Home / Work / 생성형 AI 거버넌스
문제
생성형 AI는 생산성을 크게 올리지만, 통제 없이 열면 민감정보 입력·부정확한 출력 의존·과금 폭증 같은
리스크가 따라옵니다. “막을 것이냐 열 것이냐”의 이분법이 아니라, 안전하게 여는 규칙이 필요했습니다.
접근
운영 (Enablement)
- 사용자·사용 현황 관리
- 활용 시나리오 안내
- 과금·라이프사이클 관리
거버넌스 (Guardrails)
- 입력 가부 기준(민감정보 보호)
- 업무 활용 정책·가이드
- 보안 검토 대응
원칙 — “안전하게 더 많이 쓰게” 만든다. 통제는 사용을 막기 위해서가 아니라 확대를 지속 가능하게 하기 위한 것.
구조 한눈에
Governance Flow — 안전하게 여는 구조
사내 사용자업무 활용 요청
→
입력 가드레일민감정보 가부 판정
→
생성형 AI승인된 범위 내 사용
→
업무 적용가이드 기반 활용
Under the hood — 흐름을 떠받치는 두 축
운영 (Enablement)계정 · 사용현황 · 과금 · 라이프사이클
정책 (Guardrails)활용 가이드 · 입력 기준 · 보안 검토
※ 익명화·단순화한 개념도입니다.
범위
생성형 AI 운영활용 정책
입력 가드레일보안 검토 대응과금·계정 관리
배운 점
- AI 거버넌스는 “금지 목록”이 아니라 안전하게 쓰는 방법을 설계하는 일입니다.
- 정책은 실제 업무 시나리오에서 출발해야 지켜집니다.
- 운영과 통제를 한 사람이 함께 보면, 규칙이 현실과 겉돌지 않습니다.