AI 확장을 위한 핵심 전략 거버넌스 바이 디자인

효과적인 AI 확장을 위한 핵심 전략: 거버넌스-바이-디자인(Governance-by-Design)

AI 기술이 비약적으로 발전하면서, 많은 기업들이 생성형 AI를 도입하고 있지만, 그만큼 새로운 도전과제가 함께 따라오고 있습니다. 특히 산업 전반에서 AI 활용이 확대됨에 따라, 보안, 공정성, 투명성 등의 책임 있는 구현이 무엇보다 중요해졌습니다. 이러한 맥락에서 AWS 생성형 AI 혁신센터는 ‘거버넌스-바이-디자인(Governance-by-Design)’이라는 개념을 중심으로, AI 프로젝트에 적절한 자동화된 거버넌스 체계를 구축하는 노하우를 공유하고 있습니다.

체계적인 거버넌스가 필요한 이유

2025년 McKinsey 보고서에 따르면, 전 세계 38개 국가의 750여 명의 리더가 AI 거버넌스 도입에 대해 여러 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 절반 이상의 응답자들이 지식 부족을 핵심 장애 요소로 꼽았으며, 40%는 규제 불확실성을 우려했습니다. 그러나 이미 책임 있는 AI 프로그램을 구축한 기업들은 평균 42%의 비즈니스 효율 향상과 34%의 고객 신뢰도 증가라는 긍정적 결과를 경험했습니다. 이는 AI 확장을 위한 기초 인프라로서 튼튼한 리스크 관리 체계가 필수적이라는 점을 실증합니다.

책임 있는 AI를 위한 네 가지 실천 방안

1. 거버넌스-바이-디자인 사고방식 채택
   AI 프로젝트의 출발점에서부터 거버넌스를 시스템에 내재시키는 것이 중요합니다. 이는 단지 법적 체크리스트를 충족하는 수준이 아니라, 조직 전반의 전략적 역량으로 자리 잡아야 합니다. 이를 통해 AI 구현 속도는 물론, 보안과 신뢰성까지 동시에 확보할 수 있습니다.

2. 기술, 비즈니스 목표, 거버넌스의 정렬
   AI 활용 가이드를 수립할 때 기술 역량만으로는 충분하지 않습니다. 각 부서의 전략 목표와 거버넌스 요구사항이 조율되어야 하며, AWS에서는 이 세 가지 요소가 조화를 이루는 아키텍처 설계를 지원합니다.

3. 보안을 거버넌스의 입구로 통합
   보안을 단순한 리스크 통제 수단이 아닌, 책임 있는 AI 활용의 기반 요소로 간주해야 합니다. AWS Security Agent는 중앙 표준 기반으로 보안 검토 및 침투 테스트를 자동화하여 개발 속도에 맞춘 보안 체계를 구현합니다. 이는 곧 AI 확산에서의 핵심 통제 지점이 됩니다.

4. 전사적 규모로 거버넌스 자동화
   AIRI(AI Risk Intelligence) 솔루션은 위 원칙들을 운영 체계로 자동화해주는 도구입니다. 이 솔루션은 입력-평가-통찰이라는 세 단계로 구성되어 기존 워크플로우에 유연하게 통합되며, 문서 처리부터 코드 분석까지 다양한 요소에 대해 리스크를 평가합니다.

성과 사례: Ryanair의 사례에서 배우는 자동 거버넌스 활용법

유럽 최대 항공사인 Ryanair는 객실 승무원 앱에 생성형 AI를 도입하면서, AWS와 협력하여 Amazon Bedrock 기반의 평가를 통해 자동화된 책임 거버넌스 체계를 구축했습니다. 이를 통해 데이터를 기반으로 한 투명한 리스크 관리를 실현하였고, 향후 다양한 AI 포트폴리오에 이 모델을 확장할 계획입니다.

지속 가능한 혁신을 위한 기반

책임 있는 AI 거버넌스는 혁신을 억제하는 요소가 아닌, 오히려 비즈니스 가치를 극대화하는 촉매제입니다. 초기부터 체계적이고 자동화된 거버넌스 프레임워크를 갖춤으로써 기업은 확신을 가지고 AI를 활용할 수 있으며, 보안은 물론 규제 환경에도 민첩하게 대응할 수 있습니다. 거버넌스를 단지 규정 준수를 위한 수단으로 보지 않고 전략적 자산으로 설정하는 것이 바로 성공적인 AI 확장의 핵심입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/governance-by-design-the-essential-guide-for-successful-ai-scaling/