LLM·sLLM·SLM 도입 마무리 정리 및 미래 전망 [AI도입 실전 가이드 #Final]

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.

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1. 핵심 요약: 우리가 다뤘던 11가지 주제

주제	핵심 내용
1편	LLM, sLLM, SLM의 기본 개념과 차이
2편	기업이 sLLM/SLM에 주목하는 이유
3편	세 모델의 구조·운영 방식 기술 비교
4편	GPT, Claude, Gemini 등 서비스 비교
5편	sLLM/SLM 솔루션과 오픈소스 정리
6편	도입 전 고려사항 7가지 체크리스트
7편	사내 구축 vs 클라우드 운영 비교
8편	예산 산정법과 비용 최적화 전략
9편	R&R, 거버넌스, 리스크 관리 방안
10편	지속 운영 전략 (학습, 버전, 피드백)
11편	ERP/CRM/KMS 등 시스템 통합 방법

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2. 미래 방향성: 기술은 어디로 가는가?

✅ 초경량 SLM의 고도화

• Phi-3, Mistral-2 등 초소형 모델도 고성능화
• 모바일 단말기에서도 ChatGPT급 응답 가능성

✅ 전사 LLM 도입 가속화

• 팀 단위에서 전사 시스템 연동으로 확산
• 문서 중심에서 업무 프로세스 중심으로 진화

✅ 규제 기반 LLM 요구 증가

• AI 거버넌스·보안·프라이버시 법안 강화 추세
• 금융·의료·공공 분야는 프라이빗 LLM 기본 요건화

✅ Multimodal·Agent형 확장

• LLM + 이미지 + 음성 = 고객 응대 전면 자동화
• RAG 기반 Agent 체계 도입 → 진짜 AI 업무보조화

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3. 기업이 준비해야 할 5가지 액션

분야	준비 내용
전략	AI 도입 목적, 우선 적용 업무 정의
데이터	문서/DB 정비, 인덱싱 구조 설계
인프라	사내 구축 or 클라우드 선택
조직	역할 분담, 거버넌스 구축
예산	TCO-ROI 기준 확보 및 파일럿 추진

✅ "기술"보다 먼저 고민해야 할 것은 "우리 조직의 문제를 해결할 수 있는가"이다.

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4. 마무리: LLM 도입은 IT 프로젝트가 아니라, 경영 전략이다

지금 LLM은 '도입할지 말지'의 문제가 아니다.

• 어떻게 도입할 것인가?
• 어떻게 조직에 맞게 커스터마이징할 것인가?
• 어떻게 운영하며 성과를 창출할 것인가?

이 시리즈가 그 고민에 작은 길잡이가 되었기를 바란다.

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📌 참고 자료 및 출처

1. Gartner AI Roadmap 2024: https://www.gartner.com/en
2. OpenAI Dev Day 요약: https://openai.com/blog/devday-2023
3. Anthropic Claude Agent 발표: https://www.anthropic.com/index/claude
4. Hugging Face Future of LLMs 포럼: https://huggingface.co/blog
5. Microsoft Phi Roadmap: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog