[기고] 가장 쉽고 빠르게 AI 서비스를 구축하는 방법, 문서중앙화

전문가 칼럼입력 :2025-07-09 13:51:05    수정:

박정권 인젠트 사업개발그룹 전무 기자 페이지 구독 기자의 다른기사 보기

인젠트 박정권 전무

최근 '소버린 AI'에 대한 기업·정부·언론의 관심이 급격히 높아지고 있다. 관심의 본질은 데이터 주권(Data Sovereignty)에 있다.

인공지능(AI)이 신뢰할 수 있는 결과를 내기 위해서는 반드시 기업 고유의 데이터, 더 나아가 자국 경계 안에 존재하는 데이터를 기반으로 작동해야 한다는 공감대가 형성된 것이다.

실제 레퍼런스 구현 방식으로는 검색증강생성(RAG) 아키텍처가 가장 많이 거론된다. 대규모언어모델(LLM)이 자체 지식을 최소화하고 사내 문서를 검색해 응답을 생성하기 때문에 데이터 주권·보안 요구에 부합하기 때문이다. 그러나 현장의 목소리는 "첫 단추부터 막힌다"는 데 모아진다. 핵심 병목은 데이터 품질 확보다.

가트너는 AI 도입 성공을 위해 지속적인 데이터 정렬, 검증, 그리고 거버넌스를 핵심 요소로 제시한다. 많은 기업이 그 중요성을 인지하고 있음에도 불구하고 실제 실행이 어려운 이유는, 데이터 관리 체계를 처음부터 새로 구축하고 정의하는 작업이 어렵고 복잡하기 때문이다.

이로 인해 데이터 품질이 낮아지면 AI 학습에 사용할 수 있는 데이터 양이 부족해지고, 권한 관리 미흡이나 기밀 정보의 노출 위험, 결과의 신뢰성 부족 등 다양한 운영 리스크로 이어질 수 있다.

데이터품질을 저해하는 요소(이미지=인젠트)

그런데 이러한 관리 체계가 이미 최적화된 형태로 제공되는 플랫폼이 존재한다. 바로 문서중앙화 플랫폼이다. 이 플랫폼은 파일의 수집부터 폐기까지 원시 데이터를 체계적으로 저장·관리할 수 있다.

이 플랫폼은 기업들이 겪는 데이터 관리의 어려움을 대부분 해결할 수 있다. 분산되고 파편화된 파일을 중앙 집중식으로 저장하고, 개인 중심의 저장 방식을 업무 중심의 분류 체계로 전환하며, 소유권·권한 관리, 파일의 이력과 버전 관리, 보안 정책 적용 및 메타정보의 구성까지 통합적으로 관리한다.

기업내의 비정형 데이터의 통합 스토리지 역할을 하고, 이 데이터 관리 체계와 권한 체계는 그대로 생성형 AI의 데이터 파이프라인과 연계될 수 있다.

비정형 데이터를 위한 통합관리체계(이미지=인젠트)

결과적으로 문서 중앙화 플랫폼을 통해 지식화된 데이터는 자연스럽게 AI 처리 흐름으로 연결되어 자동으로 처리되며, 문서의 구조와 의미, 유사성 파악과 함께 보안 기준이 통합적으로 적용된다. 이를 통해 기업은 정보와 관리의 사각지대를 제거하고, AI 기반 서비스 운영에 필요한 신뢰성과 관리 효율성을 동시에 확보할 수 있게 된다

문서중앙화 플랫폼과 RAGOps의 통합은 3가지 핵심적인 특징을 제공한다.

첫 번째 "문서중앙화가 전처리의 시작점이자 AI의 기반이 된다"

AI 서비스를 도입할 때 별도의 데이터 체계를 새로 구축하기보다, 기존의 문서중앙화 시스템을 데이터 기반으로 삼고 그 위에 AI를 접목하는 것이 핵심 전략이다.

RAG옵스(Ops) 플랫폼을 기반으로, 데이터 파이프라인 자동화, 자연어 기반 검색, 요약, 회의록 생성 등 다양한 AI 서비스를 제공하며, 기존 문서중앙화에 AI 기능이 더해져 업무 효율성과 서비스 확장성이 크게 향상된다.

두 번째 "일관된 메타정보 체계를 통해 운영 가능한 AI를 만든다"

AI가 안정적으로 운영되기 위해서는 데이터 운영체계와 AI 운영체계가 일관된 관리 기준을 공유해야 한다. 비정형 데이터만으로는 한계가 있으며, 이를 보완하는 표준화된 메타정보 체계가 필수적이다.

문서중앙화 플랫폼과 RAG옵스와 메타체계를 공유하며, 비정형 문서와 함께 메타 정보도 자동 연동·관리된다.

또한, 문서 의미 정보와 함께 등급·분류·관리 속성 등 메타정보까지 벡터화하여 저장함으로써, 검색 정확도와 생성 응답의 신뢰성을 크게 향상시키고, 운영 가능한 실용 AI로 발전시킨다.

세 번째, "RAG옵스 플랫폼을 통해 지속적인 개선과 확장이 보장된다"

문서중앙화 플랫폼의 AI 서비스는 RAG옵스 기반의 자동화된 AI 파이프라인을 통해 지속적으로 개선된다. 데이터 수집부터 임베딩, 검색, 생성까지 전 과정이 최적화되어 데이터 품질 향상에 기여하며, 평가 모델과 피드백 루프를 통해 응답 품질도 지속적으로 향상된다. 이를 통해 문서 기반 AI 시스템은 지속적인 발전과 운영 확장이 가능한 구조를 제공한다.

문서중앙화 플랫폼과 RAG옵스 플랫폼의 결합은 기업이 AI 시대의 복잡한 데이터 과제를 해결하고, AI의 진정한 잠재력을 안전하고 효율적으로 실현할 수 있는 견고한 기반을 제공한다.

인젠트의 도큐먼트(document) 플랫폼과 RAG옵스 결합은 이를 입증한다. AI를 빠르고 안전하게, 그리고 지속적으로 확장하려는 기업에게 문서중앙화는 가장 효율적이고 전략적인 선택지다.

김홍일 방통위원장

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박정권 인젠트 사업개발그룹 전무psooh@zdnet.co.kr