엔터프라이즈 AI: 파운데이션 모델을 넘어 컨텍스트가 중요한 이유
한 줄 요약 — 기업용 AI가 데모 수준을 넘어 실질적인 생산성을 내려면 범용 모델의 지능보다 우리 회사만의 고유한 맥락(Context)을 학습시키는 데이터 계층이 필수적입니다. 왜 엔터프라이즈 AI는 데모에서만 완벽할까? 최신 대규모 언어 모델(LLM)에게 리액트(React) 드롭다운 컴포넌트를 만들어달라고 하면 몇 초 만에 수준 높은 코드를 내놓습니다. 하지만 우리 회사의 내부 인증 API를 사용해 코드를 짜달라고 하거나, 지난 분기에 왜 특정 라이브러리를 사용 중단(Deprecated)했는지 물어보면 상황이 달라집니다. 범용 모델은 존재하지 않는 엔드포인트를 자신 있게 제안하거나, 우리 회사의 아키텍처 가이드라인에 정면으로 위배되는 패턴을 권장하며 환각(Hallucination) 현상을 보입니다. 이는 모델이 오픈소스 데이터와 공용 문서로 학습되었을 뿐, 우리 조직의 내부 사정과 비즈니스 맥락(Context)은 전혀 모르기 때문입니다. ...