AI는 이를 둘러싼 안전장치보다 더 빠르게 확장되고 있습니다.
IBM의 '핵심에 있는 AI' 연구에 따르면, 설문조사 대상 조직의 약 74%가 기술, 제3자, 모델 위험 전반에 걸친 AI 위험 및 거버넌스 프레임워크가 중간 수준 또는 제한적이라고 보고했습니다.
다시 말해, 많은 팀이 모델을 출시하고 있지만, 그 직후에 발생하는 질문들에 자신 있게 답할 수 있는 팀은 훨씬 적습니다:
🤔 누가, 어떤 근거로, 어떤 증거를 바탕으로 이 모델을 승인했나요? 그리고 운영 환경에서 모델 드리프트가 발생하면 어떻게 되나요?
IBM Watsonx. 거버넌스는 주로 이러한 요구에 답합니다. 책임 있는 확장을 지원하도록 설계된 워크플로우, 모니터링 및 위험 관리를 통해 AI의 전 생애 주기에 걸쳐 거버넌스, 보안 및 모니터링을 수행할 수 있도록 지원합니다.
이 가이드에서는 watsonx. governance를 활용하여 사용 사례를 문서화하고, 검토 및 승인 절차를 표준화하며, 올바른 모델 정보를 수집하고, 확장 과정에서 운영 중인 모델을 모니터링하는 방법을 단계별로 안내합니다.
IBM watsonx. governance란 무엇인가요?
IBM Watsonx. governance는 IBM이 Watsonx AI 및 데이터 플랫폼의 일환으로 개발한 기업급 AI 거버넌스 플랫폼입니다. 조직이 AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 활동을 책임감 있게 지시, 관리, 모니터링 및 확장할 수 있도록 지원합니다.
이는 IBM watsonx.ai에서 구축되었거나 지원되는 타사 플랫폼에 배포된 대규모 언어 모델 및 애플리케이션을 포함한 기존 머신러닝(ML) 모델과 현대적 생성형 AI(생성형 AI) 모델 모두를 관리하기 위한 통합 솔루션 역할을 합니다.
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IBM Watsonx 거버넌스 작동 방식
watsonx. governance는 IBM이 다음과 같이 결합된 통합 기능 세트로 설명하는 패키지로 제공됩니다:
리스크 및 규정 준수를 위한 OpenPages
OpenPages는 watsonx. governance 내의 구성 요소로, 중앙 집중식 위험 및 규정 준수 엔진 역할을 수행합니다. 기업 정책을 모든 AI 모델에 대한 구체적이고 추적 가능한 메트릭으로 전환하도록 설계되었습니다.
It provides tools to perform formal risk assessments, map models to specific regulations, and create unchangeable audit trails for regulators.
- 리스크 스코어링: 사용 데이터의 민감도나 의사 결정의 영향력 같은 요소를 기반으로 모든 AI 사용 사례에 리스크 수준을 할당하고 추적할 수 있습니다.
- 규정 준수 매핑: EU AI 법안이나 NIST AI 위험 관리 프레임워크와 같은 규제 프레임워크에 모델을 매핑하고, 검토 전반에 걸쳐 규정 준수 증거와 상태를 추적할 수 있습니다.
- 감사 추적: OpenPages는 누가, 무엇을, 언제 승인했는지에 대한 영구 기록을 유지하며, 이는 감사 시 규정 준수를 입증하는 데 필수적입니다.
모델 모니터링을 위한 OpenScale
OpenScale은 모델이 가동된 후 실시간으로 모니터링하는 엔진입니다. 모델이 현실 세계의 체계적이지 않고 예측 불가능한 데이터와 상호작용할 때 발생하는 문제에 대한 조기 경고 시스템 역할을 합니다.
- 편차 감지: 모델의 입력값 또는 출력값이 훈련 데이터와 달라지기 시작하는 시점을 식별하여 성능 저하 가능성을 경고합니다.
- 공정성 모니터링: 민감한 그룹(연령이나 성별 등)에 걸친 예측을 추적하여 AI 편향이 체계적인 문제로 발전하기 전에 포착합니다.
- 설명 가능성: 모델 유형 및 구성에 따라 모델 동작과 예측에 대한 사람이 이해할 수 있는 설명을 생성할 수 있으며, 이는 감사 및 고객 문의에 매우 중요합니다.
- 성능 메트릭: 정확도와 응답 시간과 같은 핵심 성능 메트릭을 지속적으로 모니터링하여 모델이 비즈니스 요구 사항을 지속적으로 충족하도록 보장합니다.
생애주기 추적을 위한 AI 팩트시트
AI 팩트시트는 모든 모델의 문서 수명주기 관리의 일부입니다. 팩트시트는 AI 수명주기의 모든 단계에서 다음과 같은 키 세부 정보를 자동으로 추적합니다:
- 개발 메타데이터(예: 훈련 데이터 소스 및 알고리즘 선택)
- 테스트 메트릭 및 편향성 평가와 같은 평가 결과
- 배포 세부 정보(모델 실행 위치 및 접근 권한 포함)
- 운영 이력(예: 성능 추세 및 과거 인시던트)
🔍 ClickUp Brain MAX: 거버넌스 게이트 이전에 더 빠른 다중 모델 테스트
모델, 프롬프트 또는 에이전트가 IBM Watsonx 거버넌스에 도달하기 전에, 팀은 일반적으로 마찰 없이 고민하고, 테스트하고, 비교할 수 있는 공간이 필요합니다.
바로 그 점에서 ClickUp Brain MAX가 빛을 발합니다 .
Brain MAX는 독립형 데스크톱 AI 앱으로, 팀이 동일한 작업 공간 컨텍스트 내에서 여러 주요 모델(예: GPT, Claude, Gemini) 간 전환할 수 있게 합니다. 동일한 프롬프트, 의사 결정 로직 또는 초안 출력을 여러 모델에 병렬로 실행하고, 응답을 즉시 비교하며, 작업 자체와 함께 전체 추론 과정을 저장할 수 있습니다.
이로 인해 Brain MAX는 특히 다음과 같은 분야에서 강력합니다:
- 초기 단계 모델 및 프롬프트 비교 (공식 평가 전)
- 모델 전반에 걸쳐 어조, 추론 품질 또는 극단적 사례에 대한 스트레스 테스트 결과
- 작업 및 문서와 직접 연계하여 "이 접근 방식을 선택한 이유"를 포착하고 저장하기
팀이 올바른 행동, 프롬프트 또는 모델 선택에 합의하면 watsonx. governance가 기록 시스템으로 자리잡습니다. 팩트시트, 승인 절차 및 모니터링은 이미 검증되고 문서화되며 합의된 의사결정을 반영하게 됩니다.
👉 실제로 Brain MAX는 학습과 반복을 가속화하는 반면, watsonx. governance는 통제와 책임성을 보장합니다. 이 둘이 함께 작동함으로써 거버넌스가 혁신을 저해하거나 혁신이 거버넌스를 우회하는 것을 방지합니다.
팀을 위한 Watsonx 거버넌스 설정 방법
이제 팀을 위한 watsonx. governance를 단계별로 설정해 보겠습니다 👇
1. 데이터베이스(데이터 마트) 연결
해당 지역의 watsonx. governance URL을 열고, 구성 → 데이터베이스로 이동한 후 DB 유형(Lite 또는 자체 DB2/PostgreSQL)을 선택하세요.
2. AI 사용 사례 설정
- AI 사용 사례로 이동 → 전체 설정 완료
- 이 작업은 서비스 ID를 생성합니다: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- 기본 인벤토리가 없는 경우, 외부 모델, 첨부 파일 및 거버넌스 보고서 관리를 위해 필수적인 인벤토리를 생성하라는 프롬프트가 표시됩니다.
3. 액세스 정책 생성(팀원 초대)
IBM 클라우드에서 관리 → 액세스(IAM) → 사용자 → 사용자 초대 → watsonx. governance 서비스에 대한 액세스 정책을 할당하고 적용 범위(계정/리소스 그룹/특정 인스턴스)를 지정하세요.
📌 서비스 접근을 위해 사용자는 Reader/Writer+ 권한이 필요합니다. Writer+ 권한은 여러 프로젝트와 배포 스페이스에 걸친 정보를 확인할 수 있습니다.
4. watsonx. governance에서 사용자 및 역할 관리
평가 관련 작업에 대해 각 담당자의 역할(관리자/에디터/열람자/운영자)에 따라 협업 권한을 할당하세요.
👀 알고 계셨나요? 단 한 번의 현대적 보안 침해 사고도 경기장 크기일 수 있습니다! 2026년 1월에 추가된 언더아머 침해 사례의 목록에는 7,270만 개의 피해 계정이 포함됩니다.
ClickUp으로 AI 거버넌스 라이프사이클 운영하기
IBM Watsonx. governance는 /AI를 위한 공식 기록 관리 시스템으로, 모델, 프롬프트, 평가 및 승인을 체계적이고 추적 가능하게 공식적으로 추적합니다.
하지만 거버넌스는 여전히 부서 간에 운영되어야 합니다. 누군가는 초기 컨텍스트를 파악하고, 의사결정을 추적하며, 증거를 일관되게 관리하고, 일이 복잡한 인수인계 과정으로 변질되지 않도록 진행해야 합니다. 대규모 업무 확산이 실제로 벌어지고 있습니다!
클릭업(ClickUp)을 소개합니다. 세계 최초의 통합 AI 작업 공간으로서, 문서, 작업, 채팅, 워크플로우, 지식, AI, 리더십 가시성 등 운영 계층을 연결하여 팀이 거버넌스 라이프사이클을 완벽하게 원활하게 실행할 수 있도록 합니다.
방법을 살펴보겠습니다. 👇
AI 사용 사례 생성 및 문서화
사용 사례는 한 번만 문서화하면 됩니다. 어려운 부분은 위험 관리, 법무, 보안, 운영 팀의 검증을 거치면서 해당 문서가 일관성을 유지하도록 관리하는 것입니다.
ClickUp Docs로 해결하세요. 예시: 모든 새로운 AI 사용 사례에 ClickUp 문서 템플릿을 적용하여 각 프로젝트가 표준화된 입력으로 시작되도록 하세요:
- 목표
- 관계자
- 데이터 컨텍스트
- 기대 효과
- 제약 조건
- 성공 기준
또한 @멘션과 ClickUp 할당 댓글을 활용해 문서 내에서 사용 사례 논의와 결정을 관리하세요. 검토가 진행됨에 따라 문서에서 바로 다음 단계를 ClickUp 작업으로 전환할 수 있습니다.
워크플로우에 적합하다면 ClickUp Brain을 추가하여 일반적으로 지연되는 부분을 가속화하세요. 이를 통해 간략한 요약본을 다듬고, 검증이 필요한 가정을 식별하거나, 팀이 이미 작성한 내용을 바탕으로 거버넌스 고려 사항(예: 공정성 또는 프라이버시 점검점)의 초안을 작성할 수 있습니다.
사용 사례가 완료되면 IBM Watsonx 거버넌스에서 이를 공식화하여 라이프사이클 추적 및 팩트시트 문서화를 위한 관리 대상 기준점으로 설정하십시오.
watsonx. governance에서 인벤토리에 AI 사용 사례를 생성하세요:
- 카탈로그 → AI 사용 사례로 이동하세요
- 새로운 AI 사용 사례를 클릭하세요
- 이름을 입력하고 인벤토리를 선택하세요
- 필요한 필드를 입력하세요: 설명 (비즈니스 문제 + 컨텍스트) 위험 수준 지원 데이터 소유자 상태 태그
- 설명 (비즈니스 문제 + 상황)
- 위험 수준
- 지원 데이터
- 소유자
- 상태
- 태그
- 설명 (비즈니스 문제 + 상황)
- 위험 수준
- 지원 데이터
- 소유자
- 상태
- 태그
이후 사용 사례는 라이프사이클 추적(개요/라이프사이클/접근)을 보고 관리 대상 자산을 팩트시트에 연결하는 공간이 됩니다.
팩트시트는 라이프사이클 전반에 걸쳐 거버넌스 및 규정 준수 메타데이터를 포착하는 데 도움을 줍니다. 여기에는 목적/중요도 및 개발 및 배포 과정에서 수행된 작업의 계보가 포함됩니다.
📮 ClickUp 인사이트: 53%의 조직은 AI 거버넌스가 전혀 없거나 비공식적인 지침만 존재합니다. 사람들이 자신의 데이터가 어디로 가는지, 또는 도구가 규정 준수 위험을 초래할 수 있는지 알지 못할 때 주저하게 됩니다. AI 도구가 신뢰할 수 있는 시스템 외부에서 운영되거나 데이터 처리 방식이 불분명할 경우, "이것이 보안이 보장되지 않는다면?"이라는 두려움만으로도 도입이 중단될 수 있습니다.
ClickUp의 완벽하게 통제되고 안전한 환경은 다릅니다. ClickUp AI는 GDPR, HIPAA, SOC 2를 준수하며 ISO 42001 인증을 획득하여 귀사의 데이터가 개인적으로 보호되고 책임감 있게 관리되도록 보장합니다.
타사 AI 제공자는 ClickUp 고객 데이터로 모델을 훈련하거나 보유하는 것이 금지되며, 다중 모델 지원은 통합된 권한, 프라이버시 제어 및 엄격한 보안 기준 하에 운영됩니다. 여기서 AI 거버넌스는 작업 공간 자체의 일부가 되어 팀이 추가 위험 없이 AI를 자신 있게 활용할 수 있습니다.
AI 모델 및 프롬프트 평가
모델 평가는 중요하지만 복잡한 단계로, 다양한 변수가 존재합니다. 성능 테스트를 실행하고, 편향을 확인하며, 실패 모드를 테스트하는 동시에 여러 이해관계자에게 지속적으로 정보를 제공해야 합니다.
반복 가능한 워크플로우를 구축하려면 ClickUp DMAIC 템플릿을 사용하세요.
ClickUp DMAIC 템플릿을 활용하여 단계별 맞춤형 상태로 평가 파이프라인 구축
이 템플릿 내에서 ClickUp 맞춤형 상태를 사용하여 평가 파이프라인을 생성할 수 있습니다. 즉, 상태를 평가 대기 중, 편향성 테스트, 성능 검토, 승인 준비 완료와 같은 평가 단계에 맞춰 설정할 수 있습니다.
ClickUp 자동화를 통해 수동 작업 이관을 제거할 수도 있습니다. 예를 들어, 작업이 편향 테스트 단계로 이동하면 설정한 자동화가 해당 작업을 규정 준수 검토자에게 할당하고 테스트 체크리스트 및 링크가 포함된 코멘트를 추가할 수 있습니다.
워크플로우가 구축되면 watsonx에서 기술 평가를 수행할 수 있습니다:
- 프롬프트 템플릿 및 생성형 AI를 위한: 프롬프트 템플릿 자산에서 프롬프트 평가를 실행하고, 메트릭 점수를 검토하며, 평가 요약 정보를 활용하여 임계값 위반 사항을 파악하세요.
- 외부 또는 IBM이 호스팅하지 않는 모델의 경우: 요약, 분류, 질문 응답, 엔티티 추출, 콘텐츠 생성, RAG 등 지원되는 작업 유형 전반에 걸쳐 '분리된' 프롬프트 템플릿을 평가할 수 있으며, 모델 및 작업에 따라 메트릭이 다릅니다.
AI 모델 승인 및 배포
ClickUp Super Agents를 활용하여 승인 프로세스를 종단 간 운영하세요.
이들은 AI 기반 팀원으로, 전체 작업 공간 컨텍스트를 활용하여 다단계 워크플로우를 안전하게 실행합니다. 더욱이 지시사항, 트리거, 도구 및 지식을 통해 동작 방식을 구성하여 가드레일 내에서 운영되도록 보장할 수 있습니다.
예를 들어, 평가가 마무리될 때 슈퍼 에이전트가 검토자에게 필요한 정보(예: 현재 사용 사례 컨텍스트, 결정 노트, 관리되는 증거 링크 등)를 한 곳에 모아 제공할 수 있습니다.
이어서, ClickUp 대시보드는 작업 공간의 작업 데이터를 진행 상황의 개요 보기로 변환하여 경영진이 검토 대기 중인 모델 수, 백로그가 발생한 단계, 노후화된 항목을 확인할 수 있도록 합니다.
ClickUp에서 나만의 프로젝트 관리 대시보드를 생성하세요 ⬇️
그런 다음 운영 워크플로우를 Watsonx에 다시 연결할 수 있습니다:
- watsonx. governance에서 IBM은 AI 모델을 여러 단계와 이해관계자를 거쳐 배포 승인까지 이끄는 모델 라이프사이클 워크플로우를 제공합니다. 이는 관리되는 시스템 오브 레코드가 팀이 ClickUp에서 운영적으로 실행 중인 동일한 게이트를 반영하도록 보장하기 위함입니다.
- 승인 후에는 모니터링이 이어집니다. Watson OpenScale은 배포된 자산을 사용자가 지정한 임계값(예시: 공정성 또는 정확도/편차 임계값)에 따라 평가하는 모니터로 구성할 수 있습니다.
🚀 ClickUp 활용 팁: 리더십 대시보드를 생성하고, 승인을 지연시키는 요인을 요약하는 ClickUp AI 카드를 추가하세요(예: '법무팀에서 대기 중인 사항은 무엇인가요?', '검토 기간이 가장 긴 모델은 무엇인가요?').
AI 거버넌스 및 확장성을 위한 Watsonx 사용의 한도점
어떤 도구도 만능 해결책은 아니며, 플랫폼의 한도를 이해한 후 커밋하는 것이 중요합니다.
watsonx. governance를 고려할 때 몇 가지 사항 👀
| 한도 | 효과 |
| IBM 생태계 중심 | 타사 모델도 지원하지만, 가장 깊은 통합은 IBM 자체 tools와 이루어집니다. 다른 클라우드 플랫폼에 크게 투자한 팀은 마찰을 겪을 수 있습니다. |
| 소규모 팀을 위한 복잡성 | 이 플랫폼은 기업 규모 운영을 위해 설계되었습니다. 소규모 팀의 경우 불필요한 부담과 복잡성을 느낄 수 있습니다. |
| OpenPages 학습 곡선 | 리스크 관리 모듈은 원래 금융 분야를 위해 설계되었으므로, AI 중심 팀에게는 개념과 인터페이스가 직관적으로 느껴지지 않을 수 있습니다. |
| 맞춤형 제약 사항 | 사전 구축된 규정 준수 템플릿은 훌륭한 출발점이지만, 귀사의 고유하거나 특수한 규제 요구사항과 완벽하게 일치하지 않을 수 있습니다. |
| 생성형 AI 거버넌스는 아직 성숙 단계에 있습니다 | 대규모 언어 모델 (LLM)을 관리하기 위한 tools는 업계 전반에서 빠르게 진화하고 있으며, 거버넌스 역량은 새롭게 등장하는 최고의 실행 방식과 함께 지속적으로 성숙해지고 있습니다. |
사용 가능한 다른 대체 도구
IBM Watsonx. 거버넌스가 적합하지 않다고 느껴진다면, 클라우드 네이티브 거버넌스 스택을 원하는지 아니면 클라우드 독립적인 모니터링 계층을 원하는지에 따라 몇 가지 대안이 있습니다.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: AWS를 이미 활용 중이라면 강력한 선택지입니다. Model Monitor는 생산 환경 모니터링(예: 드리프트/이상 현상과 같은 품질 문제 감지 및 알림)에 중점을 두는 반면, Model Cards는 감사 및 거버넌스 보고를 위해 모델 세부 정보를 표준화된 방식으로 문서화하는 데 도움을 줍니다.
- Azure Machine Learning 책임 있는 AI: 워크플로우가 이미 Azure에 구축되어 있고, 단일 인터페이스에서 공정성 평가, 오류 분석, 설명 가능성(추론 가능성) 및 '가상 시나리오(what-if)/반사실적 분석'을 수행할 수 있는 내장 기능을 원할 때 최적입니다.
- Google Vertex AI 모델 모니터링: GCP에 배포하는 팀을 위한 Google Cloud의 대응 솔루션입니다. 일정 기반 또는 필요 시 모니터링 작업을 실행하고, 모델/데이터 품질 신호(예: 드리프트/기능 편향)를 추적하며, 임계값 초과 시 경보를 발령하는 데 중점을 둡니다.
- Fiddler AI + Arthur AI: 모델 전반에 걸쳐 벤더 중립적인 관측 가능성 계층을 원할 때 적합합니다. 더 깊은 설명 가능성, 더 빠른 근본 원인 분석, 팀과 환경 전반에 걸친 모니터링 일관성을 위해 자주 선택됩니다.
- MLflow: 오픈소스 유연성을 원하는 팀에 최적입니다. MLflow는 강력한 기반(추적 + 메타데이터/태그 및 라이프사이클 단계가 포함된 모델 레지스트리)을 제공하지만, 일반적으로 조직에 맞는 방식으로 정책 시행, 검토/승인 및 거버넌스 워크플로우를 추가하려면 엔지니어링 노력이 필요합니다.
ClickUp으로 AI 거버넌스를 구체화하세요
IBM Watsonx Governance와 같은 플랫폼은 위험 통제 및 규정 준수를 위한 기술적 기반을 제공할 수 있지만, 거버넌스는 이를 뒷받침하는 팀들이 지속적으로 협력하고 책임을 다할 때만 효과적으로 작동합니다.
ClickUp은 실행 계층을 연결합니다. 문서는 정책과 모델 기록을 표준화합니다. 대시보드는 검토 사항과 병목 현상을 가시화합니다. AI 에이전트는 승인 및 인수인계를 원활하게 진행하여 거버넌스가 이론이 아닌 운영 상태를 유지하도록 합니다.
가장 중요한 점은, 이를 통해 AI 거버넌스가 주기적인 검토 작업에서 살아 숨 쉬는 시스템으로 전환된다는 것입니다. 의사 결정이 문서화되고, 실행 사항이 추적되며, 라이프사이클의 모든 단계에서 책임 소재가 명확한 시스템입니다.
ClickUp으로 무료로 시작하여 거버넌스 프로세스를 처음부터 끝까지 명확하게 운영하세요. ✅
자주 묻는 질문
일반적인 AI 거버넌스는 조직이 채택하는 광범위한 원칙과 정책을 의미하는 반면, watsonx. 거버넌스는 이러한 관행을 구현하고 자동화하는 데 도움을 주는 특정 소프트웨어 플랫폼입니다.
예, 해당 플랫폼은 AWS SageMaker 및 Azure ML과 같은 타사 클라우드에 배포된 모델도 모니터링 및 거버넌스할 수 있습니다. 다만 IBM 자체 모델에 비해 통합 과정에서 수동 구성이 더 필요할 수 있습니다.
효과적인 거버넌스는 팀 스포츠와 같습니다. 일반적으로 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 규정 준수 담당자, 리스크 관리자, 비즈니스 이해관계자, IT 보안 담당자가 참여하여 전체 라이프사이클을 포괄합니다.