최적의 AI 플랫폼을 도입하기 위한 4가지 체크리스트
AI 플랫폼 도입을 고려하고 있지만 어떤 플랫폼이 적합할지 여전히 어려우신가요? 데이터 통합부터 MLOps까지 기업 맞춤형 선택 기준을 제시합니다. 이번 글에서는 도입 전 4가지 체크리스트와 실제 도입 사례를 통해 최적의 AI 플랫폼을 고르는 방법을 알려드립니다.
Dec 09, 2025
최적의 AI 플랫폼을 도입하기 위한 4가지 체크리스트
AI 기술이 빠르게 고도화되면서 대부분의 기업이 AI 도입을 고민하고 있습니다.
하지만 AI를 도입할 때 반드시 해야하는 고민은 단순한 도입에 대한 고민이 아닌,
“어떤 AI 플랫폼을 선택해야 할까?”인데요.
수많은 AI 플랫폼 중 기업에 적합한 솔루션을 고르는 일은 쉽지 않은데요
산업 및 기업별로 필요한 AI 솔루션의 기능이 다를 뿐 아니라, 각 AI 플랫폼들도 기능·비용·확장성 등
제각기 다르기 때문에 단순 플랫폼의 가격이나 스펙을 비교하는 것 만으로는 판단이 어렵기 때문입니다.
그래서 오늘은 우리 기업에 적합한 최적의 AI 플랫폼을 도입하기 위해 기업의 담당자들이 선택 전 반드시 확인해야 할 4가지 핵심 체크리스트를 정리했습니다.
또한 현재 기업용 AI 환경을 지원하는 플랫폼 및 솔루션의 실제 도입 사례를 살펴보며, 실제 도입 전 일어날 수 있는 리스크와 고려 사항을 확인해 보도록 하겠습니다.
AI 플랫폼이란?
AI 플랫폼(AI Platform)은 인공지능 개발과 운영의 전 과정을 통합 관리할 수 있는 환경을 의미합니다.
데이터 수집, 모델 학습, 배포, 운영, 성능 모니터링까지, AI 프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있는 올인원(One-stop) 인프라라고 할 수 있는데요.
이전에는 데이터 엔지니어, ML 엔지니어, DevOps 팀이 각각 분리된 도구로 작업을 수행했지만,
최근에는 하나의 AI 플랫폼 안에서 데이터 전처리부터 MLOps까지 연결이 가능해졌습니다.
즉, AI 플랫폼은 단순한 기술이 아니라 기업의 AI 전략을 실현하는 핵심 기반 인프라입니다.
AI 플랫폼 선택을 위한 필수 체크리스트 4가지
AI 플랫폼을 비교할 때는 화려한 기능보다 “우리 기업의 데이터 환경과 목표에 얼마나 맞는가”를 기준으로 판단해야 합니다.
그 기준이 바로 다음의 4가지 핵심 체크리스트입니다.
필수 체크리스트
- 우리 기업의 데이터는 어디에 있고, 얼마나 쉽게 연결할 수 있는가?
- AI 모델링을 내부 인력으로 수행할 수 있는가?
- 모델을 안정적으로 운영·관리할 수 있는 MLOps 환경이 준비되어 있는가?
- 의사결정자에게 결과를 전달할 대시보드 체계가 있는가?
① 데이터 접속 / 통합 (Data Connectivity & Integration)
AI의 출발점은 데이터입니다.
따라서 AI 플랫폼은 사내외 다양한 데이터 소스에 쉽게 접근하고 통합할 수 있어야 합니다.
- 필수 확인 포인트
- ERP, CRM, IoT, 로그 데이터 등 내부 시스템과의 연결성
- 외부 API 연동 및 클라우드 스토리지 접근성
- 데이터 정제·전처리 자동화 기능
예를 들어 예니퍼(Yennifer)는 데이터베이스, 클라우드, IoT 센서 등
50여 종 이상의 데이터 소스를 원클릭으로 연결할 수 있습니다.
덕분에 데이터 엔지니어의 수작업 없이도 AI 분석 환경을 빠르게 세팅할 수 있는 것입니다.
② 모델링 지원 (Modeling & AutoML)
한편 AI 플랫폼의 핵심은 ‘모델’을 얼마나 쉽게 만들 수 있는가에 달려 있습니다.
특히, 전문적인 머신러닝 지식이 없어도 모델을 생성할 수 있도록
AutoML(자동화된 머신러닝) 기능이 포함되어 있는지 확인이 필요합니다.
- 필수 확인 포인트
- 기본 제공 알고리즘의 다양성 (예: 분류, 예측, 이상탐지 등)
- AutoML 및 하이퍼파라미터 최적화 기능
- 모델 학습 결과의 해석 가능성(Explainability)
예니퍼(Yennefer)는 비전문가도 GUI 환경에서 클릭 몇 번으로 모델을 만들 수 있도록
드래그 앤 드롭 기반 AutoML 환경을 제공합니다.
또한 모델 학습 과정을 시각적으로 확인할 수 있어, AI 프로젝트의 생산성과 협업 효율을 크게 높입니다.
③ 운영화 (MLOps)
AI 모델을 한 번 만들고 끝내는 기업은 없습니다.
데이터가 변하면 모델도 지속적으로 업데이트되어야 하며,
운영 환경에서 안정적으로 서비스되어야 합니다.
이 과정을 지원하는 것이 바로 MLOps (Machine Learning Operations)입니다.
- 필수 확인 포인트
- 모델 배포 자동화 및 버전 관리
- 실시간 모니터링 및 성능 추적
- 장애 발생 시 롤백 기능
- CI/CD(지속적 통합·배포) 파이프라인 지원 여부
💡잠깐, AI 플랫폼이 궁금하시다면 아래의 글을 확인해 보세요.
④ 시각화 / 대시보드 지원 (Visualization & Dashboard)
마지막으로 중요한 것은 데이터와 결과를 얼마나 쉽게 이해할 수 있는가입니다.
AI 모델의 결과를 단순 수치로만 제공하면 의사결정자가 실제 인사이트를 얻기 어렵습니다.
따라서 AI 플랫폼은 대시보드와 리포팅 기능을 통해
AI 결과를 시각적으로 전달할 수 있어야 합니다.
- 필수 체크리스트
- 대시보드 커스터마이징 기능
- 실시간 지표 모니터링
- 시각화 라이브러리 및 내장 차트 지원
예니퍼의 대시보드는 분석 결과를 실시간 그래프와 지표로 보여주며,
담당자별로 다른 관점의 리포트를 설정할 수 있습니다.
이를 통해 AI의 결과를 단순한 숫자가 아닌 비즈니스 인사이트로 전환할 수 있습니다.
기업들의 실제 AI 플랫폼 도입 사례
다양한 기업들이 실제 예니퍼(Yennefer)를 비롯한 AI 플랫폼을 제조 과정 전반에 도입함으로써 생산성과 공정 효율성을 극대화하고 있습니다.
1) 삼성SDI : 디스플레이 제조 과정의 공정 효율성 27% 상승
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✅ 도입 배경
삼성 SDI는 공정 과정에서 발생하는 방대한 데이터를 활용해, 제조 공정 및 패널 연구개발(R&D) 단계에서 데이터 기반 혁신을 강화하고자 했습니다.
[문제 상황]
- 공정 단계별 데이터를 실시간으로 파악하기 어려워 문제 발생 시 빠른 대응이 제한됨
- 다양한 개발 데이터를 통합·협업하기 어려워 R&D 진행 속도 저하
- 공정 개선과 품질 향상을 위한 데이터 기반 의사결정 체계 부재
🚀 도입 후 결과
1) 제조 공정 효율 및 품질 27% 향상
- 실시간 데이터 분석으로 문제 조기 발견 및 즉각 대응
- 공정 안정성·신뢰성 강화 → 불량 감소
- 지속적인 데이터 기반 개선으로 제품 품질 향상 + 생산성 증대
2) 연구개발(R&D) 속도 21% 단축
- 연구원들이 가상 데이터 분석 환경에서 함께 작업하며 데이터·아이디어 공유 활성화
- 중복 업무 최소화, 협업 강화로 프로젝트 진행 속도 가속화
- 체계적이고 표준화된 R&D 프로세스 구축
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2) 한국타이어 : 데이터 분석 인프라의 데이터 처리 시간 20% 단축
✅ 도입 배경
한국타이어앤테크놀로지는 데이터 분석·모델링 업무를 강화하는 과정에서 개인 노트북 중심 작업, 제한된 내부 고성능 장비(HPU) 사용, 협업 환경 부재로 인해 효율성 저하 문제를 겪고 있었습니다.
이에 따라 예니퍼(Yennefer)를 통해 확장 가능한 클라우드 기반 데이터 분석 인프라 구축을 추진했습니다.
[문제 상황]
- 분석·모델링 작업이 개인 장비에 의존 → 처리 속도 및 안정성 저하
- 본사 직원은 고성능 컴퓨팅 장비(HPU) 사용 불가
- 팀 간 데이터 저장·공유·협업 환경 미흡
- 인프라 확장 필요하지만 초기 대규모 구축은 부담
🚀 도입 후 결과
1) 효율적인 인프라 활용로 데이터 처리 시간 20% 감소
- 프로젝트마다 탄력적으로 확장 가능한 Yennefer Cluster 인프라 구축
- 클라우드 기반 분석 환경으로 필요 자원을 즉시 할당
- 내부 GPU 활용 가능해져 복잡한 모델링·알고리즘 개발 속도 향상
2) 연구 개발팀 생산성 증가 → 전문 연구자 참여율 30% 향상
- Yennefer 기반 데이터 저장·공유 플랫폼 도입으로 협업 활성화
- 교육·지원 프로그램 확대로 연구자 역량 강화 + 지식 공유 증가
- 팀 간 의사소통·협업 개선 → 프로젝트 품질 및 연구 참여도 상승
기업 맞춤형 AI 플랫폼 ‘예니퍼(Yeniffer)의 강점
예니퍼는 데이터 통합부터 모델 운영, 시각화까지 전 과정을 아우르는 통합형 AI 플랫폼으로
- 자체 GPU 인프라 기반의 고속 연산 환경,
- 대규모 모델 학습에 최적화된 분산 처리 기술,
- 비개발자도 활용 가능한 인터페이스(UI),
- 보안 인증 및 온프레미스(Private) 구축 지원
등의 기능을 갖추고 있는데요.
예니퍼는 모델의 학습부터 배포, 추론, 성능 모니터링까지 전 과정을 자동화하는 End-to-End MLOps 환경을 제공합니다.
그렇기 때문에 모델 성능 저하나 데이터 드리프트(Drift)를 빠르게 감지하고 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있습니다.
이미 금융·제조·유통·공공기관 등 다양한 산업의 기업들이 안정적으로 활용하는 예니퍼(Yennefer)는 단순히 모델을 만드는 툴이 아닌 기업 AI 비즈니스 운영 전반을 지원하는
전략적 파트너형 플랫폼이라 할 수 있는데요.
여전히 AI 플랫폼 도입이 어렵거나 망설여지신다면 지금 몬드리안 AI와 상담해 보세요.
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