AI 솔루션 도입이 처음이라면? 지금 꼭 알아야 할 핵심 가이드
"AI 솔루션을 도입하고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요."
AI 솔루션 도입을 검토하는 기업 담당자가 가장 먼저 마주하는 질문입니다. 2024년 국내 AI 산업 매출은 6.3조 원, AI를 도입한 기업은 도입하지 않은 기업 대비 매출 4%, 부가가치 7.8% 증가라는 성과를 보여주고 있다고 합니다.
하지만 막상 도입하려면 벽에 부딪힙니다. AI 전문 인력이 없고, 데이터 품질도 확신할 수 없으며, 기존 업무 프로세스에 어떻게 통합할지 막막합니다. 2025년 글로벌 AI 시장이 약 4천억 달러 규모로 성장할 전망이지만, 문제는 '기술'이 아니라 '실행'입니다.
이 글에서는 AI 솔루션에 대한 개념과 어떻게 도입할 수 있을 지에 대한 구체적인 실행 단계를 중심으로 설명하겠습니다.
AI 솔루션이란 무엇인가
기술과 실행 사이의 간극을 좁혀주는 AI 솔루션
많은 기업이 AI 도입에서 막히는 지점은 같습니다. 기술은 존재하지만 이를 현장에서 실행하기가 어렵습니다.
AI 솔루션은 바로 이 간극을 메워주는 도구입니다. 복잡한 AI 기술을 기업이 현실적으로 활용할 수 있도록 단순화한 플랫폼이죠. 직접 AI 모델을 개발하지 않아도, 데이터 과학자를 채용하지 않아도, AI의 효과를 낼 수 있게 만들어줍니다.
국내 기업의 AI 부문 연구개발 투자액은 2024년 3조 7천억 원으로 전년 대비 21.9% 증가했습니다. 그러나 외부 투자 유치 실적이 있는 기업은 전체의 17.2%에 불과합니다. 기술 도입보다 실행 역량 확보가 더 큰 과제라는 의미입니다.
AI 솔루션의 핵심 구성요소
AI 솔루션은 데이터 수집부터 모델 운영, 분석까지 전체 라이프사이클을 하나의 플랫폼에서 관리합니다. 세 가지 핵심 계층으로 구성됩니다.
데이터 관리 계층
원시 데이터를 AI가 학습할 수 있는 형태로 만듭니다. 여러 소스에서 데이터를 수집하고, 오류를 제거하며, 일관된 형식으로 가공합니다.
이 과정을 자동화하여 데이터 엔지니어가 일일이 처리하지 않아도 됩니다. ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인이 여러 데이터베이스, 엑셀 파일, IoT 센서에서 들어오는 데이터를 통합하고, AI 모델 학습에 적합한 형태로 전처리합니다.
모델 운영 계층 (MLOps)
AI 모델의 학습, 배포, 모니터링을 자동화합니다. 모델 성능이 저하되면 자동으로 감지하고, 새로운 데이터로 재학습합니다.
여러 모델의 버전을 관리하고, A/B 테스트를 통해 최적의 모델을 선택합니다. 예를 들어, 수요 예측 모델 버전 1.0과 버전 2.0을 동시에 운영하며 실제 정확도를 비교한 후 더 나은 모델로 전환합니다.
분석 환경 계층
기술 지식이 없는 실무진도 AI 분석 결과를 활용할 수 있게 합니다. 시각화 대시보드로 인사이트를 보여주고, 자연어 질문에 AI가 답변합니다.
"이번 달 불량률이 왜 증가했나요?"라고 물으면 AI가 공정 데이터를 분석해서 "3호 라인의 온도가 평균보다 2도 높았고, B 원자재의 품질 편차가 커졌습니다"라고 원인을 알려줍니다.
기존 IT 솔루션과의 차이
기존 IT 솔루션은 정해진 규칙대로 작동합니다. 재고가 100개 이하면 발주하라는 식입니다. 하지만 AI 솔루션은 데이터로부터 지속적으로 학습하며 성능을 개선합니다.
단순 보고가 아닌 예측과 추천을 통해 의사결정을 지원하고, 수동 분석이 아닌 자동화된 인사이트 생성이 핵심입니다. 계절별 수요 패턴, 외부 경제 상황, 심지어 날씨까지 분석해서 "다음 주에 재고를 20% 더 확보하세요"라고 알려주는 것이죠. AI는 과거 데이터를 단순히 요약하는 것이 아니라, 미래를 예측하고 최적의 행동을 제안합니다.
우리 회사에 정말 필요한 AI 솔루션 찾기
해결하려는 문제부터 정의하세요
AI 솔루션 선택의 첫 단계는 '어떤 AI가 좋은가'가 아니라 '우리가 해결하려는 문제가 무엇인가'입니다.
반복적으로 시간이 많이 걸리는 작업이 있나요? 데이터는 많은데 인사이트를 뽑아내지 못하고 있나요? 고객 응대에 인력이 부족한가요? 문제가 명확해야 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다.
2024년 국내 AI 응용 소프트웨어 매출은 2조 6,682억 원으로 전체 AI 산업의 42.4%를 차지했습니다. 챗봇, 제조·생산 자동화 시스템 등 실무 적용 솔루션 기업들이 주를 이루며, 이는 기업들이 구체적인 문제 해결을 위해 AI를 도입하고 있다는 증거입니다.
사례①: 제조업
국내 타이어 시장 점유율 1위, 한국타이어앤테크놀로지는 몬드리안AI의 예니퍼(Yennefer) 도입으로 클라우드 기반의 유연한 데이터 분석 인프라를 구축했습니다. 프로젝트별로 필요에 따라 탄력적으로 인프라를 확장할 수 있는 Yennefer Cluster를 구성하고, GPU 리소스를 팀 간 공유하여 연구자들의 협업을 강화했습니다.
그 결과, 효율적인 자원 활용으로 기존 대비 데이터 처리 시간을 20% 감소시켰고, 연구개발팀의 생산성이 증가하면서 전문 연구자들의 프로젝트 참여율이 30% 향상되었습니다.
사례②: 금융업
금융 분야는 실시간 이상거래 탐지, 신용도 평가, 리스크 모델링이 핵심입니다. 골드만삭스와 JP모건 등 글로벌 금융사는 2024년부터 거래 처리, 데이터 조정, 법규 준수, 부정거래 탐지 등 다양한 업무 영역에서 AI 시스템을 도입하여 운영 효율성을 대폭 향상시켰습니다.
국내에서는 금융감독원이 몬드리안AI의 예니퍼를 도입하여 가상자산과 관련된 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할수 있게 되었습니다. 또한 타 금융권에서도 생성형 AI 챗봇으로 24시간 고객 상담을 제공하고, 단순 문의는 자동 처리하며 복잡한 문제만 상담사에게 연결합니다. 고객 만족도는 올리고 운영 비용은 줄이는 효과입니다.
사례③: 유통·서비스업
유통 산업은 재고 관리가 수익성을 좌우합니다. 과잉 재고는 창고 비용과 폐기물로 이어지고, 재고 부족은 판매 기회를 놓칩니다.
글로벌 유통 기업들은 AI 기반 수요예측 솔루션을 도입해 이 문제를 해결하고 있습니다. 딥러닝 예측 모델이 과거 판매 데이터, 계절별 추세, 날씨 정보, 프로모션 일정, 소셜 미디어 트렌드까지 종합 분석하여 정확한 수요를 예측합니다.
신세계아이앤씨는 AI 기반 수요예측 플랫폼을 활용해 이마트와 시코르 매장에서 상품 폐기율을 20% 줄이고 재고 관리 비용을 15% 절감했습니다. 글로벌 유통 기업들도 유사한 성과를 거두고 있습니다. 빅데이터 기반 수요예측 모델로 재고 부족 발생률을 30% 감소시키고, 재고 가용률을 높이면서도 재고 비용을 대폭 절감하는 효과를 얻고 있습니다.
AI 솔루션 도입 로드맵
1단계: 도입 전 필수 점검 3가지
적합성: 우리 조직의 데이터 환경과 맞는가
현재 보유한 데이터의 품질과 양이 충분한지 평가하세요. AI 모델은 데이터로부터 학습하므로, 노이즈가 많거나 불완전한 데이터로는 정확한 결과를 얻기 어렵습니다. 필요하다면 PoC 전에 데이터 정제 작업부터 시작하세요.
확장성: 향후 데이터·사용자 증가에 대응 가능한가
초기에는 특정 부서에서 시작하더라도, 성공하면 전사로 확대됩니다. 클라우드 기반 솔루션은 사용량에 따라 탄력적으로 확장할 수 있어, 초기 인프라 투자 부담을 줄이면서도 향후 성장에 대응할 수 있습니다.
운영성: 사내 인력이 직접 다룰 수 있는가
아무리 뛰어난 AI 솔루션이라도 사용이 복잡하면 실무에서 외면받습니다. 직관적인 UI/UX, 충분한 교육 지원, 지속적인 기술 지원이 가능한 솔루션인지 확인하세요. 국내 기업 AI 투자의 73.2%가 '인력'에 집중되는 이유입니다.
2단계: 작게 시작하는 PoC
PoC(Proof of Concept, 개념 검증)는 '전사 도입 전 작은 실험'입니다. 특정 부서 하나, 특정 프로세스 하나만 선택해 3~6개월 시범 운영합니다.
투자 규모를 최소화하면서 실제 효과를 측정하고, 조직의 수용성을 확인합니다. PoC 단계에서 명확한 KPI를 설정하세요. "생산성 향상"이 아니라 "처리 시간 30% 단축"처럼 측정 가능한 목표여야 합니다.
예를 들어, 고객 문의 응대 자동화를 목표로 한다면 "챗봇 응대율 70% 달성", "평균 응답 시간 5분 → 2분 단축", "상담사 업무량 40% 감소"처럼 구체적인 수치로 성과를 측정합니다.
3단계: 검증 후 확대 적용
PoC에서 성과가 검증되면 단계적으로 확대합니다. 처음부터 완벽한 시스템을 구축하려 하지 마세요.
작게 시작해서 빠르게 학습하고, 검증된 것만 확대하는 접근이 성공 확률을 높입니다. 한 부서에서 성공하면 유사한 업무를 하는 다른 부서로 확대하고, 점차 전사로 범위를 넓혀갑니다.
클라우드 기반 AI 솔루션은 사용량에 따라 탄력적으로 확장할 수 있어, 초기 인프라 투자 부담 없이 시작할 수 있습니다. 사용자 10명으로 시작해서 100명, 1,000명으로 늘려도 추가 하드웨어 구매 없이 라이선스만 확대하면 됩니다.
추가 필수 고려사항
보안과 거버넌스, ROI 분석도 중요합니다. 투자 대비 기대 효과를 "6개월 내 처리 시간 30% 단축, 연간 인건비 3억 절감"처럼 구체적으로 정량화해야 예산 승인을 받을 수 있습니다.
또한 AI 솔루션 도입의 목적은 'AI 구축'이 아니라 '비즈니스 효과 창출'이어야 합니다. 기술이 아무리 좋아도 매출 증가, 비용 절감, 고객 만족도 향상 등 측정 가능한 비즈니스 성과가 없다면 실패한 프로젝트입니다.
몬드리안AI Yennefer와 함께하는 AI 솔루션 도입
AI 솔루션 벤더를 선택할 때에는 우리 산업에 대한 이해, 지속적인 지원 가능성, 검증된 레퍼런스가 핵심입니다. 기술은 상향 평준화되어 있으므로, 차별화는 우리 회사 맥락을 얼마나 이해하고 실무에 맞게 커스터마이징할 수 있는가에서 나옵니다.
몬드리안AI의 통합 AI 플랫폼인 ‘예니퍼(Yennefer)’는 한국 기업의 레거시 시스템 환경을 이해하고, 오래된 ERP 시스템이나 온프레미스 서버 환경에서도 클라우드와 하이브리드로 연결하여 점진적으로 AI 환경을 구축할 수 있습니다. 서울대 통계학과, 삼성디스플레이, 금융감독원 등 다양한 분야에서 검증된 레퍼런스를 보유하고 있죠.
AI 도입의 성공 여부는 '어떤 기술을 쓰느냐'가 아니라 '우리 조직에 얼마나 적합하게 적용하느냐'에 달려 있습니다. AI 솔루션은 더 이상 대기업만의 이야기가 아닙니다. 클라우드 기반 플랫폼의 발전으로 중소·중견기업도 합리적인 비용으로 AI를 활용할 수 있게 되었습니다. 중요한 것은 '완벽한 준비'가 아니라 '작은 실험부터 시작'하는 것입니다.
지금 바로 우리 회사의 AI 도입 준비도를 진단받아보세요.
AI 솔루션 도입, 지금 시작하세요
AI 솔루션 도입의 성공 여부는 어떤 기술을 쓰느냐가 아니라 우리 조직에 얼마나 적합하게 적용하느냐에 달려 있습니다. 하지만 막상 시작하려면 AI 전문 인력 부족, 데이터 품질에 대한 불확실성, 기존 업무 프로세스와의 통합 방법 등 여러 장벽에 부딪힙니다. 완벽한 준비를 기다리다가는 기회를 놓칠 수 있습니다.
지금 시작하는 것이 가장 빠릅니다. 작은 실험부터 시작해서 검증된 것만 확대하는 접근으로, 우리 회사에 맞는 AI 솔루션을 구축해보세요.
몬드리안에이아이와 함께 우리 조직에 맞는 AI 솔루션을 시작하세요
몬드리안 에이아이의 통합 AI 플랫폼 Yennefer는 한국 기업의 레거시 시스템 환경을 이해하고, 오래된 ERP 시스템이나 온프레미스 서버 환경에서도 클라우드와 하이브리드로 연결하여 점진적으로 AI 환경을 구축할 수 있습니다.
데이터 관리부터 모델 운영, 분석 환경까지 전체 AI 라이프사이클을 하나의 플랫폼에서 관리하며, 클라우드 기반으로 사용량에 따라 탄력적으로 확장할 수 있어 초기 인프라 투자 부담을 최소화합니다. 서울대 통계학과, 삼성디스플레이, 금융감독원, 한국타이어앤테크놀로지 등 다양한 분야에서 검증된 레퍼런스를 보유하고 있으며, PoC부터 전사 확대까지 전 과정을 지원합니다.
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