IT·데이터 · 06 / 13

IT·데이터 부서를 위한 AI 로드맵

투자하기 전에 열 개 시스템의 데이터 중 무엇을 믿을 수 있는지 확인하고, 태국 개인정보보호법(PDPA)을 충족하는 AI 사용 정책을 세우며, 특정 공급업체에 묶이지 않고 도구를 고릅니다.

유리벽의 CRM, POS, ERP 메모지에 스티커를 붙이는 IT 책임자. 신뢰할 수 있는 출처 10개 중 3개, PDPA 정책 승인 카드.

자주 보는 문제

IT 부서에는 모든 부서의 AI 요청이 한꺼번에 몰립니다. 영업팀은 챗봇을, 회계팀은 청구서 판독을, 경영진은 일상 언어로 데이터를 묻는 기능을 원합니다. 그런데 이 요청들에 필요한 데이터는 ERP, 회계 시스템, CRM, 부서마다 따로 관리하는 Excel에 흩어져 있습니다. 같은 고객 이름이 세 가지로 적혀 있고, 어느 쪽이 맞는지 아는 사람이 없습니다.

그사이 직원들은 이미 공개 AI 도구에 고객 데이터를 붙여 넣기 시작했습니다. 해도 되는지 안 되는지 알려 주는 정책이 없기 때문입니다. IT 부서는 빨리 시작하라는 압박과 PDPA 위험 사이에 끼어 있고, 둘 다 챙길 시간은 없습니다.

해결 방법

저희는 IT팀과 함께 시스템을 하나씩 점검하는 진단부터 시작합니다. 시스템마다 무엇을 저장하는지, API나 데이터베이스로 꺼낼 수 있는지, 데이터 책임자가 누구인지, 품질은 어떤지 봅니다. 결과물은 한 장짜리 전사 데이터 지도로, AI 요청마다 바로 할 수 있는지, 데이터를 먼저 준비해야 하는지, 아직 하지 말아야 하는지 알려 줍니다.

AI 사용 정책은 법무팀과 함께 씁니다. 어떤 데이터는 공개 도구에 써도 되고 어떤 데이터는 회사 시스템을 거쳐야 하는지, 직원이 읽고 바로 따를 수 있는 규칙으로 만듭니다. 함께 구축하는 첫 시스템은 정제를 마친 공통 데이터 계층입니다. 다른 부서는 이 한 곳에서 AI를 연결하고, IT팀은 모든 접근을 볼 수 있습니다.

새 데이터에 접근 권한을 열지, 어떤 도구를 쓸지는 계속 IT팀과 경영진이 결정합니다. 저희는 클라우드와 온프레미스를 아울러 공급업체별 가격과 제약을 담은 선택지를 내놓고, 선택은 회사에 맡깁니다.

시스템 작동 방식

업무가 들어오는 곳

ERP·CRM·회계 시스템
부서별 파일과 Excel
모든 부서의 AI 요청
IT팀·법무팀 인터뷰

AI가 하는 일

전 시스템 점검과 데이터 품질 평가
PDPA를 충족하는 AI 사용 정책 작성
요청 순위 정리와 90일 로드맵 전달
공통 데이터 계층 함께 구축

결과가 도착하는 곳

전사 데이터 지도
직원이 따를 수 있는 정책
감사 로그가 남는 공통 데이터 계층
새 요청을 직접 평가하는 IT팀

도입 전과 후

도입 전

도입 후

한꺼번에 몰린 AI 요청과 어디서 시작할지 모르는 IT 부서

순위가 매겨진 모든 요청과 먼저 준비할 항목

열 개 시스템에 흩어져 어느 것이 맞는지 모르는 같은 데이터

데이터 지도와 공식으로 정한 데이터 세트

규칙 없이 공개 AI에 들어가는 고객 데이터

어떤 데이터를 어디에 써도 되는지 분명한 정책과 모든 접근 기록

받게 되는 것

01
사내 모든 시스템이 어떤 데이터를 담고 어떤 경로로 꺼낼 수 있는지, 어떤 데이터는 믿을 만하고 어떤 데이터는 중복되거나 충돌하는지 점검하는 AI 준비도 진단
02
어떤 데이터는 외부로 보내도 되고 어떤 데이터는 사내에 남아야 하는지, 누가 승인하고 PDPA 요건은 어떻게 충족하는지 정한 사내 AI 사용 정책
03
모든 부서의 AI 요청을 투자 대비 효과와 데이터 준비도로 순위 매기고, 먼저 준비해야 할 데이터를 정리한 90일 로드맵
04
함께 구축하는 첫 시스템: 다른 부서가 모든 시스템의 권한을 받지 않고도 AI를 연결할 수 있는 공통 데이터 계층과, 누가 언제 무엇을 가져갔는지 남기는 감사 로그
05
클라우드와 온프레미스를 모두 놓고 적합성과 가격으로 고른 도구·모델 제안, 그리고 IT팀이 새 요청을 직접 평가하도록 돕는 워크숍