[AI 프로젝트 성공 전략 2부] : AI 시대 기업이 선택해야 하는 것은 모델이 아니라 AI 운영 체계다

생성형 AI를 도입하려는 기업이라면 한 번쯤 이런 고민을 해봤을 것입니다.

“우리 회사에는 GPT가 좋을까? Claude가 더 적합할까?”

불과 몇 년 전만 해도 선택지는 많지 않았습니다. 하지만 지금은 GPT, Claude, Gemini, Llama 등 다양한 생성형 AI 모델이 빠르게 발전하며 새로운 모델이 계속 등장하고 있습니다.

모델마다 성능도 다르고, 비용도 다르며, 강점도 조금씩 다릅니다. 그렇다 보니 기업들은 자연스럽게 ‘어떤 모델을 선택해야 할까?’라는 질문부터 시작합니다.

하지만 실제 AI 프로젝트를 진행해 보면, 기업들이 부딪히는 가장 큰 문제는 의외로 AI 모델 자체가 아닙니다.

AI를 도입한 기업은 많지만, 성공적으로 운영하는 기업은 많지 않다

AI 도입은 이제 일부 기업만의 이야기가 아닙니다.

McKinsey가 105개국 1,993명의 기업 관계자를 대상으로 실시한 The State of AI 2025 조사에 따르면, 응답자의 88%는 자신의 조직이 최소 하나 이상의 업무 영역에서 AI를 활용하고 있다고 답했습니다. 그러나 AI를 전사적으로 확산해 운영하고 있다고 응답한 기업은 약 3분의 1에 불과했습니다.

많은 기업이 AI를 도입했지만, 여전히 파일럿(PoC)이나 제한적인 활용 단계에 머물러 있다는 의미입니다.

이 결과는 한 가지 중요한 사실을 보여줍니다.

AI를 도입하는 것과 AI를 지속적으로 운영하는 것은 전혀 다른 문제라는 것입니다. PoC는 성공했지만 실제 업무에는 정착하지 못하거나, 특정 부서에서만 활용되고 조직 전체로 확산되지 못하는 사례가 적지 않습니다.

그렇다면 AI 프로젝트는 왜 운영 단계에서 어려움을 겪게 될까요?

문제는 AI 모델보다 ‘운영 방식’에 있다

많은 기업은 AI 모델의 성능에 집중하지만, 실제 운영 단계에서는 다른 문제가 나타납니다.

예를 들어 특정 AI 모델을 기준으로 서비스를 개발하면 새로운 모델이 등장할 때마다 API를 수정하거나 시스템을 변경해야 할 수 있습니다. 더 나은 모델이 출시되어도 쉽게 교체하지 못하고 기존 환경을 유지하게 되는, 이른바 벤더 종속 문제가 발생하기도 합니다.

AI 활용 범위가 넓어질수록 관리해야 할 요소도 함께 늘어납니다.

-데이터 접근 권한 관리

-개인정보 및 보안 정책

-AI 사용 이력 관리

-부서별 비용 관리

-모델 성능 모니터링

-신규 모델 검증 및 적용

처음에는 하나의 AI 모델만 사용하더라도 시간이 지나면 여러 모델과 서비스가 함께 운영됩니다. 이들을 각각 개별적으로 관리한다면 운영 복잡성과 관리 비용은 빠르게 증가할 수밖에 없습니다.

결국 많은 기업이 겪는 어려움은 ‘어떤 AI를 선택할 것인가’보다 ‘AI를 어떻게 운영할 것인가’에 가깝습니다.

모든 업무가 최고 성능의 AI 모델을 필요로 하는 것은 아닙니다.

예를 들어 이메일 작성, 회의록 요약, 번역, FAQ 응답과 같은 업무는 비교적 가벼운 모델만으로도 충분한 경우가 많습니다. 반면 코드 생성, 계약서 검토, 데이터 분석, 전문 보고서 작성과 같은 업무는 더 높은 추론 성능을 갖춘 모델이 적합할 수 있습니다.

즉, 중요한 것은 하나의 AI 모델을 선택하는 것이 아니라 업무 목적에 따라 가장 적합한 모델을 유연하게 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것입니다. 그래서 지금 기업들은 ‘AI Platform’에 주목하고 있습니다.

최근 많은 기업이 AI Platform 구축에 투자하는 이유도 여기에 있습니다.

AI Platform은 단순히 AI 모델을 실행하는 시스템이 아닙니다. 다양한 생성형 AI 모델을 하나의 환경에서 연결하고, 관리하며, 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하는 AI 운영 기반입니다.

AI Platform을 도입하면 새로운 AI 모델이 등장하더라도 시스템 전체를 다시 구축할 필요 없이 필요한 모델을 빠르게 적용하고, 비즈니스 요구에 맞게 활용할 수 있습니다.

AI 프로젝트를 성공시키는 기업은 무엇이 다를까?

AI 프로젝트를 성공적으로 추진하는 기업들은 더 뛰어난 AI 모델 하나를 선택하는 데 집중하지 않습니다.

대신 AI를 조직 전체에서 지속적으로 활용할 수 있도록 공통 운영 체계와 플랫폼을 먼저 구축합니다. 이를 통해 새로운 AI 모델이 등장하더라도 업무 시스템을 처음부터 다시 개발하지 않고, 필요한 기능을 빠르게 적용하고 확장할 수 있는 기반을 마련합니다.

이러한 접근은 글로벌 기업들의 AI 운영 전략에서도 확인됩니다. Gartner는 2024년 보고서 Organizing Product and Platform Teams to Scale Generative AI Delivery에서 생성형 AI를 확산하기 위해서는 제품팀을 지원하는 플랫폼을 구축하고, 생성형 AI 기능을 ‘as a service’ 형태로 제공하는 접근을 제시했습니다.

이는 생성형 AI를 지속적으로 확장하고 운영하기 위해서는 개별 AI 모델의 성능뿐 아니라, 다양한 AI 기능을 효율적으로 제공하고 관리할 수 있는 플랫폼과 운영 기반이 중요하다는 점을 시사합니다.

AI 시대의 경쟁력은 ‘모델’이 아니라 ‘플랫폼’이다

생성형 AI 기술은 앞으로도 계속 빠르게 발전할 것입니다. 새로운 모델은 계속 등장하고, 성능과 비용도 끊임없이 변화할 것입니다.

이러한 환경에서 기업의 경쟁력은 최고의 AI 모델 하나를 선택하는 것이 아니라, 변화하는 AI 기술을 유연하게 수용하고 운영할 수 있는 플랫폼을 갖추는 데 있습니다.

AI Platform을 기반으로 하면 업무 특성에 따라 가장 적합한 AI 모델을 선택할 수 있고, 새로운 모델이 등장해도 기존 시스템을 크게 변경하지 않고 빠르게 적용할 수 있습니다. 또한 보안, 권한 관리, 비용 모니터링, 운영 거버넌스를 하나의 체계 안에서 관리할 수 있어 AI 활용을 안정적으로 확장할 수 있습니다.

메가존클라우드 AIR Platform으로 AI 운영 기반을 구축하다

메가존클라우드의 AIR Platform은 기업이 다양한 생성형 AI 모델을 유연하게 활용하고 운영할 수 있도록 지원하는 AI 플랫폼입니다.

멀티 LLM 환경을 기반으로 다양한 모델을 연결하고 선택할 수 있으며, 보안, 거버넌스, 비용 관리, 운영 관리까지 통합적으로 제공해 변화하는 AI 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.

AI 프로젝트의 성공은 뛰어난 AI 모델 하나를 선택하는 것에서 끝나지 않습니다.

변화를 수용할 수 있는 운영 기반을 갖추는 것, 그것이 지속 가능한 AI 경쟁력의 출발점입니다.

다음 편 예고

플랫폼만 구축한다고 AI 프로젝트가 성공하는 것은 아닙니다. 아무리 뛰어난 AI도 기업 내부 데이터를 제대로 이해하지 못하면 원하는 결과를 만들어낼 수 없습니다.

다음 편 「AI 프로젝트가 성공하지 못하는 8가지 이유 (3) – AI는 똑똑한데, 왜 우리 회사에서는 원하는 답을 못할까?」에서는 AI 성능을 좌우하는 기업 데이터의 중요성과, 이를 해결하기 위한 메가존클라우드 AIR Data Hub의 역할을 살펴보겠습니다.

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글 │메가존클라우드 마케팅유닛 이민주 매니저