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“AI가 돈만 먹는 하마?” 수억 원짜리 실패를 성공으로 바꾸는 묘책

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.07.02 15:57

기사 3줄 요약

1 기업 AI 프로젝트, 높은 기대와 달리 30%는 중도 포기
2 문제는 AI 모델 아닌 데이터 품질과 경직된 운영 시스템
3 지속 가능한 AI 운영 위한 'RAG옵스' 전략, 핵심으로 부상

많은 기업이 생성형 AI 도입에 뛰어들고 있지만, 현실은 녹록지 않습니다. 글로벌 컨설팅 기업 가트너는 2025년까지 생성형 AI 프로젝트의 30%가 제대로 써보지도 못하고 개념 검증(PoC) 단계에서 멈출 것이라 전망했습니다. 수억 원을 쏟아부은 AI 프로젝트가 실패하는 이유는 단순히 AI 모델 성능 때문만이 아닙니다. 진짜 문제는 데이터 품질, 경직된 시스템, 그리고 지속적인 운영 부담에 있습니다. AI가 똑똑해지려면 깨끗한 데이터가 필요한데, 기업 데이터의 대부분은 정리가 안 된 상태입니다. 또한, 새로운 AI 모델이 나와도 기존 시스템이 낡아 쉽게 바꾸기 어렵고, AI는 한번 설치하면 끝이 아니라 계속 관리해 줘야 하는 부담도 큽니다.

AI 도입, 왜 이렇게 어렵지?

AI를 도입할 때 기업들이 겪는 어려움은 크게 세 가지로 요약됩니다. 첫째, 데이터 품질 문제입니다. 기업 데이터의 80% 이상을 차지하는 문서나 이미지 같은 비정형 데이터가 제대로 정제되지 않아 AI의 학습 효과가 크게 떨어집니다. 둘째는 기술 변화에 대응하기 어려운 경직된 시스템 구조입니다. 강력한 성능의 새로운 AI 모델이 계속 등장하지만, 기존 시스템에 유연하게 적용하거나 교체하기가 사실상 불가능에 가깝습니다. 마지막으로 AI 성능을 계속 유지해야 하는 운영 부담이 상당합니다. AI는 배포 이후에도 꾸준히 성능을 모니터링하고 품질을 보정해야 하지만, 많은 기업이 이를 간과하고 있습니다.

그래서 나온 해결책, RAG옵스가 뭔데?

이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 ‘RAG옵스(RAGOps)’입니다. 이는 AI 답변의 정확도를 높이는 ‘검색증강생성(RAG)’ 기술을 안정적으로 운영하기 위한 새로운 전략입니다. RAG옵스는 마치 ‘AI를 위한 레고 블록 조립 설명서’와 같습니다. 데이터 수집, 검색, 생성, 평가 등 AI 시스템의 각 기능을 독립된 모듈(블록)로 나눕니다. 덕분에 필요에 따라 부품을 쉽게 갈아 끼우거나 업그레이드할 수 있어, 기술 변화에 유연하게 대응하고 전체 과정을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 포스트그레SQL 같은 개방형 데이터베이스를 활용하면, 정형 데이터와 비정형 데이터를 함께 관리하면서도 특정 기술에 얽매이지 않는 유연한 시스템을 만들 수 있습니다. 이를 통해 AI 운영 부담은 줄이고 성능은 지속적으로 개선할 수 있습니다.

AI 성공, 모델보다 운영이 중요해

결국 생성형 AI의 성공은 단순히 좋은 모델을 도입하는 것에서 그치지 않습니다. AI가 만들어지고 운영되는 전 과정을 얼마나 효과적으로 관리할 수 있는지에 달려있습니다. RAG옵스 같은 플랫폼 전략은 AI 프로젝트가 단순 시도에서 끝나지 않고, 실제 고객 가치를 창출하도록 만드는 가장 현실적인 방안입니다. 기술 변화에 유연하게 대응하고, 품질을 꾸준히 개선하며, 안정적인 운영을 통해 AI를 ‘돈 먹는 하마’가 아닌 ‘돈 버는 기계’로 만들 수 있습니다.

편집자: 이도윤 기자

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