점점 더 많은 기업들이 AI 솔루션 도입에 나서고 있는 가운데, 방향이 잘못되었다면 속도는 무의미하다는 점을 기억해야 합니다. 다시 말해, 빠른 속도로 진행되는 AI 시범 프로젝트가 실제 운영 환경으로 이어지지 않는다면 그 가치는 미미합니다.

통제된 테스트 환경에서는 AI 프로토타입의 일부 문제점을 쉽게 간과할 수 있습니다. 하지만 접근성, 결과물의 품질, 소유권, 검토 등과 관련된 더 어려운 문제들은 팀이 AI 프로토타입을 회사 데이터에 연결하려고 할 때 비로소 드러나는 경향이 있습니다.

AI 프로젝트는 시범 운영과 배포 사이의 전환기에 종종 중단되는데, 이는 시범 운영 단계에서는 발생하지 않았던 조직 전반의 제약 조건들이 도입되기 때문입니다.

이것이 바로 문제점입니다. AI 거버넌스 AI 거버넌스는 개발자에게 구축 과정에서 접근, 검증 및 감독에 대한 명확한 규칙을 제공함으로써 성공 가능성을 높이는 것을 목표로 합니다. 유망한 프로토타입이 시스템으로 발전하고 있습니다. 조직이 신뢰하고 활용하여 지속적인 가치를 창출할 수 있습니다.

빠르게 건설하는 데는 비용이 따른다.

Mendix 고객들은 AI 덕분에 로우코드나 기존 개발 방식보다 애플리케이션을 더 빠르게 개발할 수 있다고 말합니다. 하지만 동시에 품질 검사, 보안 제어, 배포 프로세스 및 유지 관리 표준을 설정하고 유지하는 데 많은 시간을 소모한다고도 이야기합니다.

새로운 프로젝트마다 고유한 제어 기능이 필요하게 되면, 개발 단계에서 절약했던 시간을 상당 부분 소모하게 됩니다. 이전 프로젝트의 내용은 전혀 계승되지 않으며, 검토 작업이 불가피하게 반복됩니다.

팀은 배포를 매우 복잡하게 만들고 애플리케이션 유지 관리를 필요 이상으로 어렵게 만드는 위험 요소를 고려해야 합니다. 이러한 위험 요소에는 다음이 포함됩니다.

1. 추적이나 조사가 불가능한 결정
2. 특정 모델 제공업체에 대한 과도한 의존은 향후 변화를 어렵게 만든다.
3. 인간 검토 시점이 명확하게 정의되지 않은 에이전트는 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 승인 없이 중대한 조치가 취해질 수 있습니다.

AI 거버넌스를 통해 이러한 위험에 정면으로 대응하면 개발팀은 더욱 명확한 제품 출시 경로를 확보하고 AI 투자 효과를 측정 가능한 성과로 전환할 수 있습니다.

PwC에 따르면인공지능(AI) 경제적 가치의 74%는 전체 기업의 5분의 1에 해당하는 기업들이 차지하고 있습니다. 이 20%에 속하는 기업들은 AI가 스스로 의사결정을 내리도록 허용하는 비율이 약 3배 높으며, 거버넌스 측면에서도 가장 앞서 있습니다. PwC의 연구에 따르면, 이러한 AI 선도 기업들은 단순히 더 많은 AI 도구를 도입해서가 아니라, 데이터, 거버넌스, 그리고 신뢰를 기반으로 강력한 토대를 구축하는 데 집중함으로써 최고의 성과를 내고 있습니다.

인공지능의 진정한 경쟁 우위는 지속력에 있습니다. 이는 관리 감독이 없는 속도만으로는 결코 제공할 수 없는 것입니다.

거버넌스는 근본적인 메커니즘입니다. 이는 시범 운영에서 실제 운영으로의 도약을 가능하게 하고, 에이전트 기반 이니셔티브가 매번 검토 단계에서 정체되지 않고 신뢰성을 바탕으로 확장될 수 있도록 합니다. AI 거버넌스와 관련된 위험을 해결하는 세 가지 방법을 소개합니다.

1. 워크플로와 그 증거를 검토할 수 있도록 만드세요.

개발 책임자에게 개발 과정에서 나온 모든 결과물이 출시 전에 검토되었는지 확인할 수 있는지 물어보면, 대개 "그럴 것 같긴 한데, 확실히 검증할 수는 없어요."라는 식의 답변을 듣게 됩니다.

이는 명확한 검증이 필요한 정책을 가진 조직에게 중요한 문제로 대두됩니다.

이 문제를 해결하려면 팀은 애플리케이션 로직, 권한, 유효성 검사 단계 및 승인 지점을 담당자가 볼 수 있도록 해야 합니다. 또한 누가 언제 결과물을 검토했는지 기록해야 합니다. AI 기반 결과에 나중에 문제가 발생할 경우, 관련 모델 상호 작용 및 도구 호출 기록을 통해 팀은 원인을 조사할 수 있습니다.

이렇게 하면 문제가 발생했을 때 담당자의 이름과 기록, 그리고 모든 단계에서의 검토 증거가 남게 됩니다. 감사는 재구성보다는 복구의 문제로 바뀌게 됩니다.

2. 모델 선택의 유연성을 유지하세요

조직의 요구사항은 고정되어 있는 경우가 거의 없습니다. 요구사항이 진화함에 따라 가장 적합한 모델도 바뀔 수 있습니다.

팀은 애플리케이션의 비즈니스 워크플로를 재구축하지 않고도 다른 공급업체를 평가할 수 있어야 합니다. 또한 출력 품질, 데이터 처리 및 사용자에게 미치는 영향을 포함하여 대체 공급업체를 테스트하고 승인하는 데 합의된 프로세스가 필요합니다.

이있는 마음으로, Mendix 다양한 AI 모델과의 연결을 지원하여 팀이 요구 사항이 발전함에 따라 공급업체를 변경할 수 있는 유연성을 제공합니다. 거버넌스가 변경 계층 위에 위치하면 정책은 한 번만 정의하면 됩니다. 팀은 기존에 설정된 제어 기능을 활용하여 새로운 모델이나 배포로 인해 발생하는 변경 사항을 평가할 수 있습니다.

3. 담당자별 업무 범위와 승인 기준점을 설정하십시오.

에이전트가 조직 데이터에 기반을 두면 접근 권한이 신중하게 제어되지 않을 경우 에이전트의 응답을 통해 정보가 노출될 수 있습니다. 따라서 에이전트의 회사 정보 접근 권한은 에이전트가 수행할 수 있는 행동만큼이나 세심한 주의를 기울여야 합니다.

배포 전에 팀은 에이전트가 사용할 수 있는 데이터, 수행할 수 있는 작업, 그리고 사람이 개입해야 하는 결정 사항을 명확하게 정의해야 합니다.

요청을 검토하고 권장 사항을 준비하는 에이전트를 생각해 보세요. 에이전트는 허용된 정보를 수집하고 답변 초안을 작성할 수 있습니다. 하지만 중요한 시스템을 업데이트하기 전에 지정된 직원이 작업을 검증하고 승인할 때까지 워크플로가 일시 중지됩니다. 이 결정은 감사 목적으로 기록됩니다. Mendix팀은 상담원 워크플로에서 사람의 검토를 필수 단계로 설정할 수 있으므로 승인이 완료될 때까지 프로세스가 진행될 수 없습니다.

다음 배포를 더 쉽게 관리할 수 있도록 하세요

개발 플랫폼을 테스트하고 검증하고 보안을 강화하는 데는 시간이 걸리지만, Mendix 고객들은 규모를 확장할 때 그러한 이점을 경험해 왔습니다. 관리해야 할 애플리케이션이 10개 이상 있습니다. 이러한 애플리케이션은 플랫폼 수준에서 구축된 제어 및 보증 기능을 활용합니다. Mendix이는 새로운 프로젝트마다 필요한 기초 검토 작업이 훨씬 줄어든다는 것을 의미합니다.

공유된 제어 기능을 통해 개발자는 일관된 시작점을 확보하고 규칙이 어떻게 적용되었는지에 대한 증거를 얻을 수 있습니다. Mendix 포트폴리오가 성장함에 따라 애플리케이션, 에이전트 및 워크플로 전반에 걸쳐 중앙에서 정의된 거버넌스를 적용하도록 설계되었습니다.

자신의 접근 방식이 변화에 발맞춰 나갈 수 있는지 평가하려면 다음 질문을 스스로에게 던져보세요. 팀에서 생산하는 모든 결과물이 출시 전에 검증되었음을 입증할 수 있습니까? 그리고 AI로 인해 작업량이 증가함에 따라 이러한 검증 과정을 지속적으로 수행할 수 있습니까?