오픈텍스트 “AI 스프롤 확대 우려…“통제된 거버넌스가 경쟁력 핵심”

최근 국내 금융, 제조, 공공 등 주요 산업에서 AI 활용이 확대되면서 생산성 향상에 대한 기대가 높아지고 있다. 다만, 현업 부서 중심으로 개별적인 AI 도입이 증가하면서 중앙 IT 차원의 관리·가시성이 다소 제한되는 상황도 나타나고 있다. 또한 승인되지 않은 외부 생성형 AI 서비스 사용이 늘어나는 이른바 ‘섀도우 AI(Shadow AI)’ 현상도 일부에서 관찰되고 있다. 이러한 흐름은 민감정보 관리, 규제 준수, SaaS 비용 효율화, 데이터 거버넌스 측면에서 추가적인 관리 필요성을 제기하고 있다.

오픈텍스트는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 도입 초기부터 전사 거버넌스를 혁신의 제약이 아닌 확산을 위한 기반 체계로 설계해야 한다고 강조했다. 특히 모든 임직원에게 동일한 AI 기능을 일괄 적용하는 방식보다, 업무 역할과 데이터 민감도에 맞춰 필요한 기능을 단계적으로 제공하는 접근이 중요하다고 설명했다. 

오픈텍스트 EVP 겸 최고데이터책임자(CDO) 샤논 벨은 “AI를 전사에 한 번에 확산하는 방식은 성공 가능성이 낮다”며 “사용자 그룹별로 필요한 기능을 구분하고, 보안과 데이터 거버넌스를 내재화한 상태에서 단계적으로 확장해야 지속 가능한 AI 혁신이 가능하다”고 말했다.

오픈텍스트는 특히 국내 시장에서 금융·공공처럼 데이터 규제와 내부통제가 중요한 산업일수록, AI 모델 자체보다 AI가 연계되는 콘텐츠·데이터·프로세스 아키텍처에 대한 통제력이 핵심 경쟁력으로 작용할 것으로 분석했다. AI 모델이 증가할수록 정보 저장소, 권한 관리, 감사 추적, 보존 정책 등이 함께 정교하게 설계·운영되지 않으면, 전반적인 운영 리스크가 빠르게 확대될 수 있기 때문이다.

오픈텍스트 코리아는 기업이 AI 스프롤을 방지하기 위해 ▲부서별 개별 전략이 아닌 전사 공통 AI 운영체계 수립 ▲승인된 AI 사용 환경 제공 ▲역할 기반 배포 ▲데이터 중심 거버넌스 ▲안전한 사내 실험 환경 구축이 필수적이라고 제언했다.
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