AI 거버넌스, 규제가 아니라 고객이 답

이제 AI에서도 일단 빠르게 움직여 부딪치고 보는 ‘속도 우선'의 시대가 끝난 것일까요? 아닙니다. 결코 그렇지 않습니다. 우리는 여전히 방대한 실험의 시기에 놓여 있습니다. 기업들은 운영과 워크플로우 전반을 점검하며, AI를 통해 어디에서 프로세스를 간소화하고 혁신을 가속화하며 생산성을 높일 수 있을지 모색하고 있습니다.  

그러나 규제를 둘러싼 논쟁을 모른 채 지내기란 사실상 불가능합니다. 특히 유럽에서는 EU 인공지능법이 새로운 가드레일을 제시하고 있으며, 일각에서는 이를 과도한 규제의 장벽으로 보기도 합니다. 그러나 많은 이들이 우려하는 것은 규제 그 자체보다 그 시행 일정이 지나치게 빠르다는 점입니다. 실제로, 산업계는 EU 인공지능법의 시행 연기를 요구하고 있으며, 이해관계자들은 기존 일정이 규정 준수를 준비할 충분한 시간적 여유를 주지 못한다고 주장하고 있습니다. 그러나 이러한 규제 시행 유예를 주장하는 이들조차도 규제의 필요성과 가치를 부정하지는 않습니다. 

2025년, 유럽 전역의 다양한 국가, 산업 그리고 기업 규모를 대표하는 40명의 CEO는 공개 서한을 통해 “보다 비례적이고 혁신 친화적인 규제 접근”을 촉구하고 규제 시행을 연기하는 ‘시행 일정 일시 중단(stop the clock)’ 조치와 ‘속도보다 규제의 완성도’를 우선시할 것을 요청했습니다. 아울러, 중복 규제를 간소화하고 정비하려는 이러한 노력은 "모든 중소기업, 스타트업, 스케일업 및 대기업 모두에 도움이 될 것이며, 명확하고 예측 가능한 규칙이 주어진다면 이들 모두가 혁신을 주도하는 데 기여할 수 있을 것"이라고 강조했습니다. 이들 리더는 규칙이 오히려 경쟁력이 될 수 있음을 인식하고 있으며, 이는 규제 요건 준수를 계기로 혁신을 가속화해온 Snowflake 고객들의 경험과도 맞닿아 있습니다.

비록 이달 초 EU가 세부 시행 가이드라인 발표 시한을 넘긴 이후 새로운 시행 일정이 아직 공개되지 않았지만, 준비를 미룰 이유는 전혀 없습니다. AI 및 데이터 거버넌스를 움직이는 진짜 동인은 이미 존재합니다. 그것은 바로 고객입니다. 데이터 보안과 개인정보 보호 통제를 구현하고 AI 사용을 관리하는 일은 규제 요건을 넘어 기업의 평판과 직결된 문제입니다. 이를 위반하면 고객의 신뢰를 잃을 수 있으며, 경우에 따라 사업 전체가 위태로워질 수 있습니다. 이는 규제 미준수에 대한 과징금보다 훨씬 큰 리스크입니다 

기업의 평판을 보호하고 규정 준수를 지원하기 위해 지금 당장 실행할 수 있는 4가지 핵심 단계는 다음과 같습니다. 

• 튼튼한 기반 구축: AI의 성패는 그 기반이 되는 데이터에 달려 있습니다. 조직 내외부 어디에 존재하든, 모든 관련 데이터에 대한 액세스를 확보해야 합니다. Snowflake AI 데이터 클라우드는 데이터 품질, 다양성, 최신성, 거버넌스 및 탐색을 강화하는 기능을 제공합니다. 이것이 바로 AI 지원 데이터이며, 이는 선택 사항이 아니라 AI 활용을 위한 필수 조건입니다. 효과적이고 효율적인 AI를 원한다면 충분히 잘 학습된 데이터가 준비되어 있어야 합니다. 관련 내용은 Snowflake 블로그 AI 지원 데이터, 준비되셨나요?에서 확인할 수 있습니다.

• 거버넌스가 적용된 데이터에서 AI 운영: 거버넌스 제어는 가치 사슬 전반에 걸쳐 적용될 때에만 효과적입니다. 즉, 저장되어 있는 데이터뿐 아니라, 사용 중인 데이터까지 보호해야 합니다. Snowflake는 위험을 줄이기 위해, 민감한 데이터를 외부 도구로 이동할 필요를 없앴습니다. 따라서 AI는 데이터와 동일한 보안 및 거버넌스 경계 내에서 실행됩니다. 즉, 기존의 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 데이터 마스킹 및 정책 적용이 AI 워크로드에도 자동으로 적용됩니다. 특정 데이터에 접근할 수 없는 직원은 해당 데이터를 기반으로 하는 모델 역시 사용할 수 없습니다. 

• 조직 구성원 준비: 기반은 기술에서 끝나지 않습니다. AI의 도입과 적절한 활용을 위해서는 충분히 이해하고 책임감 있게 사용할 수 있는 조직 구성원, 그리고 새로운 도구를 신뢰하는 문화가 필요합니다. 새로운 어시스턴트와 에이전트를 설계하고 개발할 때, 도메인 전문가를 참여시키세요. 이는 마치 새로운 동료를 팀이 직접 교육하는 것과 같습니다. 해당 AI에 업무를 믿고 맡길 수 있다고 판단되면, 더 많은 지원을 요청하거나 더 많은 작업을 분담시킬 것입니다. 이것은 지속적인 관리의 일부입니다. 새로운 AI 동료의 성공적인 ‘채용’과 ‘온보딩’을 위한 단계 등, 보다 자세한 내용은 블로그 명확한 기준과 전략이 요구되는 에이전틱 관리에서, 확인해 보세요.

• 지속적인 관찰과 관리: AI 에이전트 기반 인력을 운영하려면 실제적인 관리 체계가 필요합니다. 직원들이 새로운 AI 동료를 신뢰해야 하듯, 관리자는 이들이 효과적으로 작동하고 적절한 성과를 내고 있는지 확인해야 합니다. Snowflake는 고객이 AI 시스템의 동작을 지속적으로 테스트하고, 측정하고, 문서화할 수 있도록 평가, 모니터링 및 옵저버빌리티 도구에 적극 투자해왔습니다. 자세한 내용은 블로그 AI 에이전트 신뢰성 평가를 위한 프레임워크에서 확인할 수 있습니다. 에이전트의 목표, 계획, 행동을 평가하는 절차는 일상적인 워크플로우에 통합되어야 합니다. 또한 그 성과는 명확하게 측정되어야 합니다. 그래야 지속적인 투자 타당성을 확보하고, AI 활용 우선순위를 정할 수 있으며, 잠재적 위험 대비 미래 가치를 균형 있게 판단할 수 있습니다. 보다 자세한 내용은 블로그 간과되기 쉬운 투자 가치 측정: AI 투자의 비즈니스 임팩트 제대로 측정하기에서 확인하시기 바랍니다.

결론적으로, 규제 당국이 행동 지침을 제시할 때까지 기다릴 필요는 없습니다. 왜냐하면 이미 고객이 기업의 행동 기준을 정하고 있기 때문입니다. 강력한 AI 거버넌스는 단순히 벌금을 피하기 위한 수단이 아니라, 기업의 생존을 지탱하는 신뢰를 지키는 일입니다.

AI 거버넌스는 비즈니스 역량이자 경쟁 우위입니다. 고품질 데이터 입력과 명확한 모델 레지스트리 그리고 이를 효과적이고 윤리적으로 활용할 수 있도록 준비된 조직을 갖춘 기업은 단순히 법을 따르고 있는 것이 아니라, 더 신뢰할 수 있고 (더 지속 가능한) 성장 엔진을 구축하고 있는 것입니다.