멀티모델·RAG·에이전트 통합 실전형 AI 운영 플랫폼 '디딤AI스튜디오'…보안·비용 관리까지 포함 AX 전환 가속 작성일 11-18 34 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[솔루션 가이드] 디딤365, AI 모델이 아닌 '업무 시나리오 기반 운영 체계'로 차세대 AI 접근 제시</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YPjvt6B3OD"> <p contents-hash="a8b483144ce777fe29f97c8476881f939137c763f8e9d61f4685311c76ee2b5a" dmcf-pid="GQATFPb0rE" dmcf-ptype="general"><strong>생성AI 운영, ‘모델 개발’에서 ‘운영 안정화’로 중심축 이동<br></strong><br>엔터프라이즈 AI 도입은 PoC 중심 실험 단계를 벗어나 운영·확산 단계로 이동했다. 기업은 이미 단일 모델 도입을 넘어 멀티모델, RAG 기반 문서 활용, 규제 중심 보안, 운영 비용 최적화, 복수 인프라 운영 등 복잡한 조건을 동시에 해결해야 하는 시점에 도달했다. 특히 AI 프로젝트는 실험 단계보다 실제 운영 단계에서의 ROI 불확실성과 비용 폭증, 규정 준수 부담이 더 큰 문제로 부상하고 있다.</p> <p contents-hash="aed4988c26451b6fdc2e21e2a62eb83d26a097610bf18579ca9b058c011c2ccb" dmcf-pid="Hxcy3QKpwk" dmcf-ptype="general">이 같은 환경 변화 속에서 글로벌 시장은 AI Foundry형 통합 플랫폼을 중심으로 재편되고 있다. 주요 요구 조건은 “빠르게 검증하고, 단계적으로 확산하고, 관측 가능한 지표로 운영해야 한다”는 것이다. 생성형 AI를 도입한 기업이 더 이상 '모델 성능'을 기준으로 경쟁하지 않고, '운영 체계와 안정성'을 중심으로 경쟁하는 방향으로 전환되고 있는 셈이다.</p> <p contents-hash="982898b6b0ddd43db55cc57e188fd4ecb6a433f575bb64ac2ed2b2bd9adcab40" dmcf-pid="XMkW0x9UDc" dmcf-ptype="general">디딤365는 이러한 전환 흐름에 맞춰 PoC→MVP→Scale까지 이어지는 단계적 AI 운영 모델을 지원하면서, 운영 안정성·비용 예측·규제 준수·시나리오 기반 자동화를 통합한 디딤AI스튜디오(DidimAIStudio)를 출시했다. 해당 플랫폼은 모델·데이터·에이전트·운영·보안·인프라를 단일 체계 아래 구성해 AI의 실제 비즈니스 운영을 가능하게 하는 데 초점을 맞췄다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2f341cf1a1dbc71e8955cd73756bf73f24c5f64b5db1411af931cadc8c7112bc" dmcf-pid="ZREYpM2urA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118101051332ubni.png" data-org-width="700" dmcf-mid="yeCFKox2wr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118101051332ubni.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="5360d9eb4eaca407645b04c6180488e8f2606985758e14ce50a1826b4f11cdd4" dmcf-pid="5JrX7d4qwj" dmcf-ptype="general"><strong>멀티모델·RAG·에이전트를 통합한 시나리오 기반 운영 구조<br></strong><br>디딤AI스튜디오의 핵심 개념은 “모델이 아니라 업무 시나리오에서 출발한다”는 것이다. 이를 위해 오픈AI(OpenAI)·클로드(Claude)·제미나이(Gemini)·딥시크(DeepSeek) 등 외부 모델과 온프레미스 LLM을 하나의 허브에서 관리할 수 있도록 설계했다. 정책 기반 멀티모델 라우팅 기능은 업무별 최적 모델 선택을 자동화하며, A/B 테스트와 폴백 기능을 제공해 안정적인 품질과 비용 균형을 동시에 달성할 수 있다. 응답 품질, 지연, 토큰당 비용을 실시간 분석하면서 운영 기준을 수치화할 수 있다는 점도 차별 요소다.</p> <p contents-hash="d05da88db4986c1c2ac856bf8e03bad6a4bad54ea4386910d3f50c2e36857c06" dmcf-pid="1imZzJ8BsN" dmcf-ptype="general">특히 RAG 구성은 일반적인 임베딩 기술이 아니라 운영형 데이터 관리 체계로 구현되어 있다. PDF·HWP·웹 링크 등 다양한 형식을 자동 파싱해 벡터 DB에 인덱싱하고 재순위화, 하이라이트, 출처 링크, 근거제시를 통해 정확성과 투명성을 보장한다. 또한 문서 버전 관리, TTL, 캐시, 접근권한까지 포함해 “RAG 구축”이 아니라 “RAG 운영”에 초점을 맞춘 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="1504d9c1250d365bc4c3b392d2378f6e0d2dbac06205be5cef1ee81916c751ce" dmcf-pid="tns5qi6bIa" dmcf-ptype="general">플랫폼은 전통적인 워크플로 빌더 대신 그래프 기반 시나리오 엔진을 통해 멀티에이전트 구조를 제공한다. 예를 들어 “요구 분석→데이터 수집→요약→검증→승인”과 같은 문서·프로세스 기반 업무를 자동화할 수 있다. MCP(Model Context Protocol) 표준 기반 툴 거버넌스 시스템을 포함해 내부 데이터베이스, API, SaaS 도구를 권한 기반으로 연결할 수 있으며, 병렬 처리·재시도·큐 실행·장애 격리 등 운영 안정성까지 내장되어 있다.</p> <p contents-hash="357c08c03d4fabff8a383ea100d05a4fd67150150384117be1623b7232015cd2" dmcf-pid="FLO1BnPKEg" dmcf-ptype="general">이러한 구조는 AI를 “챗봇”이 아닌 프로세스 단위의 자동화 에이전트로 활용할 수 있도록 확장한다. 즉 멀티모델 + RAG + 에이전트 + 연결 리소스가 조합된 형태의 AI 활용이 가능해지며, 이는 단순 생성형 모델 기반 자동화보다 훨씬 높은 운영 가치를 제공한다.</p> <p contents-hash="70de4afe00f7cb8d495d26070827d754b246951995fb15aeaf95ac6b0187b6a4" dmcf-pid="3oItbLQ9Oo" dmcf-ptype="general"><strong>운영 가시성·비용 예측·보안·하이브리드 인프라 포함한 실전형 엔터프라이즈 구조<br></strong><br>AI 운영에서 가장 큰 리스크는 “사용량이 늘어날수록 예측이 불가능해지는 비용 구조”이다. 디딤AI스튜디오는 토큰 사용량, 모델 호출, GPU 사용률, 지연, 오류율 등 운영 지표를 시각화하며, 예산 초과·품질 저하 등을 가드레일로 탐지한다. 또한 트래픽·캐시율·모델 믹스 시나리오를 시뮬레이션해 월간 비용을 사전 예측할 수 있도록 설계했으며, 이는 AI 운영의 가장 큰 불확실성을 제거하는 요소로 작용한다.</p> <p contents-hash="0f84ca0733f1daa82959e1d1958e5d826592bd65e95908e4ca2e04b134309a73" dmcf-pid="0gCFKox2IL" dmcf-ptype="general">보안 및 규제 대응 구조도 엔터프라이즈 요구에 맞춰 설계됐다. SSO·RBAC·감사로그·KMS·금칙어·데이터 거주성·프로젝트 단위 권한 관리 등을 포함하며, IAM·VPC·PrivateLink 기반 보안 설계를 적용할 수 있다. 또한 멀티클라우드 및 온프레미스 병행 운영(Naver·KT·AWS·Azure) 구조를 지원하고, 회로 차단·DLQ·블루/그린 롤아웃까지 포함한 배포 안정성 기능을 제공한다. 이는 AI를 규제 환경에서 운영해야 하는 기업에게 필수적 요소다.</p> <p contents-hash="3b746418af9f0136ca09ed06cf35565c445d894652b5a0bcab3307b7560ead5c" dmcf-pid="pah39gMVOn" dmcf-ptype="general">아울러 플랫폼은 단순 도구 제공을 넘어서 컨설팅→PoC→구축→운영까지 End-to-End 지원 모델을 제공한다. 이는 “도입은 했으나 정착은 못한” AI 프로젝트를 운영 체계로 전환할 수 있도록 돕는 역할을 한다. 플랫폼 자체의 기능과 더불어 도입 방식까지 통합된 구조는 AI 운영 안정화를 요구하는 기업에게 실질적 장점을 제공한다.</p> <p contents-hash="bb8dc7aac8f47dff09644795430e188ea32ea751e21db10555ee056b5a2c5897" dmcf-pid="UNl02aRfDi" dmcf-ptype="general">이 같은 구성을 통해 디딤AI스튜디오는 AI 도입과 운영 사이에서 발생하는 AX(Adoption-to-Execution) 구간의 병목을 해소한다. 실제 운영 지표 기반 관리 체계는 AI 운영을 일회성 프로젝트가 아닌 지속 가능한 운영 체계로 전환시키며, 이는 AI 활용 ROI를 보장하는 핵심 기반으로 평가된다.</p> <p contents-hash="8f454c1a11c63f4d949526709e576b8603cc7637c8ce8e26ee77173c9add23b1" dmcf-pid="ujSpVNe4sJ" dmcf-ptype="general"><strong>커피 프랜차이즈, AI 자동보고로 속도·정확성·투명성 향상<br></strong><br>엔터프라이즈 적용 사례는 AI 운영이 이미 '전략적 우위'의 영역으로 이동하고 있음을 보여준다. 커피 프랜차이즈 E사는 디딤AI스튜디오 기반으로 수작업 SQL 조회·보고 체계를 자동화했다. 아마존 S3·오로라·베드록(Amazon S3·Aurora·Bedrock) 기반 PoC를 통해 1~2주 내 프로덕션 전환, 모델별 비용 및 품질 자동 최적화, 데이터 경계 강화 및 PII 마스킹 적용을 구현했다. 보고 속도는 수일에서 수분으로 단축됐으며, 출처 기반 보고 자동화로 품질도 향상됐다. 특히 현업이 직접 UI로 분석을 수행하며 IT 의존도를 50% 줄인 점이 가장 큰 변화로 꼽힌다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="12cfaa076ee6fb050e5d5b36cc739fd7351c21b37b80227c20c89b2175e2965a" dmcf-pid="7AvUfjd8Dd" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118101052590zlmk.png" data-org-width="700" dmcf-mid="WIvUfjd8Ew" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118101052590zlmk.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="b901c6edf513441cbe76422d72fee2df4fd30feb1b120a7b06b8a6e7d2d0a832" dmcf-pid="zcTu4AJ6Ie" dmcf-ptype="general">향후 AI 운영 플랫폼은 '모델이 아니라 운영 체계'를 중심으로 경쟁할 가능성이 높다. 디딤365는 추후 △사내·외부 공유형 에이전트 마켓플레이스 △도메인별 평가셋 구독 서비스 △모바일 운영 대시보드 △예산 및 비용 자동화 정책 △Copilot SDK 등을 순차 출시할 계획이다. 또한 DidimRAG·DidimT2SQL 등 자사 기술을 포함해 AI 운영 전 주기 플랫폼으로 확장할 전략이다.</p> <p contents-hash="ca51af9b6d6f1c438be31b16f4953c49d250537c22e3060ad7acae61655abc78" dmcf-pid="qky78ciPIR" dmcf-ptype="general"><span>[알림] 'GTT KOREA' 와 '전자신문인터넷'이 공동으로 오는 11월 27일 양재역 엘타워에서 주최하는 “NSWS(Next Smart Work Summit) 2025”에서는 스마트워크 환경 관련 솔루션 글로벌 리더 기업들이 최신 기술과 시장 동향, 그리고 기업이 당면한 문제의 해결 방안을 심도 있게 다룰 예정입니다. 이번 서밋에서는 AI와 스마트워크를 활용한 혁신적인 업무 환경 구축 및 활용 전략 공유와 함께 전시 부스를 통해 기업에 필요한 다양한 스마트워크 활용법을 구체적으로 체험해 볼 수 있는 장도 마련됩니다.</span></p> <p contents-hash="718402651d4241c3245048af75bd17fe44b1f51b966e2c5e43bf4a1212708a5a" dmcf-pid="BEWz6knQDM" dmcf-ptype="general">임민지 기자 minzi56@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "3박4일 동해 여행 일정 짜줘"…구글, AI 모드에 '여행 계획' 추가 11-18 다음 디즈니+·티빙 손 잡았다…OTT 게임 체인저 될까 11-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
