AI 모델은 죄가 없다: 당신의 서비스가 망가지는 진짜 이유
최신 LLM을 도입해도 성능이 나오지 않는 이유는 모델의 지능 부족이 아니라, 이를 둘러싼 시스템 아키텍처와 거버넌스의 설계 결함에 있습니다.
최신 LLM을 도입해도 성능이 나오지 않는 이유는 모델의 지능 부족이 아니라, 이를 둘러싼 시스템 아키텍처와 거버넌스의 설계 결함에 있습니다.
단순한 챗봇을 넘어 자율적으로 행동하는 에이전틱 AI의 도입이 늘고 있지만, 기업 환경의 복잡성과 예기치 못한 실패 모드로 인해 스케일업 단계에서 심각한 병목 현상이 발생하고 있습니다.
단순한 데이터 패턴 매칭을 넘어 AI가 도덕적 가치 판단을 내릴 수 있는지 분석하고, 개발자와 PM이 제품 설계 시 고려해야 할 윤리적 가이드라인을 제시합니다.
단순한 기록 저장소로 치부했던 AI 감사 로그가 어떻게 모델의 숨겨진 취약점과 제품의 치명적 결함을 드러내는 강력한 분석 도구가 되는지 살펴봅니다.
단순한 챗봇을 넘어 실행 권한을 가진 AI 에이전트 시대, 정교한 권한 제어(Authorization) 설계 없이 도입한 AI가 초래할 수 있는 치명적인 리스크와 기술적 해결책을 분석합니다.
AI 거버넌스는 금융 산업에서 데이터 관리, 리스크 관리, 고객 경험 개선 등 다양한 영역에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 2026년 현재, 이러한 변화는 어떤 모습을 보이고 있을까요?