[기고] 한국딥러닝 “AI 행정혁신, 변화에 대응하려면 ‘VLM옵스’가 필요하다”

최근 한국 정부의 AI 행정혁신이 한층 더 진전을 보이고 있습니다. 한성숙 국무총리는 공공 부문에서의 AI 활용을 넘어, 정부의 전체적인 업무 방식까지 변화시켜야 한다고 강조했습니다. 이러한 변화의 중심에는 'VLM옵스'라는 새로운 운영 기술이 자리 잡고 있습니다. 이는 문서 AI의 운영 효율성을 높이고, 빠른 변화에 대응하기 위한 필수적인 기술로 떠오르고 있습니다.

문서 AI의 한계, 이제는 변화에 대응해야

기존의 문서 AI는 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄습니다. 하지만 이제는 '변경'이라는 새로운 과제가 부각되고 있습니다. 행정 업무에서는 법령과 지침의 변화가 잦기 때문에, 기존의 AI가 이를 적시에 반영하지 못하면 업무 효율성이 저하됩니다. 예를 들어, 금융 심사 서류에서 필수적인 정보가 변경될 경우, AI가 이를 신속하게 반영하지 못하면 심사 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 문서 AI의 병목 문제는 단순한 인식률을 높이는 것에서 벗어나, 변화하는 업무 기준에 얼마나 빠르고 안전하게 대응할 수 있는지가 핵심이 되고 있습니다.

VLM옵스, 변화의 중심에서 운영되다

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 VLM옵스입니다. VLM옵스는 비전언어모델(Vision-Language Model)의 서버 상태를 모니터링하는 기술을 넘어, 문서 AI의 모든 운영 과정을 통합적으로 관리하는 체계입니다. 이 기술은 현업 담당자가 자연어를 사용해 필요한 추출 항목과 조건을 정의할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 행정 지침이 변경되었을 때, 개발자가 복잡한 코드를 다시 작성할 필요 없이 현업의 요구에 맞춰 AI를 즉시 조정할 수 있습니다.

또한, VLM옵스는 변경된 설정이 실제 운영에 적용되기 전에, 새로운 항목의 결과가 기존 문서에 미치는 영향을 비교하고 검증하는 과정을 포함합니다. 이를 통해 문서 AI의 신뢰성을 유지하면서도 빠르게 변화에 대응할 수 있습니다. 이처럼 VLM옵스는 '변경-평가-검증-배포-버전 관리'의 사이클을 반복해 운영함으로써, AI의 지속적인 개선과 발전을 이끌어냅니다.

미래의 AI 운영, 신뢰성과 효율성

한국딥러닝이 최근 개발한 'DEEP옵스'도 이러한 운영 효율성을 높이기 위해 설계되었습니다. DEEP옵스는 현업이 필요로 하는 추출 항목을 자연어로 변경하고, 변경 사항을 안전하게 검증하여 실제 업무에 반영하는 시스템을 구축했습니다. 특히, 공공과 금융 분야에서의 민감한 데이터를 다룰 때는 고객사의 정보 보호 정책에 맞춰 안전하게 운영될 수 있도록 설계되었습니다.

AI 행정혁신의 성공은 단순히 AI 기술을 많이 도입하는 것이 아니라, 실제 현업에서의 변화에 얼마나 민첩하게 대응할 수 있는가에 달려 있습니다. 앞으로 AI가 공공 부문에서 더욱 폭넓게 활용되면서, VLM옵스와 같은 새로운 운영 기술의 필요성이 더욱 커질 것입니다. 결국, AI가 변화하는 법령과 지침에 맞춰 신속하게 적응할 수 있는 환경을 조성하는 것이 AI 행정혁신의 핵심이 될 것입니다.