생성형 AI 시대의 요구사항, 메가존클라우드 AIR는 어떻게 응답하는가?

생성형 AI는 단순한 기술이 아니라  AI-Native 전환의 촉매제

ChatGPT의 등장은 기술 이상의 의미를 지녔습니다.  기업에게 필요한 것은 단순한 챗봇이 아니라, 정확하고 책임 있는 지식 전달, 그리고 조직 전체를 아우르는 프로세스 혁신입니다.
이제 중요한 질문은 “AI를 도입할까?”가 아니라, “우리 조직은 AI에 얼마나 준비되어 있는가?” 입니다.
이 질문에 전략적으로 답하기 위해, 메가존클라우드는 AIR 플랫폼을 구성하였습니다.
AIR는 단순한 툴이 아니라, 전략 수립부터 실행, 확산까지 기업의 AI 여정을 통합 지원하는 실행 중심 프레임워크입니다.

Megazone AIR Platforms

“AI는 전략에서 시작해, 실행으로 완성된다.” 메가존클라우드는 이러한 원칙을 바탕으로, 그간의 실행 경험과 기술 노하우를 집약해 ‘AIR 플랫폼’을 구성했습니다. 

• AIR Studio – 업무를 실제로 실행하는 AI Agent를 설계하고 운영하는 공간
• AIR Datahub – 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 탐색, 분석, 시각화를 지원하는 통합 허브
• AIR AIOps – AI 모델의 학습부터 운영, 리소스 최적화까지 전주기를 자동화하는 MLOps 환경

(1) AIR Studio

챗봇을 넘어, 업무를 실행하는 AI Agent의 시대 – AIR Studio가 여는 실전형 AI 전환의 시작

많은 기업들이 묻습니다.

“우리는 생성형 AI를 실제 업무에 어떻게 적용할 수 있을까?”

ChatGPT를 통해 가능성을 체감하고, 타사의 도입 사례에서 잠재력을 느꼈지만, 막상 우리 조직에 맞게 설계하려 하면  문제에 부딪치고는 합니다.

• 비정형 문서, 정형 DB, 외부 정보가 혼재된 실전 데이터를 어떻게 연결할 수 있을까?
• 우리 조직의 고유한 업무 방식에 맞는 AI 에이전트를 우리가 직접 만들 수 있을까?
• 또 하나의 PoC로 끝나지는 않을까?

이 현실적인 질문에 명확하게 답하기 위해 메가존클라우드는 AIR Studio를 개발했습니다. AIR Studio는 단순한 챗봇 빌더가 아니라 기업이 자사의 데이터를 연결하고, 실제 업무를 수행할 수 있는 AI Agent를 직접 설계, 테스트, 실행할 수 있도록 지원하는 실전형 플랫폼입니다.

“대화형 AI”를 넘어서 “업무 실행형 AI”로

AIR Studio에서 설계하는 에이전트는 단지 대화를 이어가는 AI가 아니라  고객 응대, 정책 조회, 내부 지식 응답, 운영 지원 등 실질적인 업무를 자동으로 수행하는 실행형 Agent입니다.

예를 들어:

• 수천 건의 내부 정책 문서에서 ‘인사 규정’만 추출해 요약하고,
• DB에서 재고 수량을 실시간으로 조회하며,
• 웹에서 경쟁사 가격을 수집해 비교한 후,
• 그 결과를 요약하여 사용자에게 제공하는 일련의 업무를 하나의 Agent가 처리할 수 있습니다.

고신뢰 응답을 위한 RAG 기반 구조

AIR Studio는 다양한 데이터 구조에 맞춰 세 가지 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 유형을 제공합니다:

• Document RAG: PDF, 정책 문서 등 비정형 문서 기반 응답
• Table RAG: ERP, CRM, 제품 DB 등 테이블 기반 정보 응답
• Web RAG: 웹 검색 기반의 최신 정보 인용 및 요약 응답

AIR Studio의 에이전트는 단순히 말 잘하는 AI가 아니라, 실제 데이터를 기반으로 출처가 명확한 신뢰도 높은 응답을 생성합니다.

QIQO 철학 – “좋은 입력이 좋은 출력을 만든다”

AIR Studio의 중심 철학은 QIQO(Quality In, Quality Out) 입니다. 즉, 좋은 데이터가 입력되어야 좋은 결과가 출력됩니다.양질의 데이터 입력 없이 신뢰할 수 있는 결과는 기대할 수 없습니다. AIR Studio는 단순한 데이터 연결을 넘어서,  인덱싱, 검색 설정, 응답 구조를 실시간으로 테스트하고 개선할 수 있는 품질 관리 프레임워크를 제공합니다.

비즈니스 실무자는 다음과 같은 방식으로 에이전트 품질을 주도적으로 개선할 수 있습니다:

• 데이터셋의 품질과 구성 상태를 직접 점검하고,
• 응답의 신뢰도, 인용 근거, 표현 구조 등을 평가하며,
• 반복적인 테스트를 통해 지속적으로 Agent의 완성도를 높일 수 있습니다.

누구나 설계할 수 있는 실무 중심 환경

AIR Studio는 전문 개발자가 아닌 비즈니스 실무자도 쉽게 활용할 수 있도록 직관적인 UI/UX를 제공합니다.

• 챗 기반 인터페이스로 Agent 테스트
• 프롬프트 구성 및 시나리오 흐름 설정
• 연결된 데이터셋과 Agent 구조 시각화

AIR Studio는 단순한 도입이 아닌, ‘우리 조직만의 AI’로 연결되는 실전형 전환의 출발점입니다.
생성형 AI가 조직 안에서 실제로 ‘일할 수 있도록’ 만들어주는 실질적인 도구, 그것이 바로 AIR Studio입니다.

(2) AIR Datahub – 데이터 기반 신뢰성 확보,데이터 탐색부터 분석까지의 전 과정을 자동화

“생성형 AI의 성공은 결국 데이터에서 시작합니다.”  AIR Datahub는 두 가지 축으로 구성됩니다.

• Catalog: 자연어·키워드 검색 기반의 데이터 탐색, 프로파일링, 표준화 관리 기능
• Portal: 셀프서비스 분석환경, 쿼리 실행, 시각화 도구(SageMaker, QuickSight 등) 연동

AIR Datahub는 단순히 데이터를 ‘찾는 도구’가 아니라
분석가가 직접 데이터를 확인하고, 분석환경을 열고, 시각화까지 마칠 수 있는 전방위적 데이터 민주화 도구로  다음과 같은 기능으로 신뢰 가능한 데이터 중심 AI를 실현합니다:

• 자연어 기반 검색 + 메타데이터 중심 탐색
• 개인정보 포함 여부 및 민감도 자동 탐지
• 표준화, 용어 관리, 도메인 정의
• 분석 샌드박스, 시각화 도구 연계 (Amazon QuickSight 등

(3) AIR AIOps – AI 인프라와 모델 운영의 민첩한 자동화

AIOps 플랫폼은 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 간의 자원과 파이프라인을 효율적으로 운영할 수 있도록 설계된 하이브리드 MLOps 환경입니다.

• 템플릿 기반 파이프라인으로 코드 복잡도 최소화
• GPU 자원 자동 회수 및 사용 최적화
• 모델 학습, 서빙, 성능 모니터링, 버전 관리 일원화
• 오픈소스 ML 툴(Mlflow, AimStack 등)과 통합 가능

 단절된 AI 개발 환경을 일관된 운영 체계로 연결하는 AIR AIOps는 AI의 ‘지속가능한 운영’을 가능하게 합니다.

전략이 기술을 이끈다

AIR의 핵심은 기술보다 전략이 먼저라고 할 수 있습니다.  Megazone AIR는 기업이 생성형 AI를 “왜” 도입해야 하는지, 그리고 “어떻게” 성공적으로 확산시킬 수 있는지에 대한 실행 시나리오를 제공합니다.

Megazone AIR는 기업이 데이터를 자산화하고, 그 위에 AI를 얹어, 조직 전체가 활용할 수 있게 만들어주는 AI-Native 전환 도구이며  이 여정은 단 한 번의 프로젝트가 아니라, 지속 가능한 변화관리 과정이자 디지털 트랜스포메이션의 새로운 표준입니다. AI는 더 이상 실험이 아닙니다.  조직의 전략, 문화, 리더십, 데이터, 보안이 총체적으로 연동되는 구조적 변화입니다.  AIR는 이 구조적 변화의 모든 단계를 실행 중심으로 연결합니다.Megazone AIR는 실행 가능한 AI 전략을 현실로 바꾸는 시작점입니다.

[다음 글 예고]

Megazone AIR의 또 다른 축, ‘AIR SERVICES’를 소개합니다.앞서 소개한 AIR Studio,  AIR Datahub, AIR  AIOps가 AI 실행 환경을 기술적으로 완성했다면, AIR SERVICES는 전략부터 운영까지 AI를 조직에 정착시키는 실질적인 동력입니다.

• AIR Consulting – 전략 로드맵과 Quick-Win 과제 도출
• AIR Build –요구 사항 기반 맞춤형 AI 이행 프로세스스
• AIR Operation – 운영 효율화와 AI 거버넌스 체계 지원
• AIR SERVICES는 기술을 넘어, AI가 조직의 일하는 방식으로 자리 잡게 만드는 실행 기반입니다.다음 글에서 그 전환의 비밀을 확인해보세요.
  

공유하기