2026년의 관건은 AI를 시연에서 실제 운영으로 옮기는 일입니다. 모델 자체가 아니라, 기업의 지식·데이터·시스템에 연결돼 실제로 일하는 AI를 구축합니다.
다수 조사에서 AI 에이전트 파일럿의 상당수가 프로덕션에 도달하지 못함을 지적합니다. 실패 원인은 모델 성능이 아니라 데이터 접근통제·거버넌스·운영 책임 부재입니다. 프로덕션 기준선은 하이브리드 RAG(정확도·비용·거버넌스 균형)입니다.
데이터·프로세스 관점에서 AI가 붙을 업무를 고릅니다.
본 구축 전 검증 (롯데이노베이트 생성형 AI PoC).
RAG·textToSQL·온톨로지·전처리로 기업 지식에 붙입니다.
구축 후 지속 운영 (S-Oil 자재마스터 구축→운영).
textToSQL · 규칙검증으로 세무 조회·검증을 자동화합니다.
온톨로지 기반 자동 표준화로 자재마스터를 정비합니다.
RAG·문서생성으로 규제 조항 조회와 문서 작성을 지원합니다.
RAG·대화형으로 회계·감사·도메인 지식을 연결합니다.
권한 설계와 사용자와 동일한 데이터 경계 안에서만 동작
출처를 남기고, 오답·실패 시 처리·책임 경계를 정의
중요 액션은 승인 흐름을 거치도록 설계
에이전트 행위 기록으로 규제·내부 감사에 대응
자재마스터 AI 표준화와 세무 AI — 각 솔루션 상세에서 아키텍처와 적용 사례를 확인하세요.
