“AI 생태계 전반에 완전한 통제권 가져야”…지티원, 통합 거버넌스 전략 제시

지티원은 AI가 기업의 실제 업무와 의사결정에 개입하는 범위가 확대되는 상황에서 관리 대상이 모델에만 머물 수 없다고 보고, 기업 데이터와 애플리케이션, AI 서비스 실행을 포괄하는 통합 거버넌스의 중요성을 강조했다. 지티원은 모델뿐 아니라 데이터와 시스템 연계, 규제와 컴플라이언스, AI 실행 과정까지 함께 관리해야 한다고 판단했다.

이에 지티원은 AI 생태계 전반에 대한 통제 필요성을 강조하며 통합 거버넌스 전략을 제시했다. 지티원은 17일 서울 강남구 도심공항터미널 소노펠리체 컨벤션에서 '2026 지티원 고객의 날 기술 세미나'를 개최하고, AI 시대 기업의 지속가능한 AI 활용을 위한 통합 거버넌스 전략과 최신 기술, 구축 방향을 공유했다.

지티원은 17일 서울 강남구 소노펠리체 컨벤션에서 AI 시대 거버넌스와 컴플라이언스 전략, 주요 기술도 소개했다. 사진은 양승갑 기자가 표기됐다.

이수용 지티원 대표는 차세대 통합 거버넌스 방향을 제시하면서 중심 축으로 AI 거버넌스를 내세웠다. 그는 AI가 기업 업무·의사결정 전반으로 확산하는 배경 속에서 관리 대상 영역이 확대되고 있다고 봤다. 이에 따라 관리 범위는 AI 모델 자체에만 한정되지 않으며, 데이터 거버넌스·애플리케이션 거버넌스·금융 컴플라이언스를 연결하는 방향이 필요하다고 설명했다.

이수용 대표는 기업이 하나의 체계에서 통합 관리해야 할 항목으로 AI 활용 데이터의 품질·신뢰성, 연계 애플리케이션의 안정성·보안, AI 활용 과정의 규제·컴플라이언스 리스크를 제시했다. 그는 AI 확산에 따라 기업이 관리해야 할 범위가 모델을 넘어 데이터, 애플리케이션, 컴플라이언스로 넓어지고 있다며 이를 묶는 통합 거버넌스를 제안했다.

이수용 대표는 소버린 AI 확산과 무관하게 기업의 통제 책임이 계속된다고 강조했다. 그는 소버린 AI를 도입한 이후에도 기업 맞춤화와 서비스 배포·운영 책임은 기업이 부담한다고 설명했다. 또 소버린 모델·오픈 LLM 사용 여부와 관계없이 AI 생태계 전반에 대한 완전한 통제권이 필요하며, 이를 위해 AI 거버넌스 확보가 필수라고 밝혔다.

에이전트 AI 확산에 따라 통제 범위가 확대되고 있다. 기존 AI 거버넌스의 초점은 모델 출력의 정확성과 적절성을 관리하는 데 있었지만, 에이전트 AI의 관리 대상은 판단에 활용한 데이터와 실제 수행 행동으로 확대된다. 이 대표는 기존 LLM의 강점은 예측·추론이지만 직접 행동은 불가하고, 에이전트 AI는 독자적 권한으로 행동한다고 설명했다.

이 대표는 에이전트 AI에는 데이터와 맥락에 대한 통제가 필요하다고 설명했다. 이어 거버넌스 범위의 전환이 필요하며, 모델 결과의 정오 판단 중심에서 벗어나야 한다고 설명했다. 또 거버넌스 범위는 에이전트의 실행 방식과 통제 방식으로 확대돼야 한다고 설명했다.

이 대표는 에이전트의 실제 시스템 연결 과정에서 데이터 정합성이 훼손될 가능성과 컴플라이언스를 위반할 가능성이 있다고 설명했다. 그러면서 에이전트가 실제 시스템과 연결되면 데이터 정합성이나 컴플라이언스 문제가 생길 수 있어 실행 전 과정에 걸친 거버넌스 필요성이 커진다고 덧붙였다. 아울러 엔드투엔드 거버넌스의 중요성이 증대하는 시점이라고 덧붙였다.

지티원은 AI 거버넌스 체계의 고도화를 추진하고 있다. 거버넌스 대상은 AI 판단의 활용 맥락을 포함하고, AI가 실제로 수행하는 행동까지 포함하는 방향이다.

이 같은 거버넌스 체계 구축의 전제로는 AI 활용 데이터 자체에 대한 관리가 뒷받침돼야 한다. 잘못되거나 저품질 데이터에 기반한 판단의 경우에는 모델 성능과 무관하게 결과와 실행의 신뢰성을 담보하기 어렵기 때문이다.

지티원은 이에 따라 'AI 레디 데이터' 구축에 주력하고 있다. 목적은 기업 내부에 분산된 데이터를 AI 활용 가능 형태로 관리하는 데 있다. 관리 대상에는 데이터베이스에 저장된 정형 데이터와 PDF·엑셀·한글 문서 등 기업 내 비정형 데이터가 포함된다. 지티원은 비정형 데이터까지 AI 활용 가능 데이터 자산으로 관리하는 방향으로 추진하고 있다.

이 대표는 PDF·엑셀·한글 등 비정형 데이터를 활용하지 않으면 AI를 제대로 활용하기 어렵다고 밝혔다. 이어 비정형 데이터의 자산화가 필요하고, AI 레디 데이터 기반의 조성이 필요하다고 설명했다. 또 데이터 품질이 확보되지 않으면 AI는 해당 데이터의 정오를 판단할 능력이 없다고 덧붙였다.

지티원이 17일 서울 강남구 소노펠리체 컨벤션에서 '2026 지티원 고객의 날 기술 세미나'를 개최했다. 이날 행사에서는 이수용 지티원 대표가 발표에 나섰으며, 사진은 양승갑 기자가 촬영했다. 지티원은 기존 데이터·애플리케이션 거버넌스 기술을 AI 영역으로 확장하고 있다고 밝혔다.

지티원은 AI 거버넌스의 핵심으로 'AI 워크벤치(Workbench)'를 제시했다. AI 워크벤치는 책임 있는 AI(RAI) 지식팩으로 구성되며, AI 라이프사이클 관리와 머신러닝(ML)·생성형 AI 모니터링 기능을 갖췄다. 이 플랫폼은 AI 프로젝트의 기획·개발·운영 전 과정을 관리하도록 지원하는 역할을 한다.

이수용 대표는 AI 워크벤치에 가이드라인과 AI 라이프사이클 관리, 모니터링 기능이 포함된다고 설명했다. 또 라이프사이클 관리와 유형별 AI 모델 통합 모니터링 관련 신기술 특허 2건을 출원했다고 밝혔다. 향후에는 에이전트 레지스트리·위험관리 에이전트 등으로 기능을 고도화할 계획이라고 전했다.

이 대표는 2021년 이후 지티원 유지보수 재계약률이 96% 수준이라고 언급했다. 이 대표는 데이터 거버넌스·애플리케이션 거버넌스·금융 컴플라이언스를 포함해 고객 결속력이 높다고 밝혔다.

후속 세션의 주제는 소버린 AI와 AI 거버넌스였다. 이 세션에서는 소버린 AI 시대에 기업에 필요한 AI 통제·관리 체계를 소개하고, AI 거버넌스 플랫폼의 역할을 소개했다. 또 AI 거버넌스의 실제 적용 과정에서 나타나는 다양한 현안을 중점적으로 다뤘으며, AI 거버넌스 구축·운영 베스트 프랙티스와 AI 워크벤치 적용 방향도 공유했다.

세 번째 세션의 주제는 AI와 데이터 거버넌스 전략이었다. 이 세션에서는 AI 시대의 데이터 거버넌스 발전 방향을 다뤘다. AI의 품질·신뢰성을 좌우하는 요소에는 AI 모델뿐 아니라 학습·활용 데이터의 품질과 관리 수준도 포함된다는 전제를 바탕으로, 정형 데이터 중심의 기존 데이터 거버넌스를 확장하고 비정형 데이터를 AI 활용 가능 데이터 자산으로 관리하는 방안을 제시했다.

네 번째 세션의 주제는 'AI와 애플리케이션 거버넌스 전략'이었다. 이 세션에서는 생성형 AI·AI 에이전트 활용 애플리케이션 개발·운영 환경을 대상으로 한 새로운 거버넌스 전략을 소개했다. AI 활용 개발이 확대되면서 애플리케이션 개발 생산성이 향상됐지만, 소스코드 품질과 보안, 변경관리, 개발·운영 환경 통제라는 새로운 관리 과제도 함께 등장한 상황을 다뤘다.

이에 대해 지티원은 AI-애플리케이션 거버넌스 연계를 제시했고, 애플리케이션 개발~운영 전 생명주기 관리와 데브옵스 환경 통합 거버넌스 체계 구축 방향을 제시했다. 이를 통해 개발부터 운영까지 아우르는 거버넌스로 연결하는 방향을 설명했다.

마지막 세션의 주제는 'AI와 금융 컴플라이언스 전략'이었다. 이 세션에서는 금융권 AI 활용 확대에 따른 규제·컴플라이언스 대응 전략을 논의했다. 금융 분야에서는 AI 기반 업무 생산성 향상과 AI 기반 서비스 고도화 가속이 나타나는 가운데, 관련 규제와 내부통제 요건을 고려해야 한다는 점과 AI 활용-금융 컴플라이언스 연계 관리체계의 중요성 증대를 짚었다. 아울러 금융 규제 대응과 SCO(Sanctions Control & Ownership) 주요 이슈·대응 방향, CARF(Crypto-Asset Reporting Framework) 주요 이슈·대응 방향을 소개했다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241704

참고자료

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