퇴근길 실험실

디지털 전환(DX) 전략은 기존의 경영전략이나 IT 전략과 무엇이 같고, 무엇이 다를까? 많은 조직이 DX를 추진하려 할 때 기존 전략 틀 안에서 혼란을 겪는다. "그거 IT 전략이랑 뭐가 달라?", "기존 경영전략에 그냥 디지털 과제 하나 붙이면 되는 거 아냐?"라는 질문이 대표적이다.이 글에서는 DX 전략이 기존 전략들과 어떻게 연결되며, 무엇이 본질적으로 다른지를 정리해 본다. 기존 전략과 DX 전략의 관계를 이해하면, 중복 없이 강력한 전략 체계를 수립할 수 있다.1. 세 전략의 핵심 목적 비교구분경영전략IT전략DX전략목적기업의 지속가능한 성장과 경쟁력 확보비즈니스 전략을 지원하는 IT 자원 최적화디지털 기술을 기반으로 전사적 혁신 및 민첩성 확보핵심 질문"무엇으로 경쟁할 것인가?""IT로 어떻게..

디지털 전환(Digital Transformation, 이하 DX)은 이제 더 이상 일부 기업의 선택이 아니라, 모든 기업이 맞닥뜨려야 할 생존 전략이 되었다. 하지만 "DX 전략을 세워야 한다"는 말을 들으면 막연한 경우가 많다. 무엇부터 해야 할지, 기존 IT 전략과는 어떤 차이가 있는지 명확하지 않기 때문이다.이 글에서는 DX 전략이란 무엇인지, 기존의 전략들과 어떤 차별점이 있는지, 왜 지금 DX 전략 수립이 필요한지에 대해 정리해본다.1. 디지털 전환(DX)의 정의단순한 디지털화(Digitization) 또는 디지털 기술 도입(Digitalization)과 DX는 다르다.디지털화와 디지털 전환의 차이 용어의미예시Digitization아날로그 데이터를 디지털로 전환종이 문서를 PDF로 스캔Digi..

12편에 걸친 이 시리즈를 통해, 우리는 LLM, sLLM, SLM이라는 생성형 AI 기술의 실무적 도입 과정을 폭넓게 살펴봤다. 이제는 단순히 "쓸 수 있느냐"를 넘어서, **"어떻게 도입하고, 어떻게 운영하며, 어떻게 발전시킬 것인가"**에 대한 전략이 필요한 시점이다.이번 마지막 글에서는 시리즈 전체를 정리하고, 앞으로의 기술 발전과 기업의 준비 전략을 제시해본다.1. 핵심 요약: 우리가 다뤘던 11가지 주제주제핵심 내용1편LLM, sLLM, SLM의 기본 개념과 차이2편기업이 sLLM/SLM에 주목하는 이유3편세 모델의 구조·운영 방식 기술 비교4편GPT, Claude, Gemini 등 서비스 비교5편sLLM/SLM 솔루션과 오픈소스 정리6편도입 전 고려사항 7가지 체크리스트7편사내 구축 vs 클..

LLM은 독립형 챗봇이나 요약 도구로도 강력하지만, 진짜 힘은 기업 시스템과 연결될 때 발휘된다. 업무 시스템과 연동된 LLM은 단순 질문응답을 넘어, 실제로 생산성과 비용 절감 효과를 창출한다.이번 글에서는 LLM, sLLM, SLM을 ERP, CRM, 지식관리시스템(KMS) 등 기업 핵심 시스템과 통합하는 전략과 사례를 정리해본다.1. 왜 통합이 중요한가?기업의 대부분 정보는 사내 시스템에 저장되어 있음 (ERP, SAP, Salesforce, NAS 등)LLM이 외부 정보만 다룬다면 조직 고유의 맥락 반영이 불가능함✅ 통합 = 맥락 + 정답률 향상 + 사용자 만족도 증가2. 통합을 위한 기본 구조: RAG 아키텍처RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 기업 시스템과 LLM..

LLM을 도입하는 것보다 더 어려운 것은, 그 모델을 지속적으로 운영하고 개선하는 일이다. 사내 문서가 늘어나고, 질문 유형이 변하고, 기술도 매일 바뀐다. 이 변화에 대응하지 못하면 LLM은 초기 도입 효과만 내고 사라질 수 있다.이번 글에서는 LLM/sLLM/SLM의 도입 이후 반드시 고민해야 할 운영 전략을 정리한다.1. 지속 학습 전략 (Continuous Learning)✅ 왜 필요한가?문서가 업데이트되고, 조직의 정책이 바뀌면 기존 응답이 틀릴 수 있음챗봇/문서 요약/자동화 응답이 정확성을 유지하려면 주기적 학습이 필요함✅ 어떻게 구현하는가?정기적인 사내 데이터 업데이트RAG 기반의 인덱스 주기적 재생성일부는 Feedback 기반 Fine-tuning 적용 (sLLM 기준)✅ 예시: 월 1회 ..

AI 도입이 단지 기술 팀만의 일이었던 시절은 지났다. LLM, sLLM, SLM이 본격적으로 기업 업무에 들어오면서, 이제는 조직 전체의 전략, 책임, 윤리 기준을 함께 설정해야 하는 시대다.이번 글에서는 LLM 도입을 준비하는 조직이 설정해야 할 역할(R&R), 운영 거버넌스, 리스크 매트릭스를 구체적으로 정리한다.1. LLM 도입 시 조직 내 주요 역할(R&R)역할책임부서(예시)AI 전략 리더도입 목적 정의, 예산/일정 수립CEO, CTO, 전략기획팀데이터 관리자사내 문서, DB 정제/클렌징, 보안 분류IT팀, 데이터팀모델 운영자모델 선택, 파인튜닝, 모니터링AI팀, MLOps팀업무 연계 담당자ERP/CRM 등 시스템 연동 담당현업 부서, 운영팀보안/윤리 관리자개인정보, 규제, 법률 대응CISO, ..

AI 도입 프로젝트에서 기술보다 더 빠르게 논의되는 건 “얼마 드냐”는 것이다. 특히 GPT 계열 LLM API는 토큰 기반 과금 구조로, 실제 사용량에 따라 비용이 급격히 증가할 수 있다. 사내에 구축하는 sLLM이나 SLM은 초기 구축비와 GPU 운영비용이 부담이다.이번 글에서는 LLM 도입을 위한 예산 산정법과, 비용을 절감하면서도 성능을 확보할 수 있는 전략을 다룬다.1. LLM 도입에 필요한 주요 비용 항목구분주요 내용예산 범위(예시)API 호출 비용GPT, Claude 등 토큰당 과금월 300만원1천만원 (일 15만건)클라우드 인프라GPU 서버, 저장소, 백업, 네트워크월 200만원~500만원모델 라이선스일부 상용 모델 사용료연 500만원~1억원 이상데이터 구축 및 정제사내 문서 클렌징, 분류..

LLM, sLLM, SLM을 기업에 도입할 때 가장 먼저 부딪히는 실무적 선택지는 바로 "사내에 직접 구축할 것인가, 아니면 클라우드 서비스를 활용할 것인가"이다.이번 글에서는 각 방식의 장단점을 비교하고, 기업의 목적과 여건에 따라 어떤 선택이 더 적합한지 판단할 수 있도록 도와주는 실전 가이드를 제공한다.1. 사내 구축 방식(On-Premise / VPC)✅ 장점보안과 개인정보 보호: 외부에 데이터 유출 우려 없음자유로운 커스터마이징: 모델 튜닝, 프롬프트 조정, 데이터 연동에 제한 없음RAG 기반 시스템 설계 유리: 내부 DB와 실시간 검색 결합 가능✅ 단점초기 비용과 인프라 부담: GPU 서버 확보, 인프라 설계 필요운영 인력 확보 필요: MLOps, 데이터 엔지니어 등의 운영 인력 요구유지보수 ..

LLM, sLLM, SLM은 단순히 기술 도입만으로는 성과를 내기 어렵다. 특히 기업에서 실무적으로 도입할 경우, 기술적인 요소 외에도 조직, 보안, 비용, 운영 프로세스 등 다양한 측면을 동시에 고려해야 한다.이번 글에서는 기업이 생성형 AI를 도입하기 전 반드시 검토해야 할 7가지 핵심 요소를 정리해보았다.1. 활용 목적과 기대 효과 명확화단순한 트렌드 추종이 아니라 “무엇을 해결하고 싶은가?”를 명확히 해야 한다.예: ▶ 사내 문서 자동화 ▶ 고객 질의응답 대응 ▶ 코드 자동화 ▶ ERP/CRM 연동 등✅ 팁: 기대 효과를 정량적으로 제시하면 프로젝트 승인 확률이 높아진다 (예: 업무시간 절감 30%, 회신 속도 50% 단축 등).2. 데이터 준비 상태 점검사내 문서, 업무 이력, 메일/FAQ 등 ..

AI를 도입하려는 기업들이 sLLM(specialized/small LLM) 또는 SLM(Small Language Model)을 채택하고자 할 때 가장 먼저 살펴보는 것은 바로 어떤 솔루션을 사용할 수 있는가이다. GPT와 같은 LLM은 대표 서비스가 잘 알려져 있지만, sLLM/SLM 영역에서는 다양한 상용 솔루션과 오픈소스 프로젝트가 혼재되어 있어 비교가 필요하다.이번 글에서는 기업에서 활용 가능한 대표적인 sLLM/SLM 솔루션과 신뢰할 수 있는 오픈소스 프로젝트를 유형별로 정리하고, 각 솔루션의 특징, 장단점, 추천 도입 환경 등을 비교해본다.1. 상용 sLLM/SLM 솔루션1) Microsoft Azure OpenAI 기반 Private GPTGPT-4 기반의 모델을 Azure 상에서 독립된 ..