로컬 LLM vs 클라우드 LLM: 사내 보안 가이드라인에 맞춘 안전한 AI 자동화 구축 전략
로컬 LLM vs 클라우드 LLM: 사내 보안 가이드라인에 맞춘 안전한 AI 자동화 구축 전략에 댓글 없음
서론: 기업 데이터 보안과 AI 도입의 딜레마 기업의 생산성을 획기적으로 높이기 위해 생성형 인공지능(AI) 도입을 검토할 때, 경영진과 IT 실무자가 가장 먼저 직면하는 거대한 장벽은 바로 ‘데이터 보안’입니다. 챗GPT나 클로드와 같은 뛰어난 성능의 퍼블릭 AI를 활용하고 싶지만, 사내 기밀문서나 고객의 민감한 개인정보가 외부 서버로 전송되어 유출되거나 AI 모델 학습에 사용될 수 있다는 두려움이 앞서기 때문입니다.…
오픈소스 AI 모델을 활용한 사내 폐쇄형(On-premise) 업무 자동화망 구축 전략
서론: 퍼블릭 AI의 보안 한계와 온프레미스(On-premise)의 부상 챗GPT와 같은 퍼블릭 클라우드 기반의 거대 언어 모델(LLM)이 비즈니스 생태계를 혁신하고 있지만, 대기업이나 공공기관, 그리고 핵심 기술을 보유한 기업들은 이를 실무에 전면적으로 도입하는 데 큰 부담을 느끼고 있습니다. 임직원들이 업무 효율을 높이기 위해 무심코 입력한 회사의 재무 데이터나 핵심 소스 코드, 고객의 민감한 개인정보가 외부 서버로 전송되어 AI의…