AI 도입, 이번 주 발표 4건이 먼저 정한 것은 '통제할 자리'였어요

SK텔레콤은 26일 「AI 거버넌스 리포트」를 처음 펴냈다고 밝혔어요. AI 거버넌스 원칙, 책임 체계, 실행 방안, 그동안의 성과를 한 권에 정리한 보고서예요. SK텔레콤은 2021년 사람 중심의 'AI 추구 가치'를 세우고, 2024년 3월 거버넌스 원칙 <T.H.E. AI>를 공개한 데 이어 이번 보고서를 냈다고 설명했어요.

관리 방식의 중심은 개인정보 보호와 AI 거버넌스를 하나로 묶은 체계예요. CPO(최고개인정보보호책임자)가 이를 총괄하고, 서비스를 기획할 때부터 개인정보 보호 장치를 같이 짜 넣는 원칙을 업무 절차에 넣었다고 밝혔어요. 사내에서 쓰는 AI 에이전트에는 개발, 테스트, 운영, 종료의 모든 단계에 같은 관리 기준을 적용한다고 했어요.

외부 검증도 내세웠어요. SK텔레콤은 2024년 고객용 AI 서비스로 ISO/IEC 42001 인증을 받았다고 밝혔어요. AI를 다루는 조직의 관리 체계에 관한 국제표준이고, SK텔레콤은 이를 국내 통신사 가운데 처음이라고 소개했어요. 올해 10월에는 사내 AI 에이전트 관리체계로 인증 범위를 넓혔다고 했어요.

보안·규제 영역에서 이 사례는 거버넌스가 원칙 문서에서 운영 규칙으로 내려왔다는 뜻으로 읽혀요. 도입 프로젝트에서는 에이전트를 만드는 기준만큼 끄고 없애는 기준이 있는지, 그때 남은 권한과 데이터를 누가 정리하는지 확인할 필요가 있어요.

출처 · SK텔레콤 공식 발표 · 10/26

Microsoft는 지난해 내놓은 Microsoft Sovereign Cloud의 다음 단계를 공개했다고 밝혔어요. 정부, 핵심 인프라, 규제 산업의 리더들에게서 가장 자주 들은 요구가 중요한 시스템에 새 기술을 쓰면서도 통제권을 지키는 일이었다는 설명이에요. 발표는 기관들이 데이터 위치뿐 아니라 누가 시스템에 접근하고 운영하는지, 어떤 기술에 기대고 있는지, 규제나 네트워크 상황이 바뀌어도 서비스를 이어 갈 수 있는지까지 따진다고 적었어요.

방식은 워크로드 단위예요. 주권 퍼블릭 클라우드, 주권 프라이빗 클라우드, 현지 파트너 생태계라는 세 갈래 가운데서 업무마다 맞는 통제 수준을 고르고, 거버넌스와 운영 방식은 하나로 맞춰 가는 구조라고 밝혔어요. 예로는 대국민 디지털 서비스는 퍼블릭 클라우드에, 연결이 끊겨도 돌아가야 하는 핵심 시스템은 현지 운영에, 아주 민감한 데이터를 다루는 AI 작업은 모델과 데이터, 처리 과정을 고객이 통제하는 환경 안에 두는 경우를 들었어요.

클라우드·인프라 프로젝트에서 주권 클라우드는 '전부 클라우드냐, 전부 사내냐'를 고르는 대신 시스템별로 나눠 설계하라는 요구로 읽혀요. 그러려면 먼저 업무 시스템을 데이터 민감도, 서비스 연속성 요구, 접근하는 주체에 따라 분류해 두었는지 확인해야 해요. 분류가 없으면 통제 수준을 고를 근거도 없어요.

출처 · Microsoft 공식 발표 · 10/20

Databricks는 단백질 설계 모델 RFD4-Proteina를 자사 플랫폼에서 쓰는 방법을 발표했어요. 이 모델은 NVIDIA BioNeMo의 오픈 모델로, 워싱턴대 단백질설계연구소와 함께 만들었다고 해요. NVIDIA와 Databricks는 이 모델을 생명과학 작업용 공개 예시 설계도인 Genesis Workbench에 넣어 AI Runtime에서 돌리게 할 계획이라고 밝혔어요.

Databricks AI Runtime은 지원되는 작업에 서버리스 방식의 NVIDIA GPU 연산을 제공해요. 개발자는 Databricks의 코딩 도우미인 Genie Code와 NVIDIA BioNeMo의 에이전트 도구 모음에 담긴 스킬을 써서, 모델 입력 준비부터 생성된 후보 분석까지 작업 흐름을 만들고 고칠 수 있다고 했어요. 모델 실행을 연구 데이터, 실험 기록, 거버넌스와 한 플랫폼에서 잇는 구조예요. 다만 이 통합은 발표에 '계획된' 단계로 적혀 있어요.

Databricks의 Mike Sanky 헬스케어·생명과학 부문 부사장은 신약 개발이 연산보다 먼저 데이터 문제라며, 민감한 지식재산을 회사 밖으로 보내지 않고 자기 데이터 위에서 모델을 돌리게 하겠다고 말했어요. 데이터·분석과 인프라가 맞닿는 지점에서는 외부 모델을 우리 데이터가 있는 곳에서 실행할 수 있는지, 아니면 데이터를 모델 쪽으로 옮겨야 하는지가 첫 질문이에요. 실행 기록과 결과를 기존 거버넌스 체계 안에서 추적할 수 있는지도 함께 봐야 해요.

출처 · Databricks 공식 발표 · 10/21

Salesforce는 10월 19일 앞으로 5년 동안 스페인에 $1 billion을 투자한다고 밝혔어요. 마드리드를 EMEA South 지역의 거점으로 정했고, 새 마드리드 본사 개소식에서 이 계획을 발표했어요. Salesforce는 스스로를 AI CRM 1위라고 소개했어요.

발표에서 돈이 향하는 곳은 사무실과 사람, 교육이에요. 새 본사에 AI 도입 전담팀을 두고, 스페인 고객과 직접 일하며 에이전트 활용 사례를 설계하고 배포하는 현장 배치 엔지니어를 모은다고 했어요. 같은 팀이 지역 인재 채용·교육 센터도 맡아, 90개국이 넘는 EMEA South 각국 졸업생이 스페인에서 1년간 집중 교육을 받은 뒤 자기 나라로 돌아가 현지 도입을 맡는 구조라고 설명했어요.

CRM·고객 영역에서 이 발표는 에이전트를 실제 업무에 붙이는 일에 사람이 필요하다는 점을 드러내요. 우리 회사라면 에이전트 도입을 설계하고 운영할 사람을 내부에 둘지, 벤더 엔지니어에게 맡길지부터 정해야 해요. 외부에 맡긴다면 프로젝트가 끝난 뒤에도 운영 지식이 회사 안에 남는지 확인할 필요가 있어요.

출처 · Salesforce 공식 발표 · 10/19