생성AI 도입이 급증하고 있지만 다수 기업은 여전히 파일럿 단계에서 멈춰 서 있다. 개념 증명 이후 실제 프로덕션 환경으로 전환하는 과정에서 정확도 편차, 운영 복잡성, 확장 실패 등이 반복되면서 AI 도입 효과가 제한되는 상황이다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 데이터 거버넌스, 규정 준수, 보안, 모델 교체 유연성 등 복합 요소가 결합해 배포 주기가 장기화되는 경향이 나타난다. 업계 보고서에서도 많은 기업 AI 프로젝트가 실제 운영 단계로 이동하지 못한다는 지적이 이어지고 있다. 이러한 배경에서 배포 구조를 표준화하고 실험 중심의 AI를 운영 가능한 기술 체계로 전환하는 솔루션 필요성이 확대되고 있다.

생성AI 개발 기업 고엠엘(GoML)이 기업의 파일럿 AI를 안정적인 프로덕션 시스템으로 전환하는 운영 중심 프레임워크 AI 매틱(AI Matic)을 출시했다.

AI 매틱은 사전 구축된 LLM 모듈, 데이터 엔지니어링 청사진, 규정 준수 가드레일, 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 기반 아키텍처, LLMOps 모범 사례를 결합해 배포 시간을 획기적으로 단축한다. 또한 에이전트 자동화·검색·데이터 합성 등 6개 가속기를 통해 즉시 배포 가능한 구조를 제공하며, 다양한 모델·환경에서 확장성과 보안을 보장한다.

엔터프라이즈 생성AI 배포 단축하는 운영형 프레임워크

AI 매틱은 기업의 AI 파일럿 정체 문제를 해소하기 위해 프로덕션 우선 접근 방식을 적용한다. 기존 12~18개월 이상 소요되는 엔터프라이즈 구축 과정을 2~12주 범위로 단축할 수 있도록 설계됐다. 이는 고엠엘이 130개 이상의 생성AI 프로젝트를 수행하며 축적한 배포 패턴과 운영 노하우를 모듈화한 결과물이다.

이 솔루션은 아마존 베드록과 에이전틱코어(AgentCore) 기반 구조를 중심으로 데이터 통합, 운영 가시성, 거버넌스, 규정 준수 체계를 포함한 배포 표준을 제공한다. 이를 통해 기업은 특정 모델이나 환경에 종속되지 않고, 다양한 모델 공급자를 유연하게 선택할 수 있는 확장성을 확보한다. 규정 준수 가드레일이 사전에 포함돼 기업 환경에 맞는 정책 적용이 용이하다.

AI 매틱은 에이전트 자동화, 콘텐츠 생성, 대화형 에이전트, 데이터 분석·인사이트, 엔터프라이즈 검색, 데이터 합성 등 일반적 기업 수요를 반영한 6대 가속기를 포함한다. 각 가속기는 사전 패키지로 제공되며, 통합·관측·거버넌스를 위한 템플릿까지 함께 구성돼 바로 운영 환경에서 사용할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 복잡한 백엔드 구성 없이 기능 구축이 가능하다.

AI 매틱은 조직 규모에 따라 다른 운영 구조를 지원한다. 스타트업과 중견 기업에는 비용 효율적이며 초기 부담을 줄인 기본 구조를 제공해 빠른 성장 기반을 마련한다. 대기업에는 여러 AI 프로젝트를 동시에 관리할 수 있는 표준화되고 규정을 충족하는 프레임워크를 제공해 AI 운영 격차와 분산 문제를 해소한다.

고엠엘에 따르면 고객사는 AI 매틱을 적용해 기존 대비 출시 시간을 80% 단축하고, 개발 비용을 60% 절감했으며, 배포 실패 위험을 최대 95%까지 낮춘 경험을 보고했다. 이는 사전 구축된 모듈·운영 템플릿·거버넌스 구조가 배포 과정의 변수를 최소화했기 때문으로 분석된다.

AI 매틱은 모델 교체와 업데이트를 일관된 방식으로 처리해 특정 모델 제공자에 묶이지 않는 구조를 제공한다. 또한 운영 단계에서 필요한 모니터링, 로그 기반 검증, 보안 정책 적용 기능이 포함돼, 대규모 환경에서도 안정성을 유지할 수 있다. AI 도입 과정의 불확실성을 줄이고 실제 업무 시스템과 연결되는 프로덕션 운영을 강화한다.

고엠엘은 AI 매틱을 기업 AI 도입 체계의 핵심 인프라로 확장할 계획이다. AWS 기반 아키텍처와 자체 에이전트코어 기술을 결합해 더 많은 산업별 모듈을 추가하고, 규정 준수·보안·데이터 관리 기능을 강화한다는 방향도 제시했다. 또한 다수 기업의 공통 배포 문제를 해결하는 데 초점을 맞춰, 대규모 생성AI 전환이 필요한 산업군에 최적화된 모델 운영 구조를 지속적으로 제공할 계획이다.

고엠엘 리샤브 수드(Rishabh Sood) CEO는 “대부분의 기업은 역량이 아니라 복잡성 때문에 생성AI의 프로덕션 전환에 어려움을 느낀다. AI 매틱은 이러한 마찰을 제거해 AI 배포의 구조화·예측 가능성·속도를 제공한다.”라며, “기업은 이제 파일럿 실험을 넘어 실제 환경에서 성능을 발휘하는 생성AI가 필요하며, AI 매틱은 이러한 간극을 메우는 역할을 한다.”고 강조했다.

AI 매틱은 엔터프라이즈 생성AI 배포의 구조적 병목을 해소하기 위해 개발된 운영 중심 프레임워크다. 파일럿에서 프로덕션으로의 전환을 가속화하고, 보안·확장성·규정 준수까지 아우르는 표준화된 구조를 제공함으로써 기업은 실험 중심에서 실질적 성과 중심의 AI 운영으로 이동할 수 있다. 생성AI 확산 속도가 빨라지는 환경에서 AI 매틱이 제공하는 프로덕션 기반 접근은 대규모 기업뿐 아니라 스타트업에게도 실질적 운영 가치를 제공할 것으로 평가된다.