LLM 도입 시 고려해야 할 핵심 요소 7가지 [AI도입 실전 가이드 #6]

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.

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1. 활용 목적과 기대 효과 명확화

• 단순한 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).

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2. 데이터 준비 상태 점검

• 사내 문서, 업무 이력, 메일/FAQ 등 텍스트 기반 자산 확보 여부 확인
• 데이터 정합성, 최신성, 민감 정보 여부 분석 필요

✅ 팁: 도입 이전에 반드시 비정형 데이터에 대한 사전 클렌징 및 분류 작업 필요 (RAG에 활용되기 위함).

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3. 보안·개인정보 보호 이슈 검토

• 외부 API 사용 시, 내부 데이터가 외부 서버로 전송될 수 있음
• 개인정보, 계약정보, 내부자료 등 민감 정보가 포함되어 있다면 sLLM 또는 프라이빗 환경이 필요

✅ 팁: 민감 정보 처리 기준이 있는 기업(금융, 공공기관)은 반드시 내부망 또는 VPC 기반 환경 검토 필요

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4. 운영 인프라와 시스템 연계성 분석

• 현재 IT 인프라 환경 (클라우드 or 온프레미스)
• ERP, CRM, 그룹웨어 등 연계 시스템 존재 여부
• API 연동, 데이터베이스 접근 가능성

✅ 팁: LangChain, LlamaIndex 등을 활용하면 ERP/DB와의 연결이 쉬워짐

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5. 예산과 ROI 기준 수립

• LLM API 사용 시 호출량에 따른 과금, GPU 운영비용, 모델 튜닝 및 유지보수 비용까지 고려해야 함
• 총 소유 비용(TCO)과 기대 효과(ROI)를 함께 제시할 수 있어야 함

✅ 예시 기준:

비용 항목	월간 예산 범위(예시)
GPT API (일 1만 건 호출)	약 300~500만원
GPU 기반 sLLM 구축	초기 2,0003,000만원 + 월 300500만원 운영
오픈소스 기반 SLM	구축비는 낮지만 운영 리소스 필요

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6. 조직 내부의 수용성/협업체계

• 누구에게 어떤 방식으로 AI 기능을 제공할 것인지 구체화
• 운영 주체(IT vs 데이터팀), 책임 부서(R&R), 사용자 교육 계획

✅ 팁: 파일럿 운영 시, 사용자 피드백 루프를 구축하고 성과 지표로 제시

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7. 법률·윤리·컴플라이언스 기준 점검

• AI를 활용한 자동 생성 콘텐츠가 업무/계약/법률 문서로 활용될 경우 법적 이슈
• 생성 콘텐츠의 정확성, 책임 주체에 대한 기준 필요
• AI윤리 가이드라인 존재 여부 확인

✅ 관련 체크리스트

• 생성된 응답의 근거 데이터 출처 명시 여부
• 생성 결과에 대한 사용자의 확인 프로세스 존재 여부

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결론: 도입 전에 “AI 체크리스트”를 반드시 만들어야 한다

기술 자체는 이제 누구나 도입할 수 있지만, 조직이 그것을 어떻게 활용할 것인가는 전혀 다른 문제다.

도입 목적과 기대 효과를 명확히 하고, 보안, 예산, 데이터, 협업 체계를 고려한 후에야 본격적인 설계로 넘어갈 수 있다.

다음 편에서는 sLLM/SLM을 사내에 구축할지, 클라우드 기반으로 할지에 대한 선택 가이드를 제공하겠다.

 

2025.03.21 - [분류 전체보기] - 사내 구축 vs 클라우드 활용 – 무엇을 선택할 것인가? [AI도입 실전 가이드 #7]

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📌 참고 자료 및 출처

1. IBM AI 도입 가이드라인: https://www.ibm.com/blogs/research/2023/09/ai-readiness-checklist/
2. OpenAI API Pricing: https://openai.com/pricing
3. Hugging Face LangChain 문서: https://docs.langchain.com
4. KISA AI 개인정보 보호 가이드라인: https://www.kisa.or.kr/