[인터뷰] 기업의 AI는 어떻게 연결될까? AIR Studio 개발 이야기🤖
AIR Studio는 어떻게 만들어졌을까요?
개발자가 말하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼의 설계와 비하인드 스토리👨🏻💻
기업의 AI 도입이 빠르게 늘어나면서 이제는 좋은 AI 모델을 선택하는 것만큼이나, AI를 기업의 실제 업무에 어떻게 연결하고 안정적으로 운영할 것인가가 중요한 과제가 되고 있습니다.
메가존클라우드 AIR Studio 역시 이러한 고민에서 출발했습니다.
데이터를 준비하고, Agent를 만들고, 실제 서비스로 운영하면서 발생하는 다양한 이슈를 모니터링하고, 기업의 보안과 권한 정책까지 적용하는 과정. 서로 떨어져 있던 이 과정들을 하나의 흐름으로 연결하기 위해 AIR Studio는 \Data, \Agent, \Ops, \Governance의 4개 모듈을 중심으로 설계되었습니다.
그렇다면 실제 AIR Studio를 만드는 개발자는 기업의 AI 환경을 하나로 연결하기 위해 어떤 고민을 했을까요?
AIR Studio를 개발하게 된 배경부터 여러 기능이 하나의 흐름으로 연결되던 순간, 개발자가 직접 꼽은 주요 기능과 앞으로의 방향까지. AIR Studio V2를 V3로 새롭게 고도화하는 과정에 참여한 Hybrid & AI Platform Unit 전동철 개발자님의 이야기를 들어보았습니다.🎤
| AIR Studio 개발 참여 계기
Q. 안녕하세요 동철님! AIR Studio 개발에 참여하게 된 계기가 궁금해요. 엔터프라이즈 AI 플랫폼 개발의 어떤 점이 매력적으로 다가왔나요?
A. 전동철님👨🏻💻 : 안녕하세요! Hybrid & AI Platform Unit의 전동철 입니다.😊
기업들의 AI 프로젝트가 빠르게 늘어나는 걸 보면서 한 가지 생각이 들었어요. 이제는 단순히 성능 좋은 AI 모델을 만드는 것만으로는 충분하지 않겠다는 것이었습니다.
아무리 좋은 모델이 있어도 실제 기업에서 활용하려면 기존 시스템이나 데이터와 연결해야 하고, 각 기업의 환경에 맞게 적용해서 실제 업무에서 사용할 수 있어야 하잖아요. 특히 기업마다 데이터 환경부터 인증·권한 체계, 업무 시스템까지 모두 다르기 때문에 여러 기술과 환경을 하나의 흐름으로 연결하는 과정이 중요하다고 생각했습니다.
저는 바로 이 지점이 흥미로웠어요. 파편화된 기술과 환경을 하나로 연결해 기업의 실제 업무에서 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 직접 만들어보고 싶다는 생각으로 AIR Studio 개발에 참여하게 됐습니다.
| 담당 업무와 협업 과정
Q. AIR Studio 개발에서 어떤 역할을 담당하고 계신가요? 협업 과정에서 중요하게 생각한 부분도 궁금합니다.
A. 전동철님👨🏻💻 : 저는 각 서비스에서 공통으로 사용하는 플랫폼 공통 영역의 백엔드 개발을 담당하고 있습니다. 플랫폼 리소스 관리부터 인증과 커넥터, 관리자 기능 등을 개발하고 있어요.
여러 팀의 기능이 서로 연결되는 만큼 커뮤니케이션을 중요하게 생각했습니다. 기능에 대한 피드백을 적극적으로 반영하고, 실제 사용하는 입장에서 더 편리하게 활용할 수 있도록 지속적으로 개선하고 있습니다.
| AIR Studio의 개발 배경
Q. 기업들이 AI를 도입하고 확장하는 과정에서 어떤 어려움을 겪고 있었나요? AIR Studio는 이를 어떻게 해결하고자 했는지도 궁금합니다.
A. 전동철님👨🏻💻 : 현장에서 많이 접한 고민은 AI 자원의 파편화와 통제의 어려움이었어요. 부서마다 모델과 데이터, Agent가 각각 구축되다 보니 AI 활용이 늘어날수록 보안이나 관리에 대한 부담도 함께 커지고 있었죠.
그렇다고 기존 IT 환경을 한 번에 바꾸는 것도 기업 입장에서는 부담이 크고요. 그래서 AIR Studio는 기존 환경을 유지하면서 필요한 모듈부터 선택해 시작하고, 필요에 따라 확장할 수 있도록 설계했습니다.
기업마다 다른 환경에 맞춰 유연하게 시작하면서, 분산된 AI 자원을 하나의 체계 안에서 관리할 수 있도록 하는 것이 중요했습니다.
| AIR Studio V2 → AIR Studio V3로, 가장 달라진 점은?
Q. 기존 AIR Studio V2와 비교했을 때, V3에서 가장 크게 달라진 점은 무엇인가요?
A. 전동철님👨🏻💻 : 가장 큰 변화는 AIR Studio가 다루는 영역이 훨씬 넓어졌다는 점인 것 같아요.
V2에서는 AI Agent를 만들고 활용하는 데 집중했다면, V3에서는 데이터 준비부터 Agent 개발, 운영 모니터링, 보안과 통제까지 함께 고려할 수 있게 됐습니다.
특히 \Data, \Agent, \Ops, \Governance가 각각 따로 동작하는 게 아니라 하나의 흐름으로 연결되면서, 기업에서 AI를 개발하고 운영하는 전반의 과정을 함께 관리할 수 있게 된 점이 가장 큰 변화라고 생각합니다.
| 개발자가 꼽은 AIR Studio 핵심 기능
Q. 개발자로서 AIR Studio V3에서 가장 추천하고 싶은 기능을 하나 꼽는다면 무엇인가요?🤭
A. 전동철님👨🏻💻 : 저는 AIR Studio \Agent와 \Governance 간의 권한에 따른 호출 통제 기능을 꼽고 싶어요!
기업에서는 Agent를 만든 사람과 실제 사용자가 다르거나, 특정 조직이나 부서, 인원에게만 사용 권한을 부여해야 하는 경우가 많습니다. AIR Studio는 이런 권한을 설정하고 Agent 실행 과정에서 접근을 제어할 수 있어요.
개인 사용이 아닌 여러 구성원이 함께 AI를 사용하는 엔터프라이즈 환경에서 특히 유용한 기능이라고 생각합니다.🤗
| 마지막으로 AIR Studio를 통해 전하고 싶은 이야기 📖
Q. 마지막으로 AIR Studio V3 도입을 고민하고 있는 기업의 AI 담당자분들께 전하고 싶은 말이 있을까요?
A. 전동철님👨🏻💻 : AIR Studio가 다루는 영역이 넓다 보니 처음에는 어렵게 느껴질 수도 있어요. 하지만 기업에서는 다양한 조직과 사용자가 각자의 역할에 맞게 AI를 활용하고, 이를 함께 운영할 수 있는 환경이 필요합니다.
AIR Studio가 각자의 영역에서 필요한 기능을 활용 하면서도 하나의 흐름 안에서 AI를 안정적으로 운영하고 확장할 수 있도록 지원하는 탄탄한 플랫폼이 되었으면 합니다.
AIR Studio에 대해 궁금한 점이 있다면 언제든 편하게 문의해 주세요!🤗
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✏️ 글 │메가존클라우드 마케팅유닛 Product&Brand 김민지 매니저
