01
민감한 데이터가 밖으로 나갈까 봐
임직원의 질문과 첨부 문서가 외부로 전송되거나, 권한 밖의 자료가 검색될 수 있습니다.
데이터 경계, 마스킹, 접근 권한
AI 거버넌스 구축
직원들은 이미 AI를 씁니다.
회사만 모를 뿐입니다.
AI 사용을 금지하지 마세요.
대신 회사가 통제할 수 있는 샌드박스를 만드세요.
만들기는 쉬워졌습니다.
문제는 운영입니다.
AI의 가치는 데모가 아니라 실제 업무와 데이터에 연결될 때 나옵니다. 그리고 그 순간부터 데이터 경계, 답변 검증, 기록과 책임이라는 전혀 다른 난이도의 문제가 시작됩니다.
02
그럴듯한 오답이 업무 판단이 될까 봐
출처 없는 답변과 금지된 주제의 응답이 그대로 유통되면 책임의 주체가 사라집니다.
출처 확인, 검증, 응답 정책
03
누가 무엇을 했는지 알 수 없을까 봐
어떤 사용자가 어떤 데이터와 모델을 사용했는지 추적하지 못하면 운영과 감사가 어렵습니다.
감사 로그, 모니터링, 관리자 콘솔
AI 앞에 통제 계층을 두세요.
AI 도구는 자유롭게 쓰게 하되, 데이터는 회사 통제 안에 둡니다. 읽기는 허용된 데이터만, 쓰기는 검증을 통과한 데이터만 지나가도록 경로를 분리해 설계합니다.
- AI 도구는 제약 없이 허용
- 샌드박스로 데이터 취급 영역 제한
- 승인된 데이터만 기간 시스템 반영
임직원 / AI 도구
GPT, Claude, 바이브 코딩
제약 없는 자유로운 사용
질문과 코드, 텍스트만 왕복
사내 데이터
데이터 플랫폼, DB
문서 저장소
허용된 데이터만 제공 (Read-Only)
데이터 등록 요청 (Write)
1차 검증 — 현업 승인
담당자가 전송 전에 데이터 정합성과 업무 로직을 직접 검토하고 승인합니다.
검증된 데이터만 유입
2차 검증 — 정책 검사
사전 협의된 트랜잭션 항목인지 자동으로 검사하고, 협의되지 않은 데이터는 차단합니다.
안전한 데이터만 트랜잭션 반영
사내 기간 시스템
ERP 등 핵심 DB, 표준 API를 통해서만 반영
개발 환경 구축은
바이브 코딩과 다른 영역입니다.
안전한 바이브 코딩 환경은 숙련된 인프라/플랫폼 엔지니어링을 요구합니다.
가드레일
질문의 의도를 먼저 분류하고 금지 주제와 민감정보를 차단합니다. 답변 뒤에는 출처와 형식을 다시 검사합니다.
- 입력 의도 분류
- 정책 기반 차단
- 출처/형식 검증
권한/SSO
기존 사내 인증과 조직 체계를 연결해 사용자에게 허용된 문서와 기능만 AI가 조회하고 실행하게 합니다.
- 기존 SSO 연동
- 조직/역할 기반 접근
- 문서 권한 상속
감사 로그
질문, 조회 데이터, 모델과 프롬프트 버전, 정책 판정, 최종 답변을 남겨 문제가 생겼을 때 원인을 추적합니다.
- 요청/응답 추적
- 정책 위반 기록
- 운영 리포트
샌드박스
파일 분석, 웹 검색, 코드 실행처럼 위험할 수 있는 작업을 격리하고 네트워크와 도구의 허용 범위를 제한합니다.
- 샌드박스
- 도구/네트워크 허용 목록
- 임시 작업 공간 폐기
도입 전에 가장 많이 묻는 질문
모델 선택보다 먼저 회사의 데이터와 운영 조건을 확인합니다.
우리 회사는 어떤 AI 모델을 쓰게 되나요?
모델을 먼저 정하지 않습니다. 필요한 정확도, 보안 수준, 비용과 배포 환경을 비교해 GPT, Claude, Gemini, 오픈소스 또는 사내 LLM을 선택합니다. 통제 계층을 모델과 분리해 나중에 모델을 바꾸더라도 권한과 운영 기준은 유지합니다.
온프레미스 환경에서도 가능한가요?
가능합니다. 퍼블릭 클라우드, 전용 VPC, 온프레미스 가운데 보안 정책과 기존 인프라에 맞는 방식을 선택합니다. 다빈치는 정부 프로젝트에서 온프레미스 AI 시스템을 구축한 경험이 있습니다.
기존 시스템을 많이 수정해야 하나요?
대부분 전면 교체할 필요는 없습니다. 기존 API, SSO, 데이터베이스와 문서 저장소를 필요한 범위만 연결합니다. 연동 수단이 없는 레거시 시스템은 별도 어댑터가 필요할 수 있으며, 진단 단계에서 먼저 확인합니다.
우리 데이터가 외부 모델 학습에 쓰이지 않나요?
계약 조건과 배포 방식에 따라 달라지므로 도입 전에 반드시 확인합니다. 기업용 설정, 데이터 최소화와 마스킹, 보존 기간 제한, 전용 환경을 조합해 허용된 데이터만 필요한 시간 동안 처리하도록 설계합니다.
어떤 업무부터 시작하는 것이 좋나요?
반복 빈도가 높고, 사용할 데이터의 범위가 분명하며, 사람이 결과를 검토할 수 있는 업무가 좋습니다. 준비도 진단을 통해 효과와 위험을 함께 비교한 뒤 첫 파일럿 과제를 정합니다.
구축이 끝난 뒤에도 운영을 지원하나요?
운영 문서와 관리자 교육을 포함해 내부 담당자가 직접 정책과 품질을 관리할 수 있도록 이관합니다. 필요하면 모니터링, 장애 대응, 모델/정책 개선을 포함한 지속 운영도 함께할 수 있습니다.
AI 기업 교육이 필요하신가요?
우리 회사에 꼭 맞는 AI 교육 과정을 만들어 드립니다.