찾아가는 AI 네이티브 세미나 안내: “AI 도입, 아직도 막막하신가요?”
찾아가는 AI 네이티브 세미나는 조직 업무에 맞춰 “어디서부터 어떻게 AI를 도입할지” 실행 가능한 로드맵을 함께 설계해주는 세미나입니다.
찾아가는 AI 네이티브 세미나 안내 — “AI 도입, 아직도 막막하신가요?”
AI 도입을 고민하는 조직이라면 한 번쯤 이런 질문을 받아보셨을 것입니다. “GPU부터 사야 하나요?”, “ChatGPT를 못 쓰는데 AI는 어떻게 하나요?”, “RAG, Vector DB, Agent, Kubernetes까지 다 알아야 시작할 수 있나요?”
이 질문들이 반복되는 이유는 기술이 어려워서가 아니라, AI를 어디서부터 어떻게 설계해야 하는지에 대한 기준이 조직 안에 정리되어 있지 않기 때문입니다.
찾아가는 AI 네이티브 세미나는 이 혼란을 정리하기 위해 만들어졌습니다. 단순한 기술 트렌드 소개가 아니라, 기업과 공공기관 환경에서 실제 운영 가능한 AI 구조를 어떻게 설계하고 단계적으로 도입할 것인지를 현장 중심으로 설명하는 실무형 세미나입니다.
“AI 도입은 도구 선택이 아니라 아키텍처 설계 문제입니다”
많은 조직이 AI 도입을 ‘제품 비교’나 ‘솔루션 쇼핑’으로 시작합니다. 하지만 실제 현장에서 부딪히는 문제는 모델 성능이 아니라, 데이터 위치, 보안 경계, 운영 책임, 비용 통제, 시스템 연계 구조입니다.
이번 세미나는 AI를 하나의 기능이 아니라 운영 시스템으로 바라보는 관점에서 접근합니다.
LLM, Embedding Model, RAG, Vector DB, Graph DB, AI Agent, Workflow, MCP, Kubernetes, Docker, Container 같은 키워드를 개별 기술로 설명하지 않습니다.
대신 이 요소들이 어떻게 연결되어야 현업 업무에 적용하고, 장애와 감사에 대응 가능하며, 장기 운영이 가능한 구조가 되는지를 구조적으로 풀어드립니다.
ChatGPT를 못 쓰는 환경에서도 AI는 가능합니다
보안 정책 때문에 외부 SaaS형 AI 사용이 제한된 조직은 많습니다. 하지만 이것이 AI 도입 불가를 의미하지는 않습니다. 중요한 것은 “모델을 어디서 쓰느냐”가 아니라 데이터가 어디에 있고, 어떤 경로로 모델과 연결되는지입니다.
세미나에서는 다음과 같은 현실적인 구조를 중심으로 설명합니다.
- 사내망·전용 클라우드 환경에서 동작하는 프라이빗 AI 아키텍처
- 내부 문서·시스템 데이터를 기반으로 근거를 찾아 답변하는 RAG 기반 구조
- 외부 모델을 쓰더라도 데이터는 내부에 남기는 보안 경계 분리 설계
이 접근은 단순한 챗봇 구현이 아니라, 감사 대응이 가능하고 책임 소재가 명확한 AI 운영 구조를 만드는 방법론에 가깝습니다.
“직원이 ChatGPT 써봤다”와 “조직이 AI를 도입했다”는 전혀 다른 이야기입니다
개인이 ChatGPT를 사용하는 것과, 조직이 AI 시스템을 운영하는 것은 전혀 다른 차원의 문제입니다.
조직 차원의 AI에는 다음 요소들이 반드시 따라옵니다.
- 사내 데이터 연동 구조
- 접근 권한 및 보안 정책
- 응답 품질 관리와 로그 추적
- 비용 모니터링과 사용량 제어
- 결과 승인과 책임 체계
이번 세미나는 AI를 “편리한 도구”가 아니라 운영 책임을 지는 시스템으로 설계하는 관점에서 접근합니다. IT 의사결정자가 반드시 고민해야 할 운영 구조, 거버넌스, 기술 스택 연결 방식을 실제 사례 중심으로 설명드립니다.
GPU부터 사는 것이 아니라, 업무 구조부터 설계해야 합니다
AI 도입 논의가 시작되면 가장 먼저 나오는 질문이 “GPU 서버를 사야 하나요?”입니다. 그러나 성공적인 조직은 장비가 아니라 업무 흐름과 데이터 구조부터 설계합니다.
세미나에서는 다음 질문을 중심으로 접근합니다.
- 어떤 업무를 AI로 자동화할 것인가
- 그 업무의 근거 데이터는 어디에 존재하는가
- 결과를 어떤 기준으로 검증할 것인가
- 추론 비용과 응답 지연은 어디까지 허용 가능한가
- 운영 조직은 어떻게 구성해야 하는가
이 질문에 답이 정리되면, GPU 규모, 모델 선택, 서빙 구조, 캐싱 전략, 컨테이너 운영 방식은 자연스럽게 결정됩니다. 이번 세미나는 이 의사결정 순서를 바로 잡는 것에 집중합니다.
왜 많은 AI PoC가 운영 단계에서 멈추는가
현장에서 가장 많이 보는 실패 패턴은 “데모는 성공했지만 서비스로 못 올라가는 상황”입니다.
그 이유는 대부분 기술 문제가 아니라 다음과 같은 운영 현실 때문입니다.
- 데이터 품질과 소유권 정리 부족
- 개인정보·보안 규정과의 충돌
- 책임 주체 불명확
- 기존 시스템과의 연계 실패
- 비용 폭증에 대한 통제 부재
이번 세미나는 PoC를 넘어서 운영 전환을 전제로 한 구조 설계 방법을 중심으로 구성되어 있습니다. 단순 챗봇 구현이 아니라, 실제 업무 시스템과 연결되는 AI 구조를 어떻게 만들어야 하는지를 다룹니다.
처음 접하는 분들을 위한 “AI 네이티브 구조 프레임”을 제공합니다
AI 관련 키워드는 너무 많고 빠르게 바뀝니다. 그래서 이 세미나는 기술을 다음 네 계층 구조로 정리합니다.
- 모델 계층: LLM, Embedding — 언어와 의미를 처리하는 엔진
- 지식 계층: RAG, Vector DB, Graph DB, Ontology, MCP — 조직 데이터를 AI와 연결하는 구조
- 자동화 계층: AI Agent, Workflow — 업무 프로세스를 실행하는 레이어
- 운영 계층: Kubernetes, Container, 보안, 로그, 비용 관리 — 실제 서비스 운영 기반
모든 계층을 한 번에 구축할 필요는 없습니다. 조직마다 병목이 다른 만큼, 지금 가장 막혀 있는 계층부터 단계적으로 정리하는 전략을 제시합니다.
이 세미나는 이런 분들을 위해 설계되었습니다
- AI 도입 방향을 결정해야 하는 CIO, CTO, IT 책임자
- DX, 데이터, 플랫폼 전략을 담당하는 기획·의사결정자
- AI 기술은 들어봤지만 구조적으로 이해가 필요한 실무 담당자
- PoC는 해봤지만 운영 단계로 못 넘어가고 있는 조직
세미나가 끝나면 우리 조직에 맞는 AI 도입 단계 그림, 기술 스택이 아닌 업무 중심 로드맵, 경영진 설명용 구조 개념도, 다음 실행 단계를 정의한 기준점이 정리됩니다.
지금 필요한 것은 “도입 기준”입니다
AI는 더 이상 실험 단계 기술이 아닙니다. 이미 업무 자동화, 지식 검색, 운영 지원 영역에서 경쟁력을 좌우하는 인프라 계층이 되고 있습니다. 중요한 것은 어떤 기술을 쓰느냐보다, 어떤 구조로 설계하고 어떻게 운영할 것인가입니다.
찾아가는 AI 네이티브 세미나는 바로 이 지점을 정리해 드리는 자리입니다.
AI 도입을 “막연한 숙제”가 아니라 구조적으로 설명 가능하고 실행 가능한 프로젝트로 바꾸고 싶으시다면, 이번 세미나에 참여해 보시기 바랍니다.
References & Links
- AI Discovery Workshop 알아보기
- LLM, RAG, MCP 같은 최신 AI 기술을 배우고 적용하며, 하루 만에 MSA 설계부터 배포까지 직접 체험하는 실전형 워크숍
- MSAP.ai 공식 블로그
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