AI는 더 이상 선택의 문제가 아니라 조직의 경쟁력과 직결된 필수 기술이라는 점을 필자는 현장에서 분명히 체감하고 있다.

Z세대와 알파세대가 디지털 기반의 생산성을 이끌며, 기업들은 더 짧은 시간에 더 높은 성과를 요구받고 있다. 그러나 이러한 급속한 AI 채택은 데이터 노출 위험, 보안 책임 증가, 그리고 직원들의 무지에서 비롯되는 구조적 취약성이라는 문제를 동시에 안고 있다. AI가 혁신의 도구인 동시에 새로운 위험을 확대하는 요인이라는 점을 부정할 수 없다.

필자가 맡아온 많은 현장에서 중소기업은 기술 인력 부족과 빠른 성장 압력으로 인해 보안 인식이 낮은 경우가 많았다. 이런 환경에서는 직원이 문제 해결을 위해 민감한 자료를 외부 AI 플랫폼에 그대로 업로드하는 일이 빈번하게 발생한다.

특히 타사 AI 모델은 업로드된 데이터를 장기간 저장하거나 글로벌 모델 학습에 재사용하는 경우가 많아 기업은 자신도 모르게 NDA, 개인정보 보호 규정, 내부 기밀 정책을 위반하게 된다. 이는 중소기업이 AI를 도입하기 전에 반드시 직면해야 할 현실적 문제다.

AI 사용 전 반드시 마련해야 할 보안 원칙 7가지

① 필수 AI 리터러시 교육

필자는 모든 직원이 AI 플랫폼의 작동 방식과 데이터 오용의 위험을 이해해야 한다고 강조한다. 특히 PII, PHI, 재무 정보처럼 규제가 강한 데이터를 다루는 직원은 기밀성, 규제 환경, 위반 시 책임에 대해 의무적으로 교육을 받아야 한다.

②승인되지 않은 공개 AI 도구 사용 금지

조직 내부 정책을 명확히 하지 않으면 기밀 정보가 외부 플랫폼에 무방비로 흘러나간다. 직원 핸드북과 보안 정책에 AI 사용 금지 항목을 명기하고, 승인된 도구만 사용하도록 강제해야 한다. 이 조치는 가장 기본적이며 가장 효과적이다.

③ 전담팀을 통한 사전 검토 체계 구축

직원이 데이터를 AI에 제출하기 전에 반드시 전문가팀에 검토를 요청하도록 해야 한다. 필자는 이 절차가 섀도 AI 사용을 막고, 의도치 않은 민감 정보 유출을 방지하는 가장 실효적인 방법임을 여러 조직에서 확인했다.

④ 작은 파일럿 프로젝트부터 시작하기

위험을 최소화하기 위해서는 통제 가능한 환경에서 실험해야 한다. 필자는 주로 마케팅이나 공개 웹사이트 관리팀처럼 비교적 위험도가 낮은 부서를 파일럿 대상으로 제안하며, 이 과정에서 기업은 도입 방향성과 리스크를 명확히 파악할 수 있다.

⑤엔터프라이즈급 AI 솔루션 도입

프라이빗 인스턴스를 제공하는 관리형 AI 플랫폼은 기업이 데이터 통제권을 유지하는 데 필수적이다. 조직 내부에서 모델을 운영하면 데이터가 외부로 이동할 필요가 없어 규제 준수와 보안성이 크게 높아진다.

⑥ 데이터 마스킹 및 정리 자동화

AI 활용이 불가피한 경우라면 민감 정보를 자동으로 삭제하거나 익명화하는 도구를 반드시 적용해야 한다. 고객 이름, 재무 수치, 계약 조건 같은 정보는 제출 전 단계에서 제거되어야 한다. 이는 단순한 옵션이 아니라 필수 보안 절차다.

⑦지속적 업데이트와 보안 체계 개선

AI 위협은 고정되지 않는다. 기술이 빠르게 변하는 만큼, 보안 정책과 내부 프로세스도 주기적으로 검토하고 개선해야 한다. 필자는 이를 수행하지 않은 조직에서 반복적으로 사고가 발생하는 사례를 확인해 왔다. 유연성과 개선 의지가 장기적 성공의 핵심이다.

18년 동안 필자는 다양한 규모의 조직에서 엔터프라이즈 IT 환경, 클라우드 인프라, 이메일 보안, 마이크로소프트 365, 대규모 마이그레이션 프로젝트를 수행하며 수천 명의 최종 사용자 경험을 개선해 왔다. 기술은 전략적 목표와 결합될 때 비로소 의미가 있으며, 기업은 이를 위해 명확한 보안 원칙과 운영 체계를 갖춰야 한다고 확신한다. 또한 필자는 지역 비영리 단체와 소규모 사업체를 돕는 활동을 지속해 왔다. 이들이 지역 경제의 기반이자 공동체의 핵심 역할을 하는 만큼, 기술 전문성을 나누는 일은 필자가 중요하게 생각하는 사회적 책임이기도 하다.