챗GPT의 출현과 함께 등장한 초거대언어모델(LLM)은 이제 인터넷과 스마트폰을 잇는 21세기에서 가장 주목받는 기술 중 하나로 자리잡고 있습니다. 딜로이트의 보고서에 따르면 약 70%의 기업이 LLM 활용 방안을 적극적으로 탐구하거나 이미 업무에 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 한 가지 주목할만한 점은 단순히 기업들의 LLM 도입률이 증가하고 있는 것뿐 아니라, 그 활용 범위도 점차 넓어지고 있다는 사실입니다. 기존에는 LLM 도입이 주로 대고객 서비스(CS) 챗봇 분야와 같은 특정 영역에 국한되어 있었다면, 이제는 간단한 문서 요약과 번역부터 사내 지식관리 시스템(KMS) 뿐만 아니라 개인/조직 맞춤형 AI 에이전트 등 다양한 형태로 LLM을 활용하는 기업들이 늘어나고 있습니다. LLM 도입이 산업과 비즈니스를 불문하고 필수가 되고 있는 것입니다.

  기업의 니즈가 다양화되고 세밀해지면서 기업들의 LLM 도입 전략 역시 다각화되고 있습니다. 우선, LLM의 훈련데이터의 양을 늘리고 파라미터의 사이즈를 키우는 스케일링 법칙(Scaling Rules)을 통해 성능을 향상시키는 기존의 리소스 집약적인 방식에서 탈피하여, 각각의 기업의 보안과 데이터 요건에 최적화된 맞춤형 LLM 도입을 원하는 기업들이 늘어나고 있습니다. 여기에는 오픈AI의 o1이나 딥시크의 DeepSeek-V3과 같이 추론에 특화된 모델들이나 메타의 Llama-4처럼 비교적 사이즈가 작으면서도 특정 분야에서 SoTA(State-of-The-Art) 모델 못지않은 성능을 자랑하는 sLM(small Language Model)의 등장이 한 몫 했습니다.

*출처: 딜로이트

  최근에는 성능이 뛰어난 sLM을 오픈소스로 손쉽게 활용할 수 있게 되면서, 데이터 보안을 유지하면서도 최소한의 리소스로 필요한 기능만 선택적으로 구현하는 형태의 개발이 가능해졌습니다. 또한 텍스트를 넘어 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 입출력이 가능한 멀티모달 LLM의 활용이 활발해지고 있으며, 외부 데이터 소스와의 연동이나 AI 에이전트 간 협업을 통해 특정 업무(Task)를 자동화하는 방식도 주목받고 있습니다. 이번 시간에는 이러한 흐름 속 우리 회사에 최적화된 AI 도입을 위해 알아야 할 핵심 내용에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

 

 

맞춤형 LLM 도입, sLM의 원리와 장점은?

  기존의 LLM 도입 프로젝트는 돈이 많이 들고 구축 기간 또한 매우 긴 ‘비싼’ 프로젝트였던 경우가 대부분이었습니다. 좋은 성능을 보장하기 위해 기업들은 GPT-4o, Gemini, Claude 등과 같은 SoTA 모델을 선호했기 때문입니다. 그러나 모델 경량화 기법과 노하우가 쌓이면서 sLM 성능이 기하급수적으로 향상되고 있으며, 이를 통해 보다 짧은 기간에 적은 비용만으로도 AI를 도입할 수 있게 되었습니다.

  sLM은 기존의 LLM과 달리 경량화된 구조를 가지고 있으면서도, 특정 업무에 특화된 성능을 발휘할 수 있는 소규모 모델들을 지칭합니다. 주로 Llama, Mistral, Phi-3과 같이 수십억(2~7B)개 정도의 파라미터를 가지는 상대적으로 작은 모델들이 이 범주에 포함됩니다. 이러한 sLM의 가장 큰 장점은 빠른 속도와 낮은 비용, 그리고 유연성이라고 할 수 있습니다. 파타미터 수가 수천억개(100B)에서 조단위(1000B)에 달하는 LLM은 모델 훈련과 추론에 방대한 양의 연산 리소스가 필요한 것에 반해 sLM은 상대적으로 적은 리소스만으로도 빠른 응답속도를 구현해 낼 수 있습니다. 또한 온프레미스 환경이나 엣지 디바이스에도 손쉽게 배포할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.

*출처: datasciencedejo, 대표적인 sLM

  특히, 이러한 sLM에 기업 내부 데이터나 산업별 전문 지식을 반영하여 파인튜닝(Fine-tuning)을 통해 sLM을 특화시키는 방식이 각광받고 있습니다. 예를 들어, 금융 기업의 경우 회계나 투자 분석에 특화된 데이터를 학습시켜 고객 상담이나 리서치 보고서 작성을 자동화하고 있으며, 제조업에서는 설비 유지보수 이력이나 공정 데이터를 바탕으로 공정 개선을 위한 인사이트를 도출하는 데 활용되고 있습니다. 또한 법률 분야에서는 수천 건의 판례와 계약서 데이터를 기반으로 sLM을 파인튜닝하여 법률 자문을 자동화하거나 문서 초안을 빠르게 생성하는 데 사용되기도 합니다. 

 

*출처: Small But Mighty: The Rise of Small Language Models | Medium, sLM의 장점

  이러한 AI 최적화 전략은 단순히 모델을 가볍게 만드는 것에 그치지 않고, 업무 목적에 맞게 ‘정밀 조율’된 AI를 구축하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 즉, 더 이상 모든 것을 다 아는 범용형 AI보다는, 하나를 제대로 아는 ‘전문가형 AI’가 실제 비즈니스 환경에서는 더 높은 효용을 제공할 수 있다는 인식이 확산되고 있는 것입니다. 무엇보다도, 이러한 sLM은 경량화된 모델 특성상 자체 서버나 폐쇄망(On-Premise) 환경에 쉽게 배포할 수 있어 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않고도 AI를 운용할 수 있다는 점에서 보안 측면에서도 큰 장점을 가집니다. 이는 데이터 유출에 민감한 금융, 의료, 공공기관 등에서 특히 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

 

 

멀티모달 LLM을 활용한 맞춤형 AI 도입

  한편, 텍스트 처리에 강점을 가진 기존 LLM과 달리, 멀티모달 LLM이 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있다는 점에서 주목받고 있습니다. 이는 단순한 언어 이해를 넘어서, 보다 복합적인 인식과 판단이 필요한 산업 분야에서 AI의 활용 가능성을 획기적으로 넓히는 계기가 되고 있습니다.

*출처: 카네기 멜론 대학교, 멀티모달LLM의 활용 예시

  대표적인 예로, 유통 및 이커머스 산업에서는 제품 이미지와 설명, 사용자 리뷰 데이터를 함께 분석하여 고객 맞춤형 상품 추천이나 마케팅 전략 수립에 활용되고 있습니다. 또한 제조업에서는 공정 중 촬영된 영상 데이터를 실시간으로 분석해 불량 여부를 자동 감지하거나, 설비의 이상 징후를 조기에 파악하는 데 멀티모달 LLM이 적극적으로 활용되기도 합니다.

  이처럼 다양한 형태의 데이터를 하나의 모델에서 통합적으로 처리할 수 있다는 점은, 복잡한 비즈니스 환경에서 매우 큰 경쟁력이 됩니다. 특히 멀티모달 LLM은 기존에 분산되어 있던 데이터 처리 흐름을 단순화하고, 여러 부서나 시스템 간의 정보 전달을 보다 원활하게 만들어주기 때문에, 기업의 디지털 전환(Digital Transformation)을 가속화하는 핵심 기술로 부상하고 있습니다.

 

 

AI 에이전트로 최적화된 기업 맞춤형 인공지능 어시스턴트 만들기

  최근에는 AI 에이전트라는 개념이 각광받고 있습니다. AI 에이전트란 사용자의 명령이나 요청을 이해하고, 스스로 필요한 정보를 탐색하거나 외부 도구와 연동해 작업을 수행하는 자율적인 인공지능 시스템을 말합니다. 단순한 질의응답을 넘어서, 다양한 입력을 이해하고 복합적인 과업(Task)을 처리하는 능력을 갖춘 것이 특징입니다. 한 발 나아가 멀티모달 LLM을 결합하여 텍스트 외에도 이미지와 영상 등 다양한 요소를 결부시킨 AI 에이전트 역시 등장하고 있습니다.

*출처: AWS, AI 에이전트 아키텍처

  이러한 에이전트는 단순히 지시를 수행하는 수준을 넘어, 다양한 입력을 스스로 이해하고, 외부 도구(API, 데이터베이스 등)와 연동해 업무를 자동화하거나 복잡한 의사결정을 지원하는 수준까지 진화하고 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서는 고객의 문의 내용을 음성으로 받아 이해하고, 관련된 이미지나 문서를 생성하거나 적절한 해결책을 제공하는 등 ‘멀티모달 기반의 실시간 고객 대응’이 가능해지고 있는 것입니다. 

  특히 AI 에이전트의 경우 2025년 AI 업계에서 뜨거운 감자로 떠오르며 앞으로 기업들이 LLM을 단순한 도구가 아닌, 업무의 파트너로서 전략적으로 활용하기 위한 핵심 툴 중 하나로 자리잡아 나아가고 있습니다.

 

 

최적화된 AI 모델, sLM 준비를 SK㈜ C&C와 함께하세요

  이제 생성형 AI는 단순한 기술의 진보를 넘어, 비즈니스의 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다. 특히 sLM을 활용한 경량화된 모델 전략, 멀티모달 LLM의 융합, 그리고 실질적인 업무 자동화가 가능한 AI 에이전트의 등장은 기업의 디지털 혁신을 빠르게 앞당기고 있습니다. 

  하지만 이러한 AI 도입이 성공적으로 이루어지기 위해서는, 단순히 모델을 선택하는 것을 넘어 우리 조직의 목적, 환경, 데이터 특성에 맞는 ‘최적화된 설계와 운영 전략’이 반드시 함께 수반되어야 합니다. 아무리 좋은 모델이라도 실제 업무 흐름에 맞지 않거나, 보안 및 인프라 환경에 부합하지 않으면 오히려 리스크로 작용할 수 있기 때문입니다. 

  여기서 중요한 것은 바로 AI 도입의 전 과정인 기획부터 구축, 운영, 관리까지 신뢰하고 함께할 수 있는 파트너입니다. SK C&C는 오랜 기간 다양한 산업군의 디지털 전환을 이끌어온 IT 전문 기업으로, 생성형 AI 분야에서도 기업 맞춤형 컨설팅부터 시스템 구축, 보안 환경에 적합한 모델 설계, 실제 운영 자동화에 이르기까지 End-to-End 서비스를 제공하고 있습니다.

 

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컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

Digital One, For The Next ｜ SK㈜ C&C

 

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