Black box AI는 충분하지 않다: 왜 기업 컨설팅이 grounded models로 이동하는가

Source: VentureBeat

Presented by SAP

누구나 LLM을 손쉽게 활용할 수 있는 시대에, 진정한 차별화 요소는 AI 기술 자체가 아니라 그 기술이 기반하고 있는 조직의 지식이다. 운영 혁신을 주도하는 내부 및 파트너 컨설턴트는 권고가 핵심 비즈니스 결과에 영향을 미칠 때, 환상적인(허위) 안내에 의존할 위험을 감수할 수 없다.

왜 “블랙‑박스” AI가 기업에 부적합한가

• 투명성 부족: 기업은 AI 모델이 특정 권고를 내리는 이유를 이해해야 한다.
• 규제 압력: 금융·헬스케어와 같은 산업은 설명 가능성을 요구하는 엄격한 컴플라이언스 규정을 준수해야 한다.
• 위험 관리: 검증되지 않은 환상은 비용이 많이 드는 실수로 이어져 AI 기반 이니셔티브에 대한 신뢰를 약화시킬 수 있다.

“그라운디드” AI로의 전환

그라운디드 AI는 대형 언어 모델에 도메인‑특화 데이터, 프로세스 및 전문 지식을 결합한다. 이 하이브리드 접근 방식은 결과물이 다음을 보장한다:

1. 컨텍스트 인식 – 조직 고유의 운영 현실에 기반한다.
2. 감사 가능 – 원본 데이터와 비즈니스 규칙으로 추적할 수 있다.
3. 실행 가능 – 기존 워크플로와 거버넌스 구조에 맞춰진다.

새로운 컨설팅 패러다임에서 SAP의 역할

• 내장형 지식 베이스: SAP는 독자적인 산업 지식을 AI 파이프라인에 통합해 일반적인 LLM 응답에 대한 의존도를 낮춘다.
• 파트너와의 공동 개발: 컨설팅 업체와 협업함으로써 SAP는 각 고객의 데이터 주권 및 컴플라이언스 요구를 반영한 AI 솔루션을 맞춤 제공한다.
• 지속적인 검증: 지속적인 모니터링과 피드백 루프를 통해 AI 권고의 정확성과 최신성을 유지한다.

기업에 제공되는 혜택

• AI‑생성 인사이트에 대한 신뢰도 상승.
• 규제 위반이나 운영 오류 위험 감소.
• 명확한 ROI와 측정 가능한 결과 덕분에 AI 도입 가속화.

앞으로의 전망

더 많은 조직이 블랙‑박스 AI의 한계를 인식함에 따라, 시장은 대형 언어 모델과 깊이 있는 컨텍스트 그라운딩을 결합한 솔루션을 점점 더 선호하게 될 것이다. SAP의 전략은 이러한 진화를 선도하도록 자리매김하고 있으며, 기업이 AI의 전체 잠재력을 활용하면서도 통제, 컴플라이언스 및 신뢰를 유지하도록 돕는다.