫 단추, AI Discovery Workshop으로 올바르게 채워보시길 바랍니다.