AI 플랫폼이란? 기업의 AI 도입을 위한 완벽 가이드

왜 지금 AI 플랫폼인가

"우리 회사도 AI를 도입해야 한다"는 말을 자주 들으시죠?

하지만 막상 시작하려면 어디서부터 손을 대야 할지 막막합니다.

복잡한 도구들, 부족한 전문 인력, 시험단계인 PoC는 성공했지만 실제 운영에선 실패하는 프로젝트들... 많은 기업이 AI 도입 과정에서 이런 어려움을 겪고 있습니다.

하지만 한 가지 분명한 사실이 있습니다.

AI는 더 이상 실험이 아니라, 기업의 ‘운영 기반’이 되고 있다는 점입니다.

PwC는 2030년까지 AI가 전 세계 GDP를 15조 달러 이상 끌어올릴 것으로 전망했습니다. 특히 제조, 금융, 헬스케어 등 산업 전반에서 AI 활용을 통한 자동화와 효율화가 빠르게 확산되고 있죠.

문제는 AI 기술보다 AI 운영 체계입니다.

산발적인 시도로는 지속적인 통합 운영이 어려워 변화의 흐름을 따라잡을 수 없습니다. 데이터를 통합하고, 모델을 관리하며, 지속적으로 개선할 수 있는 AI 플랫폼이 바로 지금 필요한 이유입니다.

AI 플랫폼이란?

AI 플랫폼은 AI를 만들고 운영하는 데 필요한 모든 기능을 한곳에 모아놓은 통합 환경입니다. 데이터 준비부터 모델 개발, 배포, 운영, 모니터링까지 AI의 전체 생명주기를 관리할 수 있는 시스템이죠.

AI 플랫폼의 핵심 기능

1. 데이터 통합 파이프라인

회사의 데이터는 CRM, ERP, 각 서버에 흩어져 있습니다. AI 플랫폼은 이렇게 다양한 출처의 데이터를 자동으로 수집하고 통합합니다. 한 번 파이프라인을 설정하면, 새 데이터가 들어올 때마다 자동으로 처리되어 분석 가능한 상태로 준비됩니다.

2. 모델 개발 및 학습 자동화

전문가가 아니어도 AI 모델을 만들 수 있습니다. AutoML(자동화된 머신러닝) 기능이 데이터만 있으면 자동으로 여러 알고리즘을 시도하고, 최적의 설정을 찾아내며, 가장 성능 좋은 모델을 추천해줍니다. 전문가가 며칠 걸릴 작업을 몇 시간 만에 처리합니다.

3. AI 운영 효율화

모델을 만드는 것보다 계속 운영하는 게 더 어렵습니다. MLOps 기능은 배포된 모델의 성능을 실시간으로 모니터링하고, 성능이 떨어지면 자동으로 알림을 보냅니다. 필요시 자동 재학습과 안전한 배포도 가능하며, 문제 발생 시 이전 버전으로 빠르게 되돌릴 수 있습니다.

4. 협업을 위한 통합 개발 환경

데이터 분석가, 개발자, 운영자, 비즈니스 담당자가 한 곳에서 함께 작업할 수 있습니다. 실험 내용이 자동으로 기록되고, 코드나 모델을 쉽게 공유하며, 다른 사람의 작업을 재사용할 수도 있습니다.

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AI 플랫폼 도입 효과

업무 자동화와 효율 향상

반복적인 데이터 처리, 보고서 작성, 이상 탐지를 AI가 대신 처리합니다. 실제로 AI 플랫폼을 도입한 기업들은 평균 데이터 분석 시간을 70% 이상 단축했습니다.

확장성 및 유연성 강화

비즈니스가 성장하면서 새로운 모델을 추가하거나 더 많은 데이터를 처리해야 할 때, 처음부터 다시 구축할 필요 없이 기존 인프라를 활용하여 점진적으로 확장할 수 있습니다.

데이터 기반 의사결정

AI 플랫폼은 ERP, CRM 등 기존 시스템과 연결되어 데이터가 조직 전체를 관통하는 흐름을 만듭니다. 고객 서비스 데이터가 상품 개발에, 생산 현장 데이터가 영업 전략에 반영됩니다.

보안과 거버넌스 강화

누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 제어하고, 모든 작업 이력을 기록하며, 규제 요구사항을 준수할 수 있습니다. 특히 금융, 의료, 공공 분야에서 필수적입니다.

AI 플랫폼 종류와 선택 기준

지금까지 AI 플랫폼 도입 효과에 대해 알아보며 AI 플랫폼 도입에 대한 필요성을 느끼셨다면, 이제 종류에 대해 알아볼 차례입니다. AI 플랫폼에도 여러 유형이 있습니다. 어떤 것이 우리 회사에 맞을까요?

클라우드 기반 AI 플랫폼

AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 제공업체가 운영합니다.

초기 비용이 적고 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있으며, 최신 기술과 강력한 컴퓨팅 자원을 즉시 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 서버나 인프라를 직접 관리할 필요도 없죠.

다만 데이터가 외부 서버에 저장되기 때문에 보안 정책을 꼼꼼히 확인해야 하고, 장기적으로는 사용량에 따라 비용이 높아질 수 있으며 인터넷 연결이 필수입니다.

온프레미스 AI 플랫폼

회사 내부 서버에 직접 설치하는 방식입니다.

데이터를 자체적으로 관리할 수 있어 보안성이 높고, 네트워크 제약이 적으며 한 번 구축하면 추가 사용 비용이 들지 않습니다.

하지만 초기 구축비가 크고 서버 유지보수나 장애 대응을 위한 인력이 필요합니다. 또한 시스템 확장을 위해선 추가 하드웨어가 요구됩니다.

하이브리드 AI 플랫폼

두 환경의 장점을 절충한 하이브리드 AI 플랫폼도 있습니다.

민감한 데이터는 내부에 두고 일반 데이터만 클라우드에 저장해 보안과 효율성을 모두 챙길 수 있습니다.

필요할 때만 클라우드를 활용해 유연하게 자원을 조정할 수 있습니다.

하지만 두 시스템을 동시에 관리해야 해 구조가 복잡해질 수 있습니다.

몬드리안 AI의 AI 플랫폼 예니퍼(Yennefer)는 가장 핵심적인 기반 인프라와 서비스를 통합적으로 제공합니다.

AI 연구·개발에 필요한 환경과 자원을 하나로 통합 제공하여, 복잡한 인프라 설정 없이도 데이터 관리부터 모델 개발·운영까지 전 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.

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AI 플랫폼 선택 시 고려 사항

AI 플랫폼 도입에 앞서 고려해야 할 사항이 있습니다. AI 플랫폼의 유형보다 중요한 것은 회사의 상황과 목표입니다. 아래의 사항을 고려해 보세요.

데이터 준비 상태

AI 플랫폼의 가장 기본은 데이터입니다. 우리 회사의 데이터가 어디에 있는지, 어떤 상태인지, 어떻게 활용할 수 있는지 먼저 파악해야 합니다.

확장 가능성

지금 당장 필요한 기능뿐 아니라, 앞으로 3~5년을 내다봐야 합니다. 비즈니스가 성장하면서 AI 활용도 함께 확대되는 점을 고려해야 합니다. 새로운 기능을 추가하거나 더 많은 사용자를 지원할 수 있는지 확인해야 합니다.

내부 역량과 지원 체계

아무리 좋은 플랫폼도 잘 활용하지 못하면 무용지물입니다. 내부에서 플랫폼을 효과적으로 사용할 수 있는지, 교육과 기술 지원이 충분한지 점검하세요.

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몬드리안 AI는 예니퍼(Yennefer)를 통해 기업의 AI 도입과 운영을 지원합니다.

예니퍼(Yennefer)의 특징

멀티 인프라 지원

클라우드, 온프레미스, 폐쇄망 등 어떤 환경에서도 동일한 성능으로 구동되는 멀티 인프라형 통합 AI 플랫폼입니다.

보안 규제가 엄격한 금융사나 공공기관에서도 안정적으로 도입할 수 있으며, 클라우드의 유연성과 내부망의 보안성을 모두 확보할 수 있습니다.

엔드투엔드 통합 관리

데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 모니터링까지 AI의 전 과정을 하나의 플랫폼 안에서 관리합니다.

별도의 개발 환경이나 외부 도구 없이 한 번의 클릭으로 실험부터 운영까지 연결됩니다.

유연한 자원 관리와 확장성

컨테이너 기반 가상화 환경을 통해 GPU·CPU 자원을 자동으로 분배하고, 프로젝트별 워크로드에 따라 실시간 확장이 가능합니다.

서버 클러스터링과 모니터링 기능으로 운영 효율성과 안정성을 동시에 확보했습니다.

다중 사용자 및 권한 관리

연구자, 엔지니어, 관리자 등 역할별로 다른 권한과 자원 접근 범위를 설정할 수 있습니다.

대규모 조직도 체계적인 협업 환경을 구축할 수 있으며, 사용자 인증과 접근 제어로 보안 수준을 유지합니다.

AI 플랫폼 예니퍼(Yennefer) 적용 사례

예니퍼(Yennefer)가 산업에 적용된 대표 사례를 살펴보겠습니다.

[Weflo] AI 기반 스마트 진단 플랫폼 개발

비행체 안전 진단 케어 솔루션 기업인 Weflo는 전기차 구동계의 이상 여부를 실시간으로 점검할 AI 진단 시스템이 필요했습니다.

하지만 방대한 센서 데이터를 효율적으로 분석하고 관리할 수 있는 체계가 부족했습니다.

이를 해결하기 위해 몬드리안 AI의 예니퍼 MLOps 플랫폼을 도입해 데이터 수집부터 모델 학습, 배포, 모니터링까지 AI 전체 프로세스를 자동화했습니다.

이로써 구동부 상태를 분석하는 전용 AI 모델을 빠르게 개발하고, REST API를 통해 서비스화할 수 있었습니다.

그 결과 AI 모델이 전기차 구동부 상태를 상·중·하로 정확히 분류하며 진단 효율이 크게 향상되었고, 예니퍼는 Weflo의 AI 운영을 자동화하고 연구 비용을 절감하며 전기차 진단의 신뢰도를 높이는 핵심 역할을 했습니다.

🖥️ 몬드리안 에이아이(Mondrian AI)

몬드리안 에이아이는 AI 도입을 위한 AI 솔루션 및 플랫폼의 개발부터 컨설팅까지, 온프레미스부터 클라우드까지 유연한 AI 서비스를 제공합니다.

산업별 맞춤형 AI 솔루션으로 기업의 비즈니스를 최적화하고 싶다면 지금 몬드리안 에이아이의 홈페이지를 방문해 주세요.

몬드리안 AI는 귀사가 AI로 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 돕겠습니다.

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문의: sales@mondrian.ai | 전화:(+82) 032-719-7047