기업 AI 성공을 위한 IBM watsonx 활용 방법

IBM watsonx를 찾고 계시다면, 아마도 또 다른 "AI가 미래다"라는 격려 연설을 원하시는 게 아닐 겁니다. 여러분이 원하는 것은 실용적인 내용입니다: 모델을 구축하고, 안전하게 배포하며, 적절히 관리하고, 실제 환경에서 지속적으로 운영하는 방법—프로젝트가 끝없는 파일럿 단계에 머물지 않도록 하면서 말이죠.

혼자가 아닙니다. IBM 연구에 따르면 2023년부터 2025년 사이에 시작된 AI 프로젝트의 거의 40%가 여전히 파일럿 단계를 벗어나지 못하고 있습니다. 이는 기술이 실패해서가 아니라, 팀들이 모델 개발을 중심으로 인간 중심의 프로젝트 일을 조율하는 데 어려움을 겪기 때문입니다.

팀들은 승인 관리, 문서화, 데이터 접근, 위험 통제 과정에서 어려움을 겪습니다. 바로 이 가이드가 그 문제를 해결하는 데 도움을 드릴 것입니다.

기업용 AI 이니셔티브를 위해 IBM watsonx를 활용하는 방법을 소개합니다. 또한 AI 프로젝트의 성공 여부를 좌우하는 프로젝트 조정, 문서화, 크로스-기능적 워크플로우 관리 방법도 함께 배울 수 있습니다.

IBM watsonx란 무엇인가요?

왜 IBM watsonx를 사용해야 할까요?

레거시 IBM Watson 제품과 달리 watsonx는 생성형 AI 시대를 위해 특별히 설계되었습니다. 기업이 파운데이션 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 기능을 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다. 가트너는 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 도입할 것으로 전망합니다.

watsonx는 모델 선택의 유연성도 제공합니다. IBM의 Granite 모델과 동시에 다양한 타사 옵션 라이브러리를 지원하므로, 사용 사례와 위험 프로필에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다. 특정 도메인에서 모델 성능을 향상시켜야 할 경우, 프롬프트 튜닝과 같은 기법을 활용해 모델을 재구축하지 않고도 신속하게 조정할 수 있습니다.

IBM watsonx 플랫폼의 핵심 구성 요소

기업 팀들은 실제 제공되는 기능도 모른 채 "AI 플랫폼 평가"에 엄청난 시간을 낭비합니다. 결국 기대치 불일치와 혼란스러운 출시로 이어지는 이유입니다.

IBM watsonx는 네 가지 핵심 기둥을 중심으로 구축되었습니다. 이 기둥들은 함께 작동하도록 설계되어 AI 라이프사이클 전체를 종단 간으로 포괄합니다:

IBM watsonx를 위한 Enterprise AI 활용 사례

명확한 사용 사례를 파악하지 않은 채 강력한 AI 플랫폼에 투자한다면, 결국 생산 단계에 도달하지도 못하고 실질적인 비즈니스 가치를 창출하지도 못하는 고비용 파일럿 프로젝트만 남게 될 것입니다.

참고로: 전체 조직 중 단 5%만이 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 70% 이상을 성공적으로 확장했습니다.

이것이 자원을 낭비하고 이해관계자들이 AI의 값에 대해 회의적으로 만드는 것은 당연합니다.

하지만 해결책은 간단합니다. 기술적 가능성에 매몰되기보다 실제 비즈니스 문제를 해결하는 실용적이고 즉시 적용 가능한 사용 사례에 집중하세요. 다음은 여러분의 사고를 자극할 몇 가지 예시입니다:

IBM watsonx 시작하기

IBM watsonx 시작은 처음 생각했던 것만큼 어렵지 않습니다. 팀들이 막히는 이유는 설정부터 실제 사용까지 명확한 실행 플랜이 부족하기 때문입니다.

이 단계별 로드맵으로 여러분을 위해 해결했습니다:

1단계: watsonx 환경 설정

먼저 IBM 클라우드를 통해 watsonx 인스턴스를 프로비저닝해야 합니다. 여기에는 계정 생성, 프로젝트용 리소스 그룹 설정, IAM(Identity and Access Management) 권한 구성이 포함됩니다.

또한 프로그래매틱 액세스를 위한 API 키를 생성하고 사용자 역할을 조기에 정의해야 합니다. 조직의 AI 모델을 누가 훈련시킬지, 누가 배포할 수 있는지, 누가 결과만 볼 수 있는지 고려하세요. 나중에 보안 문제로 골치 아프지 않아도 된다는 점에 만족하실 것입니다.

💡 전문가 팁: 모든 설정 작업을 추적하려면 프로젝트 관리 작업 공간을 활용하세요. 각 구성 단계별 책임을 할당하기 위해 ClickUp 작업을 생성하고, 주요 결정을 문서화하기 위해 ClickUp Docs를 사용하세요. 이렇게 하면 새로운 팀원을 온보딩할 때 매우 유용한 실시간 기록을 만들 수 있습니다.

2단계: 기업 데이터 소스 연결

다음으로, watsonx. data를 기존 데이터 소스(데이터베이스, 데이터 레이크, 클라우드 스토리지 등)에 연결합니다. 이 단계에는 스키마 매핑(데이터 구조가 watsonx와 호환되도록 하는 작업) 및 데이터 품질 검사 실행을 포함한 데이터 준비 작업이 포함됩니다. 또한 AI 모델에 실제로 관련성이 있는 데이터를 식별하게 됩니다.

AI 기반 지식 검색과 같은 사용 사례의 경우, 문서 검색 강화 생성(RAG)을 위해 문서를 준비해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

이 데이터 연결 단계는 AI 프로젝트에서 가장 길고 어려운 부분입니다. 왜일까요? 기업 데이터는 악명 높게도 복잡하고 여러 부서에 분산되어 있기 때문입니다. 이를 통합하려면 데이터 엔지니어, 보안 팀, 비즈니스 담당자 간의 협력이 필요합니다.

3단계: AI 모델 훈련 및 배포

데이터를 연결하면 모델 훈련을 시작할 수 있습니다. 이를 수행하는 데는 여러 옵션이 있으며, 각각 노력과 비용 측면에서 차이가 있습니다.

다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

더 가벼운 대안은 프롬프트 튜닝으로, 모델을 완전히 재훈련할 필요 없이 신중하게 작성된 지시를 통해 모델의 동작을 조정하는 방식입니다.

모델을 확보한 후에는 배포를 시작할 수 있습니다. 프로세스는 다음과 같습니다:

또한 애플리케이션이 모델로부터 응답을 받기 위해 사용할 액세스 포인트인 추론 엔드포인트를 구성하는 방법도 배우게 됩니다.

모델 훈련은 테스트, 평가, 조정을 반복하는 주기임을 기억하세요. 시간이 걸릴 수 있지만, 제대로 완료하면 놀라울 정도로 높은 투자 수익률(ROI)을 얻을 수 있습니다!

비슷한 워크플로우를 활용해 자체 AI 어시스턴트를 구축하는 방법에 관심이 있다면, 이 비디오를 확인해 보세요:

💡 프로 팁: 프로젝트 데이터 분석(맞춤형 AI 인프라 구축이 아닌)이 목표라면 모델을 훈련하거나 배포할 필요가 전혀 없습니다. ClickUp Brain을 사용하면 작업 공간에 이미 존재하는 작업(작업, 타임라인, 담당자, 예상 시간, 기록된 시간, 문서)에 대해 평이한 영어로 질문할 수 있으며, 워크플로우 내에서 즉시 답변을 얻을 수 있습니다.

예시: "이번 스프린트에서 마감일을 가장 많이 놓칠 가능성이 높은 작업은 무엇인가요?" 또는 "어디에서 지속적으로 일량을 과소평가하고 있나요?"

4단계: 기존 워크플로우와 watsonx 통합하기

여러분도 잘 아시다시피, 고립된 AI 모델은 비즈니스 가치를 제공하지 않습니다. 반드시 팀의 워크플로우에 통합해야 합니다.

Watsonx는 REST API, Python 및 Node.js와 같은 언어를 위한 소프트웨어 개발 키트(SDK), 이벤트 기반 자동화를 위한 webhook 등 다양한 방법을 제공합니다.

또한 AI 모델에 대한 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포)를 고려하여 문제가 발생할 때 업데이트 및 롤백을 자동화하세요.

이를 통해 팀이 실제로 사용하는 제품, 내부 도구 또는 자동화에 AI를 통합할 수 있습니다.

기업 팀을 위한 주요 IBM watsonx 기능

왓슨엑스(watsonx)가 제공하는 모든 것에 부담감을 느끼시나요?

다음과 같은 중요한 기업 기능부터 시작하는 것을 권장합니다: ✨

기능 도입이 초기 단계에서 정체되는 경우, 이는 watsonx 자체의 실패라기보다 프로세스 문제일 수 있습니다.

예를 들어 프롬프트 카탈로그는 단순한 워크플로우가 뒷받침될 때만 효과적입니다: 누가 프롬프트를 제출할 수 있는지, 누가 검토하는지, '승인' 상태가 어떻게 표시되는지, 팀이 일상적으로 프롬프트를 어디서 가져와야 하는지 등이 명확해야 합니다. 평가 및 가이드레일도 마찬가지입니다—선택 사항이거나 불분명하면 사람들은 '더 빠르게 진행하기' 위해 이를 우회하게 되고, 결국 일관성 없는 결과(그리고 거버넌스 문제)만 남게 됩니다.

좋은 소식은? 사용을 확대하기 전에 소유권을 명확히 하고, 점검 포인트를 설정하며, 공유 기준을 마련하면 대부분의 문제를 쉽게 해결할 수 있다는 점입니다.

IBM watsonx의 데이터 거버넌스 및 보안

실제 기업 내에서 AI 프로젝트를 출시해 본 적이 있다면 이런 과정을 잘 알 것입니다: 모델은 작동하고, 데모는 성공적으로 진행되지만... 그 다음 보안 팀이 개입하여 모든 것을 중단시키는 질문들을 던집니다.

어떤 데이터로 훈련되었나요? 어디에 저장되나요? 누가 접근할 수 있나요? 고객 정보가 유출될 수 있나요? 환각 현상이 발생하면 어떻게 되나요?

명확한 답변(및 문서)이 없다면 프로젝트는 진전되지 않습니다. 법적 검토, 리스크 관리, IT 부서가 끝없는 논쟁을 벌이는 동안 '보안 검토'라는 연옥에 갇혀 배포가 지연될 뿐입니다.

왓슨엑스 거버넌스 구성 요소는 AI 규정 준수 및 위험 관리를 위한 tools를 제공함으로써 이러한 문제를 해결하도록 설계되었습니다.

이러한 기능은 GDPR, HIPAA, SOC 2 와 같은 주요 규정 준수 프레임워크를 지원합니다.

IBM watsonx를 기존 기술 스택에 통합하는 방법

팀이 이미 사용하는 도구와 연결되지 않으면 AI 플랫폼은 금방 고립된 사일로가 됩니다. 이로 인해 사람들은 시스템 간에 정보를 수동으로 전송해야 하는데, 이는 느리고 오류가 발생하기 쉬우며, AI를 유용하게 만드는 소중한 맥락을 상실하게 합니다.

Watsonx는 인프라 및 애플리케이션 수준 모두에서 통합될 수 있습니다.

인프라 연결성:

애플리케이션 수준 통합:

성공적인 통합은 명확한 소유권에 달려 있습니다. 연결 유지 관리, 장애 모니터링, 업데이트 처리를 담당할 주체를 반드시 정의하십시오.

기업 AI 프로젝트에서 IBM watsonx 활용을 위한 최고의 실행 방식

과거에 일반적인 조언에 실망하셨다면, 저희가 도와드리겠습니다. 기업 AI 프로젝트에 실제로 효과가 있는 실행 가능한 최고의 실행 방식을 소개합니다. 🛠️

Enterprise AI를 위한 IBM Watsonx 사용의 한계점

팀의 수개월에 걸친 시간을 WatsonX 배포에 커밋하기 전에, 플랫폼의 한계점을 솔직하게 평가하는 것이 중요합니다.

기업용 AI 프로젝트를 위한 IBM WatsonX 대안

watsonx는 훌륭하지만, AI 중심 조직을 구축하고 확장하는 데 필요한 유일한 tool은 아닙니다.

기업용 AI를 위한 WatsonX의 주요 대안 몇 가지를 살펴보겠습니다:

궁극적으로 적합한 플랫폼은 종종 기업의 기존 인프라 투자와 팀의 기술 전문성에 의존합니다.

독립적인 연구를 수행하고 충분한 시간을 할애할 것을 권장합니다. 현실적인 사용 사례를 몇 가지 시범 운영하십시오. 통합 및 거버넌스 요구사항을 조기에 검증하고, 플랫폼이 운영 모델에 부합하는지(단순히 데모가 아닌) 반드시 확인하십시오.

모델뿐만 아니라 AI 워크플로우를 확장하세요

왓슨엑스는 기업용 AI 구축 및 관리를 위한 기술적 기반을 제공하지만, 결과에는 이를 주변에서 어떻게 활용하느냐가 영향을 미칩니다. "완벽한" 모델을 만드는 것은 거의 불가능합니다. 대신, 영향력이 큰 단일 사용 사례에 집중하고, 초기 단계에서 데이터와 승인을 확보하며, 실험에서 생산 환경으로 이어지는 반복 가능한 프로세스를 구축하는 데 주력하십시오.

가장 중요한 교훈은 이것입니다: AI는 실행 규모가 함께 확장될 때만 확장됩니다. 명확한 소유권, 감사 준비가 된 문서화, 그리고 긴밀한 부서 간 협력이야말로 작동하는 파일럿을 비즈니스가 신뢰하고 재사용할 수 있는 솔루션으로 전환시킵니다.

ClickUp은 AI 프로젝트를 위한 계획 수립, 협업, 출시 관리를 위한 단일 작업 공간을 제공함으로써 이 모든 것을 가능하게 합니다. 지금 바로 ClickUp에 가입하세요 — 무료입니다!

자주 묻는 질문(FAQ)

watsonx.ai는 모델 구축을 위한 AI 스튜디오, watsonx.data는 기업 데이터 접근을 위한 데이터 저장소, watsonx.governance는 AI 라이프사이클 관리 및 규정 준수를 위한 tools를 제공하며, 이들이 함께 완벽한 watsonx 플랫폼을 구성합니다.

watsonx는 배포를 가속화하는 사전 구축된 인프라, 파운데이션 모델 및 거버넌스 tools를 제공하지만, 오픈소스 프레임워크를 기반으로 처음부터 구축한 완전 맞춤형 솔루션보다는 커스터마이징이 제한적입니다.

watsonx는 외부 시스템과의 통합을 위한 API 및 SDK를 제공하지만 기본적인 프로젝트 관리 기능이 부족하므로, 팀들은 일반적으로 AI 프로젝트 관리 및 업무 조정을 위해 ClickUp과 같은 보완 도구를 사용합니다.

효과적인 활용을 위해서는 데이터 엔지니어링, 머신러닝/AI, 데브옵스 기술이 필요하지만, 코드 없이 사용할 수 있는 tools를 통해 AI 어시스턴트 구축과 같은 단순한 사용 사례의 진입 장벽을 낮출 수 있습니다. /