우리 회사에 맞는 AI 도입 전략은? 4가지 방식 완벽 비교 분석

Jun 09, 2025

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조직의 AI 도입, 더이상 미룰 수 없는 과제 생성형 AI 서비스를 구성하는 두 가지 요소 AI 모델 사용자 인터페이스(UI/Application)기업의 생성형 AI 도입 방식 1. 직접 구축 (In-house Development)2. 솔루션 도입 (On-premise Solution)3. AI 서비스 구독 (SaaS Subscription)4. 혼합형 (Hybrid Model)5. 혼합형 서비스를 회사 인프라 클라우드에 설치할 수 있다면?결론: 우리 조직에 최적화된 AI 도입

조직의 AI 도입, 더이상 미룰 수 없는 과제

하루가 다르게 새로운 AI 서비스가 쏟아져 나오고 있습니다. 디자인, 코딩, 마케팅 등 특정 업무에 특화된 AI는 해당 직군의 실무자들이 발 빠르게 찾아 활용하고 있습니다. 하지만 기업의 전반적인 업무 효율성을 한 단계 끌어올리기 위해서는 일부 직원의 개인적인 활용을 넘어, 조직 전체가 범용적으로 사용할 수 있는 생성형 AI 도입이 필수적입니다.

이번 글에서는 먼저 생성형 AI 서비스를 구성하는 요소를 파악하고, 기업이 생성형 AI를 도입하는 네 가지 주요 방법과 각 방식의 특징을 비교 분석하여, 우리 회사에 가장 적합한 전략을 찾는 데 도움을 드리고자 합니다.

생성형 AI 서비스를 구성하는 두 가지 요소

기업이 생성형 AI 서비스를 활용하기 위해 필요한 것은 크게 두 가지입니다.

AI 모델

실제 언어 능력을 갖춘 '두뇌'에 해당합니다. AI 모델은 직접 만들거나, OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini 등 주요 AI 서비스 업체의 모델을 유료로 사용할 수 있습니다. 이 모델이 질문을 이해하고 답변을 생성하는 핵심적인 역할을 수행합니다.

사용자 인터페이스(UI/Application)

사용자가 AI 모델과 상호작용하는 '창구'입니다. 우리가 흔히 사용하는 ChatGPT나 Claude의 웹 화면이 바로 이것입니다. 사용자가 질문을 입력하고, AI의 답변을 확인하며, 웹검색, 파일업로드, 이전 대화 기록 관리 등의 모든 기능이 이 UI를 통해 제공됩니다.

기업이 AI를 도입하는 방식은 이 두 가지 요소를 어떻게 조합하여 확보하느냐에 따라 결정됩니다. 이제 본격적으로 네 가지 도입 방법을 살펴보겠습니다.

기업의 생성형 AI 도입 방식

1. 직접 구축 (In-house Development)

개념: AI 모델 개발에 필요한 GPU 서버 등 하드웨어를 직접 구매하고, 모델 학습부터 사용자 인터페이스 개발까지 모든 것을 기업 내부에서 수행하는 방식입니다.
장/단점: 모든 데이터와 기술이 기업 내부망에 존재하므로, 최고 수준의 보안을 유지할 수 있는 방식이지만, 수백억 원에 달하는 초기 인프라 투자와 AI 전문가 채용 및 유지에 엄청난 비용이 발생합니다.
대기업에 적합: 국가 기밀 수준의 보안이 필요하거나 자체 AI 기술을 핵심 자산으로 삼으려는 극소수의 대기업이 할 수 있는 방식입니다.

2. 솔루션 도입 (On-premise Solution)

개념: AI 솔루션 제공 기업이 개발한 패키지 형태의 상품을 계약을 통해 도입하는 방식입니다. 보통 기업의 자체 서버(On-premise)나 프라이빗 클라우드 환경에 설치됩니다.
장/단점: 직접 구축과 유사하게 보안 수준이 높고, 솔루션 제공 기업으로부터 기술 지원을 받을 수 있다는 장점이 있지만, 수천만 원에서 수억 원에 이르는 초기 라이선스 및 설치 비용이 발생하며, 연간 유지보수 비용도 추가됩니다.
금융, 의료, 공공기관 또는 중견기업에 적합: 규제가 엄격하고 보안을 최우선으로 여기는 중견기업 이상 규모의 조직에 적합합니다.

3. AI 서비스 구독 (SaaS Subscription)

개념: ChatGPT, Claude 등이 제공하는 '팀 플랜'이나 '비즈니스 플랜'을 구독하여 사용하는 방식입니다. 일반적으로 사용자 한 명당 월정액 $30을 지불합니다.
장점:
- 간편한 도입: 별도의 설치나 개발 없이 즉시 사용을 시작할 수 있습니다.
- 예측 가능한 비용: 매월 정해진 비용만 지불하면 되므로 예산 관리가 용이합니다.
- 최신 모델 사용: 서비스 제공사가 항상 최신 AI 모델로 업데이트해 줍니다.
단점:
- 규모 증가에 따른 비용 부담: 사용자 수가 늘어날수록 월 지불 비용이 급격히 증가합니다.
- 단일 모델 종속: 특정 서비스에 가입하면 해당 기업의 AI 모델만 사용해야 하므로, 다른 우수한 모델을 활용할 기회를 놓치게 됩니다.
- 환불 불가: ChatGPT, Claude 등의 해외서비스는 기본적으로 환불이 불가합니다. 특히 약간의 할인을 적용받기 위한 연단위 구독 시, 중간에 해지가 불가하다는 점을 유의해야 합니다.
스타트업 및 중소기업에 적합: 대부분의 스타트업과 중소기업이 선택하는 가장 현실적이고 대중적인 방법입니다.

4. 혼합형 (Hybrid Model)

개념: 생성형 AI 서비스의 두 구성 요소 중, AI 모델은 OpenAI, Anthropic 등으로부터 API 키를 발급받아 사용량만큼 비용을 지불하고, 사용자 화면(UI)은 여러 AI 모델을 지원하며 협업 기능이 강화된 전문 플랫폼을 구독하는 방식입니다.
장점:
- 비용 효율성: 사용자당 월 $10의 저렴한 UI 플랫폼 구독료만 내면 되므로, 구독형 대비 고정비를 66% 절감할 수 있습니다. (API 사용료는 별도지만, 대부분의 업무 환경에서는 API 사용료가 구독료를 넘기 어렵습니다.)
- 다양한 모델 선택의 자유: 하나의 인터페이스에서 GPT, Claude, Gemini, Grok 등 업무에 가장 적합한 모델을 자유롭게 선택하고 비교하며 사용할 수 있습니다.
- 강력한 협업 기능: 지식 베이스 공유, 팀 전용 프롬프트 템플릿, 체계적인 대화 관리 등 조직의 생산성을 극대화하는 부가 기능을 활용할 수 있습니다.
단점:
- API 관리: 기업이 직접 AI 모델 제공사로부터 API 키를 발급받고 관리해야 하는 약간의 번거로움이 있습니다.
- 보안 관리: 구독형과 마찬가지로 외부 SaaS(Software as a Service)를 이용한다는 점에서, 내부망 전용 솔루션을 고수하는 기업에게는 한계가 있을 수 있습니다.
적합 대상: 비용 효율과 성능을 모두 중시하는 기술 기반 스타트업, IT 기업, 그리고 AI 활용을 고도화하려는 모든 조직에 이상적입니다.

💡

Porter AI는 사용자의 API키를 등록해서 사용할 수 있는 혼합형 모델에 해당하는 AI 서비스입니다.

5. 혼합형 서비스를 회사 인프라 클라우드에 설치할 수 있다면?

물론 '혼합형 모델도 결국 외부 서비스 아닌가?'라는 보안 우려는 타당합니다. 민감한 내부 정보를 다루는 기업에게는 이 점이 도입의 가장 큰 허들일 수 있습니다.

국내 유일의 혼합형 서비스를 제공하는 Porter AI는 이러한 한계를 극복하기 위해, 온프레미스(On-premise) 또는 프라이빗 클라우드 설치 옵션도 제공합니다. 이는 혼합형 모델의 장점은 그대로 누리면서 '솔루션 도입' 방식의 보안 수준을 확보할 수 있는 형태입니다. 즉, 사용자 인터페이스와 모든 대화 데이터는 기업이 완벽하게 통제하는 서버에 위치시키고, AI 모델 호출만 외부 API를 통해 이루어집니다. 이를 통해 비용 효율성, 유연성, 그리고 보안이라는 세 마리 토끼를 모두 잡을 수 있습니다.