AI 도입, 전체 인프라 전략이 핵심이다

SI 프로젝트의 한계를 넘어 지속 가능한 AI 생태계를 구축하는 법

아이디어는 많지만 실행은 제한적

국내 굴지의 금융그룹 A사는 전사적으로 AI 아이디어를 공모했습니다. 그 결과, 무려 600개의 아이디어가 접수되었습니다. 직원들의 기대와 열정이 매우 높았지요.

하지만 IT 부서와 AI 전담 조직이 실제로 1년 동안 수행할 수 있었던 과제는 고작 40개에 불과했습니다. 예산, 인력, 우선순위 등의 이유로 나머지 560개의 아이디어는 실행되지 못했습니다.

이것은 A사만의 문제는 아닙니다. 지금 대부분의 기업들이 동일한 병목을 겪고 있습니다. AI 도입은 폭발적으로 증가하는데 SI 방식의 프로젝트 용량은 그대로인 상황이죠. 즉, 기존 방식으로는 새로우 수요를 감당할 수 없습니다.

개별 프로젝트 방식의 한계

그동안 기업의 AI 도입 방식은 거의 항상 동일했습니다.

• 현업 요구사항 정의

• 예산 확보 및 SI 업체 선정

• 수개월간 개발

• 오픈 및 안정화

이 사이클을 반복하는 것입니다. 하지만 이 방식에는 구조적 한계가 있습니다.

1. 비용과 시간의 과부화 단순한 뉴스 분석 AI 하나를 만드는 데도 비용은 수억, 기간은 수개월.

2. 유지보수 불가능 담당 개발자가 바뀌면 프로젝트는 사실상 블랙박스가 됩니다.

3. AI 자산의 파편화 부서마다 다른 기술, 다른 방식, 다른 스택. 데이터 공유는 단절되고 중복 투자는 증가

즉 지금의 방식은 프로젝트는 늘어나도 생태계는 자라지 않는 구조입니다.

전체 인프라 전략이 필요합니다.

이제 관점을 바꿔야 합니다. AI를 하나씩 외주로 만드는 것이 아니라 기업 내부에서 반복적으로 만들 수 있는 기반이 필요합니다. AI 솔루션이 아니라 AI를 찍어내는 공장이 필요한 것입니다.

AI Canvas가 지향하는 방향도 바로 여기에 있습니다.

• 표준화: 모든 에이전트가 동일한 노드와 워크플로우로 만들어져 담당자가 바뀌어도 쉽게 이해할 수 있습니다.

• 확장성: 10개든 1,000개든 관리 비용이 급격히 늘어나지 않으며, 중앙에서 모든 에이전트를 통제할 수 있습니다.

• 재사용성: 한 팀이 만든 모듈을 다른 팀이 가져다 쓸 수 있어 기업 내부 자산이 쌓이는 구조입니다.

이 구조가 확보되면 기업은 더 이상 SI 프로젝트 중심이 아니라 AI 플랫폼 중심으로 전환할 수 있습니다.

인프라가 바꾸는 비용 구조

A사의 사례를 보면 AI Canvas 도입 후 뉴스 분석 에이전트를 5개월이 아니라 20분 만에 구현했습니다. 외부 개발자에게 수억 원을 지불하지 않고 내부 직원이 드래그 앤 드롭으로 만들었기 때문입니다.

SI 방식이 덧셈의 경제라면 플랫폼 방식은 곱셈의 경제입니다. 비록 초기 인프라 도입 비용은 들지만 이후 생성되는 에이전트의 한계 비용은 0에 수렴합니다. 롱테일 영역의 수백 개 소규모 업무 자동화 과제를 효율적으로 처리할 수 있는 유일한 방법이기도 합니다.

모든 직원이 AI를 활용할 수 있어야 합니다

모든 직원이 파이썬을 배울 수는 없습니다. 하지만 자신의 업무를 가장 잘 아는 직원이 누구보다 효과적으로 AI를 활용할 수 있습니다. AI Canvas는 업무 전문가가 IT 부서 도움 없이도 AI 도구를 만들고 활용할 수 있는 환경을 제공합니다.

기업은 지금 기로에 서 있습니다. 난개발로 가득한 프로젝트 구조를 유지할 것인지, 지속 가능한 AI 생태계 기반을 구축할 것인지 결정해야 합니다. 정답은 명확합니다. AI는 더 이상 낱개 프로젝트가 아니라 인프라 전략이지요. AI Canvas는 기업이 그 전략을 현실로 만들어 줄 수 있는 설계도입니다.