기업 DNA에 맞춘 인공지능 커스터마이징 전략 가이드

인공지능 맞춤화 전략: 기업 DNA에 맞는 AI 구현 가이드

도입

Generative AI와 같은 인공지능 기술이 빠르게 발전함에 따라, 각 기업의 고유한 업무특성과 데이터에 특화된 ‘맞춤형 AI(Custom AI)’ 중요성이 점점 커지고 있습니다. AWS Generative AI Innovation Center는 이러한 시장 수요에 대응하며, 다양한 산업군과의 협업을 통해 AI 모델을 각 기업의 브랜딩, 업무 목표, 데이터 전략에 맞게 최적화하는 ‘Custom Model Program’을 운영 중입니다. 이 글에서는 성공적인 커스터마이징을 위한 활용 전략, 배포 가이드, 자동화 포인트 등 실질적인 노하우를 소개합니다.

맞춤형 AI 도입 주요 전략 및 사례

1. 비즈니스 목표에서 시작하라

효과적인 AI 도입 전략은 기술에서 출발하기보다, 명확한 비즈니스 목표에서 시작하는 것이 핵심입니다. Custom Model Program에 참여한 다수의 기업은 초기에는 모델 구조나 학습 방식 같은 기술적 접근만 고민했지만, 실제 성과로 연결된 사례는 모두 ‘비즈니스 성과 지표 달성’에 기반을 두고 역설계되었습니다. 프로젝트 성과는 ROI 및 도입 속도로 증명되며, 일부 고객은 45일 이내에 제품화에 성공하기도 했습니다.

2. 맞춤화 방식은 단계적으로 선택

AI 모델 맞춤화 방식은 매우 다양하며, 단순 프롬프트 엔지니어링부터 시작해 중간학습(Mid-training), 계속 학습(Continued Pre-training), 도메인 전용 모델 개발까지 이어집니다. 처음부터 복잡한 방법을 도입하기보다는, 업무 특성에 따라 단계를 구분해 접근하는 것이 효율적입니다.

대표적인 접근은 아래와 같습니다.

• 지도형 파인튜닝 (Supervised Fine-tuning): 특정 어체, 표현 방식, 조직의 사고 방식에 특화된 결과를 제공합니다. Volkswagen은 브랜드 이미지 정확도를 55%에서 70%로 강화했습니다.
• 모델 효율성 최적화 (Efficiency Tuning): Robin AI는 법률 계약 검토를 가속화하면서 검증 정확도를 유지할 수 있었습니다.
• 강화학습 (Reinforcement Learning, RLHF): Cosine AI는 AI 도우미가 조직 내 선호도에 맞게 의사결정을 하도록 커스터마이징 했습니다.
• 중간 학습 및 계속 학습: Athena RC는 그리스어에 특화된 언어모델을 훈련하여 국가 연구·교육 전반에서 활용 가능한 오픈모델을 공개했습니다.
• 도메인 전용 모델 개발: TGS는 지질학적 구조 분석에 특화된 Seismic Foundation Model을 통해 탐사 효율성을 비약적으로 향상시켰습니다.

3. 성공을 정의하고 측정하라

모델 도입 후 평가 지표는 단순 성능 지표가 아니라, 업무 특화 지표로 커스터마이징 해야 합니다. 자동화된 시스템 평가와 전문가 평가를 병행 필수로 구성해야 하며, 일반 LLM을 판정 모델로 사용하는 것도 효과적입니다. Robin AI는 자체 LLM Judge 시스템을 도입하여 법률 계약의 AI 검토 시간을 80% 단축하는 성과를 거뒀습니다.

4. 하드웨어 레벨 최적화 적극 고려

학습 및 추론 단계에서의 인프라 구성은 AI 배포 자동화와 비용 효율성에 중대한 영향을 미칩니다. TGS는 AWS의 GPU 인프라를 통해 모델 훈련 속도를 거의 선형으로 확장하였으며, Synthesia는 비디오 생성 파이프라인의 디코더 수준에서 성능 튜닝을 진행해 디코딩 처리량을 29% 향상시켰습니다.

5. 모든 모델이 만능은 아니다

특정 산업이나 태스크에 최적화된 경량 모델들이 더 나은 결과를 제공하는 경우가 많습니다. 다양한 에이전트가 병렬로 작동하는 Agentic AI 구조에서는 태스크별 경량 모델과 고성능 제너럴 모델이 조합되어야 하며, 이를 위해 모듈형 아키텍처로 전환하는 것이 필요합니다. AWS Bedrock은 이런 아키텍처 전환을 위한 기반 인프라를 제공합니다.

결론

회사의 데이터, 전략, 비즈니스 모델에 최적화된 인공지능 모델을 구축하는 것은 단순한 모델 튜닝을 넘어, 기업의 경쟁력을 정의하는 핵심 전략으로 자리잡고 있습니다. AWS Innovation Center의 Custom Model Program은 다양한 도메인의 기업이 구체적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 전방위적 기술 및 컨설팅 지원을 제공하고 있습니다.

모델 맞춤화 도입을 고려하고 있다면, 프롬프트 엔지니어링 → 파인튜닝 → 인프라 최적화 → 평가 자동화까지 이어지는 단계를 체계적으로 설계하고, 각 단계에서의 측정 항목을 명확히 정의하는 것이 필수입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/custom-intelligence-building-ai-that-matches-your-business-dna/