AI 데이터 흐름을 가시화하기: SaaS 및 LLM 데이터 위험을 이해하기 위한 오픈소스 도구 구축

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실무에서 계속 보던 문제

많은 중소기업과 스타트업에서 AI 도입은 점진적으로 이루어집니다:

• 지원 도구가 AI 티켓 요약 기능을 추가합니다
• CRM이 AI 기반 인사이트를 도입합니다
• 마케팅 도구가 LLM을 활용해 콘텐츠를 생성합니다
• 내부 문서가 AI 어시스턴트를 통해 분석됩니다

각 기능은 별개이며 위험이 낮아 보입니다. 그러나 시간이 지나면서:

• 개인 데이터가 더 많은 곳에서 처리됩니다
• 제3자 AI 공급자가 도입됩니다
• 국경을 넘는 데이터 흐름이 증가합니다
• 가정이 문서화를 대체합니다

문제는 의도나 배려가 아니라 가시성 부족입니다.

기존 접근 방식이 중소기업에 부적합한 이유

대부분의 기존 솔루션은 다음 중 하나에 해당합니다:

• 엔터프라이즈 급 컴플라이언스 플랫폼
• 집행에 초점을 맞춘 보안 도구
• 벤더 전용 대시보드
• 정적 문서 또는 스프레드시트

소규모 팀에게 이러한 접근 방식은 다음과 같은 문제를 가집니다:

• 너무 무겁다
• 비용이 너무 많이 든다
• 투명성이 부족하다
• 시스템이 실제로 작동하는 방식과 너무 동떨어져 있다

나는 단순하고 엔지니어링 주도적인 접근 방식이 팀이 AI 관련 데이터 위험을 법적 또는 컴플라이언스 작업으로 전환하지 않고도 이해하는 데 도움이 될 수 있는지 탐구하고 싶었다.

설계 원칙

1. 판단보다 가시성 – 위반을 선언하기보다 잠재적 위험을 드러냅니다.
2. 결정론적이며 설명 가능 – 위험 식별은 블랙‑박스 AI 결정이 아니라 명시적인 규칙에 기반합니다.
3. 로컬 우선 – 모든 것이 로컬에서 실행되며, 클라우드 서비스나 데이터 수집이 없습니다.
4. 불확실성에 대한 정직함 – 알 수 없거나 불분명한 데이터 처리는 오류가 아니라 위험 신호로 간주합니다.
5. 범위 제한 – 전체 컴플라이언스 플랫폼이 아니라 SaaS + LLM 데이터 흐름에 구체적으로 초점을 맞춥니다.

도구가 하는 일

1. 간단한 JSON 입력을 받아 다음을 설명합니다:

   • 사용 중인 SaaS 도구
   • 활성화된 AI/LLM 기능
   • 알려진(또는 알려지지 않은) 데이터 처리 세부 사항

2. 데이터 흐름 모델을 구축합니다: Source → Processing → Destination.

3. 결정론적 위험 규칙을 적용합니다, 예시:

   • 개인 데이터가 제3자 LLM 제공업체에 전송되는 경우
   • LLM 처리 전에 익명화가 이루어지지 않은 경우
   • 국경을 초월한 데이터 흐름
   • 제공업체 또는 데이터 위치가 알려지지 않은 경우

4. 생성합니다:

   • 구조화된 기술 보고서
   • 평이한 영어로 된 요약 보고서

이 출력물은 기술 이해관계자와 비기술 이해관계자 모두가 읽기 쉽도록 설계되었습니다.

“알 수 없는 것”을 명시적으로 다루기

실제 조직에서는 팀이 종종 모른다:

• 어떤 LLM 제공업체가 기능에 사용되는지
• 데이터가 익명화되었는지 여부
• 데이터가 최종적으로 어디에서 처리되는지

이를 실패로 간주하는 대신, 도구는 투명성 부족 자체를 위험 신호로 간주한다. 불확실성은 위험을 증가시키며, 이는 실제 거버넌스 관행을 반영한다.

이 도구가 무엇이며 (무엇이 아닌가)

• 법적 조언이 아님
• 자동화된 컴플라이언스 시스템이 아님
• 감사 또는 집행 도구가 아님

이 도구는 AI 사용과 관련된 더 나은 대화, 문서화 및 의사결정을 지원하도록 설계된 기술 가시성 도구입니다.

오픈 소스의 이유

• 투명성은 신뢰를 구축합니다
• 결정론적 규칙은 검토할 수 있습니다
• 다른 사람들이 논리를 적용하거나 확장할 수 있습니다
• 책임 있는 AI 관행을 장려합니다

불투명성은 데이터 보호와 AI 거버넌스에서 이익보다 해를 더 많이 초래하므로 개방성이 필수적입니다.

초기 학습

• 팀은 AI 접점이 얼마나 많은지에 놀라곤 합니다.
• 흐름을 매핑하면 가치 있는 팀 간 논의를 촉진합니다.
• 간단한 모델조차도 눈에 띄지 않는 위험을 드러냅니다.
• 명확성은 침묵보다 두려움을 더 줄여줍니다.

이 도구가 규정을 “해결”해 주지는 않지만, 팀이 이미 하고 있는 일을 볼 수 있게 도와줍니다.

다음 단계

프로젝트는 현재 파일럿/탐색 단계에 있습니다. 향후 집중 사항은 다음과 같습니다:

• 초기 사용자들의 피드백 수집
• 명확성과 설명 개선
• 규칙 로직 정제
• 범위를 의도적으로 좁게 유지

AI 기능이 데이터 흐름과 어떻게 상호 작용하는지 탐색하고 싶으시거나, 가시성 향상에 대한 의견이 있으시면 언제든지 피드백을 환영합니다.

저장소

프로젝트는 여기에서 확인할 수 있습니다:
👉

마무리 생각

AI 도입이 실패하는 이유는 팀이 데이터에 관심이 없어서가 아니라, 시스템이 너무 복잡해져서 이해하기 어려워질 때입니다. 때때로 가장 유용한 것은 또 다른 자동화 레이어를 만드는 것이 아니라, 이미 일어나고 있는 일에 대한 더 명확한 그림을 제공하는 것입니다.