퇴근길 실험실

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 ..

2024년 현재, 기업들이 선택할 수 있는 LLM 서비스는 GPT 시리즈(OpenAI) 외에도 Claude(Anthropic), Gemini(Google), Command R(Cohere) 등 다양해지고 있다. 이들 모델은 성능, 활용 영역, 보안성, 비용 구조 면에서 큰 차이를 보인다.이번 글에서는 대표 LLM 서비스를 실무 관점에서 비교해보고, 기업이 어떤 기준으로 선택해야 하는지 정리해본다.1. 주요 LLM 서비스 요약모델제공사특징최신버전('24년 기준)GPTOpenAI범용, 생성성 뛰어남GPT-4-turboClaudeAnthropic문서 처리, 긴 맥락Claude 3GeminiGoogle멀티모달, 검색 강화Gemini 1.5 ProCommand RCohereRAG 특화, 오픈성 강조Command ..

기업이 생성형 AI를 도입할 때, 어떤 모델 구조를 선택하느냐는 전략적으로 매우 중요한 결정이다. LLM, sLLM, SLM은 겉으로 보기에는 모두 언어모델 기반 AI지만, 기술 아키텍처, 처리 방식, 운영 환경이 전혀 다르다.이번 글에서는 이 세 가지 모델의 기술적 구조, 처리 흐름, 운영 방식을 기업 실무자 관점에서 비교 분석해본다.1. 모델 크기 및 파라미터 구조 비교항목LLMsLLMSLM파라미터 규모수천억~1조수억~수십억수천만~수억학습 방식대규모 사전학습 (Pretraining)파인튜닝 + RAG 기반경량 학습 또는 지식 증류저장 크기수십~수백 GB수 GB수백 MB ~ 1GBLLM은 대규모 데이터를 기반으로 사전학습되어 추론력과 표현력이 강력하지만, 처리 속도와 비용 측면에서는 부담이 크다. 반면..

생성형 AI가 본격적으로 산업 전반에 확산되면서, 기업 내 AI 도입에 대한 관심도 급격히 높아지고 있다. 특히 ChatGPT를 필두로 한 LLM(Large Language Model), 이를 기업 환경에 맞게 변형한 sLLM(small LLM 또는 specialized LLM), 그리고 비교적 소규모 환경에서 학습되고 운영되는 SLM(Small Language Model) 이 기업의 AI 전략 핵심 기술로 주목받고 있다.이번 글에서는 LLM, sLLM, SLM의 기본 개념과 태생적 차이, 그리고 기업이 어떤 모델을 도입할지 고민할 때 반드시 이해하고 넘어가야 할 구조적 특징들을 정리해본다.1. LLM (Large Language Model): 거대한 사전학습 모델개념LLM은 대규모 텍스트 데이터를 기반..