도입 전 검토사항: 거버넌스·R&R·리스크 매트릭스 정리 [AI도입 실전 가이드 #9]

 

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.

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1. LLM 도입 시 조직 내 주요 역할(R&R)

역할	책임	부서(예시)
AI 전략 리더	도입 목적 정의, 예산/일정 수립	CEO, CTO, 전략기획팀
데이터 관리자	사내 문서, DB 정제/클렌징, 보안 분류	IT팀, 데이터팀
모델 운영자	모델 선택, 파인튜닝, 모니터링	AI팀, MLOps팀
업무 연계 담당자	ERP/CRM 등 시스템 연동 담당	현업 부서, 운영팀
보안/윤리 관리자	개인정보, 규제, 법률 대응	CISO, 준법감시팀

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2. LLM 운영을 위한 조직 거버넌스 구조

✅ 기본 3계층 모델

계층	주요 역할
전략·의사결정	도입 범위, 예산 승인, 방향성 설정 (임원 중심)
실행·운영	데이터, 인프라, 모델 운영, 서비스 구현 (실무팀 중심)
감시·리스크 관리	보안/윤리 점검, 품질 리뷰, 리스크 알림 (감사/보안팀 등)

✅ 워킹그룹 중심 Taskforce도 병행 가능

• 파일럿 도입 시, 유연한 태스크포스 중심의 임시 운영 구조 권장
• 예: “AI 챗봇 TF”, “문서요약 자동화 TF”

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3. LLM 도입 시 발생 가능한 주요 리스크

유형	설명	대응 방안
보안/정보 유출	API 전송 과정에서 민감 정보 유출 가능성	프라이빗 모델 사용, 데이터 마스킹
잘못된 응답/허위정보	생성형 모델의 헛소리(hallucination)	근거 기반 응답 체계 (RAG) 구축
법적 책임 불명확	생성된 콘텐츠의 법적 지위 불명확	사내 가이드라인 수립, 문서화 필요
편향·차별 표현	학습 데이터의 편향이 그대로 반영됨	응답 필터링, 검토 프로세스 구축

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4. 사내 정책 및 사용 가이드라인 항목 예시

• 생성형 AI를 사용할 수 있는 업무 영역과 제한 영역 명시
• 외부 API 사용 시 승인 절차 필요 여부
• 민감정보 포함된 문서 업로드 금지 여부
• 생성된 결과물에 대한 검토·승인 프로세스 여부

✅ 예시: 사내 AI 윤리 가이드라인 요약 항목

• "AI의 응답은 최종 판단의 참고자료이며, 사람의 검토가 반드시 필요함"
• "사내 비공개 정보를 학습 데이터로 사용하는 경우 반드시 내부 승인 필요"

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5. 실제 기업의 적용 사례

A사 (금융 업종)

• AI 거버넌스 전담팀 설치, 매월 AI 응답 품질 모니터링
• 생성형 AI 기반 업무 자동화 시, 반드시 품질 리뷰 → 승인 → 적용 3단계 거침

B사 (제조업)

• ERP 연동형 sLLM 도입, 응답 근거 데이터 명시 필수
• 사내 챗봇 응답이 90% 정확도 이상일 때만 고객용으로 전환

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결론: 기술 도입보다 중요한 건 운영 구조 설계다

• AI는 결국 조직이 책임져야 할 자산이다.
• 책임소재가 명확해야 지속 가능한 운영이 가능하다.
• R&R, 거버넌스, 리스크 관리 체계를 갖추는 것이 진정한 AI 전략의 시작이다.

다음 편에서는 도입 이후 실제 운영 시 고려해야 할 요소(버전 관리, 성능 유지, 지속 학습 등)를 정리한다.

 

2025.03.21 - [디지털 전환(DX), IT] - LLM 도입 후 운영 전략 – 학습, 버전관리, 지속 개선 [AI도입 실전 가이드 #10]

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📌 참고 자료 및 출처

1. Gartner AI Governance 모델: https://www.gartner.com/en/articles/how-to-implement-ai-governance
2. 한국지능정보사회진흥원 AI윤리 가이드: https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=99870&bcIdx=23746
3. HuggingFace LLM Risk Matrix Template: https://huggingface.co/blog/risk-framework