교육
찾아가는 AI 네이티브 세미나
찾아가는 AI 네이티브 세미나는 조직 업무에 맞춰 “어디서부터 어떻게 AI를 도입할지” 실행 가능한 로드맵을 함께 설계해주는 세미나입니다.
찾아가는 AI 네이티브 세미나: 기업·공공기관을 위한 AI 네이티브 구축 로드맵
AI 이야기만 나오면 머리가 복잡해지시나요? AI 이야기가 나오면 회의실 공기가 무거워집니다.
GPU, LLM, RAG, Agent, 보안, 비용, 조직 구조…
누구도 명확한 답을 주지 못한 채 “일단 검토해보자”로 끝나는 회의, 익숙하지 않으신가요?
그래서 준비했습니다.
이론 강의가 아닌, ‘현장에서 바로 써먹는 AI 도입 전략’만 다루는 실전형 세미나. 바로 찾아가는 AI 네이티브 세미나입니다.
찾아가는 AI 네이티브 세미나 신청
AI 해야 하는 건 알겠는데… 도대체 어디서부터 시작해야 하죠?
AI 사업을 하려면 GPU 서버부터 구매해야 하나요? 자체 LLM 모델을 학습해야 하나요?
ChatGPT, LLM, RAG, Vector DB, Graph DB, AI Agent, AI Workflow, MCP, Kubernetes, Docker, N8N, Gemini 같은 기술 스택을 전부 이해해야 AI를 할 수 있나요?
회사나 공공기관에서 ChatGPT 사용을 막고 있는데, 그러면 내부에서는 AI를 어떻게 써야 하나요?
이미 직원들이 ChatGPT를 개인적으로 쓰고 있는데, 이걸로도 AI 도입이라고 볼 수 있나요? 아니면 별도의 시스템이 필요한가요?
PoC만 하다가 끝나는 사례가 많던데, 실제 운영 시스템으로 연결하려면 무엇이 가장 중요할까요?
AI를 붙이면 보안, 개인정보, 내부 데이터 유출 문제는 어떻게 관리해야 하나요?
AI 인프라 비용이 폭증한다는 이야기가 많은데, 비용 통제는 어떻게 해야 하나요?
외산 SaaS AI 서비스를 써야 할까요, 아니면 내부 구축형 AI 구조가 더 안전할까요?
AI 전담 조직이 필요한가요? 기존 IT 조직으로도 충분히 운영이 가능한가요?
AI 도입 성과를 경영진에게 어떻게 수치로 설명해야 하나요? ROI는 어떻게 증명하나요?
단순 챗봇 수준을 넘어서 ‘업무 자동화’까지 가려면 무엇이 추가로 필요할까요?
우리 회사 규모와 예산에 맞는 현실적인 AI 도입 단계는 어디까지가 적정선일까요?
AI 사업을 하려면 GPU 서버를 먼저 구매해야 하나? AI 모델 학습을 시켜야 하나?
찾아가는 AI 네이티브 세미나는 이런 분들을 위해 설계되었습니다
- AI 도입을 검토해야 하는 IT 책임자, CIO, CTO
- AI 전략 방향을 결정해야 하는 기획·DX 담당 임원
- 현장에서 실무 적용을 고민하는 AI·데이터·플랫폼 담당자
- “AI 해야 한다”는 압박은 받지만 방향이 없는 조직
찾아가는 AI 네이티브 세미나를 통해 무엇을 얻을 수 있나요?
GPU부터 사는 조직이 놓치는 것: 기술 투자보다 업무 설계가 선행되어야 합니다
AI 성과를 만드는 출발점은 장비가 아니라 “어떤 업무를 자동화하고 어떤 기준으로 검증할 것인가”라는 설계 능력입니다.
GPU는 수단이고, 데이터 자산 정의·업무 흐름 재구성·책임 주체 설정이 먼저 정리될 때 투자도 효율과 성과로 연결됩니다.
1. “ChatGPT를 못 쓰는데, 그러면 AI는 못 하나요?”
대부분 조직이 ChatGPT를 막는 이유는 AI 자체가 아니라 외부 서버로 데이터가 나가는 구조 때문입니다. 따라서 선택지는 두 가지입니다.
첫째, 사내망 또는 전용 클라우드 환경에서 동작하는 프라이빗 AI 구조를 구성하는 방식입니다. 내부 데이터는 내부에 두고, 모델 접근만 통제된 형태로 설계합니다.
둘째, AI를 “답을 만들어내는 도구”가 아니라 내부 근거를 찾아 요약·정리하는 구조(RAG 기반)로 전환하는 방식입니다. 이 방식은 보안·감사·책임성 측면에서 훨씬 안전합니다.
즉, “ChatGPT를 못 쓰면 AI를 못 한다”는 말은 기술적 오해입니다. 문제는 어떤 구조로 쓰느냐입니다.
2. “직원들이 ChatGPT를 써봤는데, 우리도 AI 하는 거 아닌가요?”
개인 사용과 조직 시스템은 완전히 다릅니다. 조직 차원의 AI는 다음 요소가 반드시 필요합니다.
- 사내 데이터 연동
- 접근 권한 관리
- 정확도와 비용 모니터링
- 결과 검증 프로세스
- 책임 승인 구조
AI를 “시스템 리스크 관리 대상”으로 규정한 이유도 여기에 있습니다. AI는 개인 도구가 아니라 운영 시스템이 되는 순간부터 관리 체계가 필요합니다.
3. “AI 사업 하려면 GPU 서버부터 사야 하나요?”
장비보다 중요한 것은 ‘업무 설계 능력’입니다. 많은 조직이 AI = GPU = 모델 개발이라고 생각합니다. 하지만 실제 AI 성공 사례의 공통점은 다릅니다.
중요한 것은
- 어떤 업무를 자동화할 것인지
- 어떤 데이터가 핵심 자산인지
- 결과를 어떻게 검증할 것인지
- 누가 책임질 것인지
ISO 42001이 AI 관리체계를 국제 표준으로 만든 이유도, AI가 기술이 아니라 경영 시스템이 되었기 때문입니다.
GPU는 수단일 뿐입니다. 먼저 필요한 것은 업무 구조 설계 능력입니다.
4. “AI 도입이 왜 이렇게 어려운가요?”
기술보다 ‘조직 현실’이 더 큰 장벽입니다. 현장에서 가장 많이 막히는 지점은 시스템 통합에 따른 다음 세 가지입니다.
- 데이터 품질과 소유권 정리 부족
- 보안·개인정보 규정 충돌
- 책임 소재 불명확
그래서 많은 조직이 챗봇 PoC까지는 만들지만, 실제 운영 단계에서 멈춥니다. AI는 실험보다 운영 전환 전략이 더 중요합니다.
5. “IT 담당자가 AI를 모르는데 어디서부터 시작해야 하나요?”
AI 키워드는 다음 네 계층으로 정리하면 이해가 쉬워집니다.
| 구분 | 대표 기술/구성요소 | 핵심역할 | 조직 관점에서의 의미 |
|---|---|---|---|
| ① 모델 계층 | LLM, Embedding Model | 자연어와 의미를 수치화·해석하는 AI 엔진 | AI의 “두뇌 역할”. 텍스트 이해·요약·분류·추론의 기반 |
| ② 지식 계층 | RAG, Vector DB, Graph DB, Ontology,MCP | 내부 데이터와 AI를 연결하는 지식 구조 | 사내 문서·DB·업무정보를 AI가 활용 가능하게 만드는 핵심 인프라 |
| ③ 자동화 계층 | AI Agent, Workflow | 업무 프로세스를 자동 실행 | 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 처리하는 실행 계층 |
| ④ 운영 계층 | Kuberentes, Container, 보안, 로그, 비용 관리 | AI 서비스를 안정적으로 운영하는 인프라 | 성능, 안정성, 보안, 비용 통제를 담당하는 운영 기반 |
📌실무 적용 핵심 포인트
- 조직은 네 계층을 모두 동시에 구축할 필요가 없습니다.
- 현재 가장 병목이 발생하는 계층부터 단계적으로 정리하는 것이 현실적인 접근입니다.
- 기술 도입의 목적은 “최신 스택 확보”가 아니라 업무 생산성과 운영 안정성 개선입니다.
핵심 메시지 정리
AI 도입은 기술 쇼핑이 아닙니다. 업무 구조를 재설계하는 경영 프로젝트입니다.
“AI가 실제 업무 속도를 줄이고, 오류를 낮추고, 운영 부담을 줄였는가”
이 질문에 답할 수 있는 구조를 만드는 것이 진짜 AI 도입입니다.
References & Related Links
- AI Discovery Workshop 알아보기
- LLM, RAG, MCP 같은 최신 AI 기술을 배우고 적용하며, 하루 만에 MSA 설계부터 배포까지 직접 체험하는 실전형 워크숍
