비즈니스

인공 지능 구현의 숨겨진 비용: 공급업체가 알려야 할 사항

AI 솔루션의 정가는 데이터 준비가 전체 비용의 20~30%를 차지하고 나머지 15~20%는 학습이 차지하는 시작 단계에 불과합니다. 포춘 100대 기업이 기존 클라우드를 넘어 핀옵스를 채택하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 그러나 최적화는 임시방편에 불과하며, 진정한 가치는 오버런에 대응하는 대신 오버런을 방지하는 거버넌스에서 비롯됩니다. 고가의 GPU, 토큰 가격, 멀티 클라우드 환경에서는 기술 지출을 통제하는 것이 더 이상 선택이 아니라 필수입니다.

파비오 로리아

Electe의 CEO 겸 설립자↪CF_200D↩

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기업이 AI 및 SaaS 비용 관리를 위해 FinOps로 전환하는 이유

기업들은 AI 및 SaaS 비용을 제어하기 위해 FinOps를 클라우드를 넘어 확장하고 있습니다. 예측할 수 없는 AI 비용으로 인해 새로운 전략이 필요하며, 거버넌스가 단기적인 비용 절감을 대체하고 있습니다. 멀티클라우드의 복잡성으로 인해 비효율이 발생하고 있으며, Fortune 100대 기업은 FinOps를 표준으로 삼고 있습니다. 이제 기술 지출을 통제하는 것은 필수입니다.

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월간 구독을 넘어: 기술 비용의 실제 범위

SaaS 또는 AI 솔루션의 정가는 시작에 불과합니다. 기술 플랫폼을 평가할 때는 많은 공급업체가 프레젠테이션에서 편리하게 생략하는 이러한 잠재적인 추가 비용을 고려하는 것이 중요합니다:

데이터 준비 및 마이그레이션

인공지능 시스템은 처리하는 데이터만큼만 성능이 향상됩니다. Gartner의 조사에 따르면 데이터 준비는 일반적으로 전체 AI 구현 비용의 20~30%를 차지합니다. 많은 조직이 이에 필요한 리소스를 과소평가하고 있습니다:

기록 데이터 정리 및 표준화
일관된 데이터 분류 체계 확립
기존 시스템에서 데이터 마이그레이션
데이터 거버넌스 프레임워크 만들기

AI 비용 최적화의 고유한 과제

AI 비용 관리는 기존의 클라우드 지출 관리와는 다릅니다. AI는 GPU, 학습 주기 및 실시간 추론 처리에 의해 완전히 다른 규모로 작동합니다. AI의 비용 구조는 복잡합니다:

GPU는 비싸고 AI 모델에는 막대한 처리 능력이 필요합니다.
모델 학습에는 며칠 또는 몇 주가 소요될 수 있으며, 예측할 수 없는 속도로 컴퓨팅 리소스가 소모됩니다.
학습된 AI 모델을 사용하여 결과를 생성하는 프로세스인 추론은 특히 대규모로 비용이 누적됩니다.
기업이 AI 모델이 처리한 데이터의 양에 따라 비용을 지불하는 토큰 기반 요금제

기존 시스템과의 통합

완전히 자율적인 시스템으로 운영되는 기업은 거의 없습니다. 귀사의 AI 솔루션은 아마도 다음과 연결해야 할 것입니다:

CRM 플랫폼
ERP 시스템
마케팅 자동화 도구
맞춤형 인테리어 애플리케이션

기술 환경에 따라 예산을 책정해야 할 수도 있습니다:

맞춤형 통합을 위한 개발 시간
복잡한 시스템을 위한 미들웨어 솔루션
호환성을 위해 기존 시스템을 업그레이드할 수 있는 가능성

직원 교육 및 변경 관리

MIT 슬론 매니지먼트 리뷰에 따르면, AI 솔루션을 구현하는 조직은 일반적으로 예산의 15~20%를 교육 및 변화 관리에 할당해야 합니다. 이는 현실적으로 고려해야 할 사항입니다:

학습 기간 동안의 초기 생산성 저하
공식 교육 세션에 소요되는 시간
새로운 워크플로우에 대한 잠재적 저항
새로운 프로세스 문서화

거버넌스가 비용 절감보다 우선 순위로 부상하고 있습니다.

핀옵스의 초기 단계는 주로 비용 절감에 관한 것이었습니다. 하지만 기업들은 명백한 비효율을 제거하고 나면 정책, 자동화 및 장기적인 재무 규율을 만드는 거버넌스에서 진정한 가치가 나온다는 사실을 깨닫고 있습니다.

최적화는 빠른 해결책입니다. 거버넌스는 조직의 재정적 규율을 대규모로 유지하는 것입니다. 이는 비용 초과에 대응하는 것과 애초에 비용 초과를 방지하는 것의 차이입니다. 거버넌스는 클라우드 활용에 대한 정책을 수립하고, 지출 관리를 자동화하며, 비용 효율성을 핵심 비즈니스 기능으로 보장하는 것을 의미합니다.

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AI 및 멀티 클라우드에 대한 투자로 비용 관리가 복잡해짐

기업들은 SaaS, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 데이터 센터를 혼합하여 사용합니다. 따라서 비용 관리가 훨씬 더 복잡해집니다. 클라우드 제공업체마다 청구 구조가 다르고, 프라이빗 데이터센터는 완전히 다른 비용 모델로 초기 투자가 필요합니다.

멀티 클라우드 전략은 복잡성을 더욱 가중시킵니다:

클라우드 간 데이터 이동은 종종 간과되지만 잠재적으로 상당한 종료 비용을 유발할 수 있습니다.
퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드에 분산된 워크로드는 중복과 용량 낭비를 방지하기 위해 신중한 밸런싱이 필요합니다.
AI는 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 높은 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 여러 환경에서의 재무 모니터링이 더욱 어려워집니다.

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FinOps 재단의 설문조사에 따르면 69%의 기업이 AI 워크로드에 SaaS를 사용하고 있으며, 30%는 프라이빗 클라우드와 데이터 센터에 투자하고 있는 것으로 나타났습니다. 이 수치는 기업들이 단일 클라우드 구현을 넘어 여러 플랫폼에 걸쳐 비용을 최적화하는 데 어려움을 겪고 있다는 분명한 추세를 보여줍니다.

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당사의 약속: 완전한 투명성을 갖춘 경쟁력 있는 구독 비용

저희는 시장 평균보다 훨씬 낮은 매우 경쟁력 있는 구독 비용을 제공합니다. 이러한 저렴한 가격은 미끼 상품이 아니라 운영 효율성과 모든 기업이 AI에 액세스할 수 있도록 하려는 노력의 결과입니다.

매력적인 초기 가격 뒤에 실제 비용을 숨기는 다른 제공업체와 달리, 저희는 저렴한 구독료와 완전한 투명성을 결합합니다:

숨겨진 비용이나 깜짝 놀랄만한 비용이 없는 저렴한 월 사용료
명확한 계층 구조로 성장에도 비용을 예측할 수 있습니다.
기본 가격에 기본 교육 및 온보딩이 포함되어 있습니다.
넉넉한 API 호출 한도 및 명확하게 게시된 초과 요금
변화하는 요구 사항에 따른 간단하고 비용 효율적인 업그레이드 경로

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비용을 상쇄하는 숨겨진 혜택

비용에 대한 전체 그림을 이해하는 것도 중요하지만, 많은 조직이 도입 후 발견하는 '숨겨진 혜택'도 있습니다:

부서 간 효율성 향상

AI 구현은 종종 주요 사용 사례를 넘어 예상치 못한 효율성을 창출합니다. 한 제조 고객사는 처음에는 재고를 최적화하기 위해 플랫폼을 사용했지만, 부수적인 이점으로 조달 프로세스가 크게 개선되는 것을 발견했습니다.

기술 부채 감소

최신 AI 기반 SaaS 솔루션은 종종 여러 레거시 시스템을 대체하여 초기 ROI 계산에 나타나지 않을 수 있는 유지 관리 비용과 기술적 책임을 제거합니다.

경쟁 인텔리전스

AI 플랫폼의 분석 기능은 종종 기업이 외부 컨설턴트에게 지불했던 시장 동향 및 경쟁 포지셔닝에 대한 인사이트를 제공합니다.

관리자를 위한 결론 및 고려 사항

핀옵스는 빠르게 변화하고 있습니다. 클라우드 비용 최적화 전략으로 시작된 것이 이제는 SaaS 및 AI 비용 관리의 기반이 되고 있습니다. 특히 AI 비용의 거버넌스 및 제어에 있어 FinOps를 진지하게 받아들이는 기업은 디지털 트랜스포메이션을 관리하는 데 있어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

관리자를 위한 핵심 사항

핀옵스가 클라우드를 넘어 AI와 SaaS로 확장: 기업들은 예측할 수 없는 AI 비용과 SaaS 확산을 제어하기 위해 핀옵스를 도입하고 있습니다. 리더는 핀옵스를 재무 계획에 통합하여 통제되지 않은 디지털 지출을 방지해야 합니다.
AI 비용 관리에는 새로운 전략이 필요합니다: 고가의 GPU, 토큰 기반 가격 책정, 리소스 집약적인 트레이닝 주기에 의존하는 AI에는 기존의 클라우드 비용 관리가 적합하지 않습니다. 관리자는 재정 초과를 방지하기 위해 AI에 특화된 비용 모니터링 및 워크로드 최적화를 구현해야 합니다.
거버넌스가 비용 절감을 우선 순위로 대체하고 있습니다. 비용 최적화는 수익이 감소하는 반면 장기적인 비용 관리는 거버넌스, 자동화 및 정책 집행에 달려 있습니다. 리더는 단기적인 비용 절감에서 지속 가능한 재무 규율로 초점을 전환해야 합니다.
멀티 클라우드 및 AI 투자로 인한 복잡성 증가: 기업들이 SaaS, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 인프라에 AI를 배포하면서 비용 관리가 더욱 어려워지고 있습니다. 의사 결정권자는 비효율성과 비용 상승을 방지하기 위해 모든 환경에 걸쳐 통합된 FinOps 접근 방식을 채택해야 합니다.

전체 비용 상황을 이해한다는 것은 AI 도입을 막는 것이 아니라 적절한 계획을 통해 성공적인 구현을 보장한다는 의미입니다. 구현 전문가가 조직의 특정 상황, 기존 시스템 및 내부 역량을 고려하여 포괄적인 예산을 수립할 수 있도록 도와드립니다.

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저희 구독을 이용하면 타협 없이 업계 최고의 가치를 누릴 수 있습니다. 당사의 접근 방식은 경쟁력 있는 요금과 구현 비용에 대한 완전한 투명성을 결합하여 즉각적인 비용 절감과 장기적인 성공의 기반을 모두 제공합니다. 이러한 편의성과 종합적인 지원의 독특한 조합이 경쟁사와 차별화되며 최고의 투자 수익을 보장합니다.

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.

2025년 11월 9일

인공지능이 유일한 선택이 될 때(그리고 인공지능을 좋아할 이유)

"한 회사에서 72시간 동안 몰래 AI 시스템을 비활성화했습니다. 결과는? 완전한 의사 결정 마비. 재설정에 대한 가장 일반적인 반응은? 안도감입니다." 2027년까지 비즈니스 의사결정의 90%가 AI에 위임될 것이며, 인간은 '생물학적 인터페이스'로서 통제력을 유지하는 역할을 하게 될 것입니다. 이에 저항하는 사람들은 계산기가 발명된 후 손으로 계산을 하던 사람들처럼 여겨질 것입니다. 문제는 더 이상 우리가 굴복할 것인지 여부가 아니라 얼마나 우아하게 굴복할 것인지입니다.

2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.

2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.