AI 도구 도입 체크리스트

공식 Privacy Policy 또는 Data Processing Agreement(DPA) 페이지에서 기업 데이터 처리 방식을 직접 확인합니다.

대부분의 API는 기본적으로 학습에 활용하지 않지만, Enterprise 플랜 또는 별도 계약으로 명시적으로 확인하는 것이 안전합니다.

금융·의료·법률 등 규제 산업에서는 클라우드 API 대신 온프레미스 배포 가능한 오픈소스 모델(Llama 4, Qwen2.5)을 검토합니다.

팀 단위 도입 시 계정 관리 체계(SSO 연동, 역할별 접근 권한)가 갖춰져 있는지 확인합니다.

공급사의 API 이용 약관에서 '학습(training)' 관련 조항을 직접 확인합니다. 대부분 opt-out 설정이나 Enterprise 플랜을 통해 보장받을 수 있습니다.

이름·이메일·계약 금액·고객 식별자 등은 {고객명}, {금액} 같은 변수로 대체한 뒤 프롬프트에 입력합니다.

EU 데이터를 처리하는 경우 GDPR 적합성을 확인하고, 국내 개인정보보호법 기준으로 처리 근거를 확인합니다.

공급사가 API 요청 데이터를 얼마나 보존하는지, 요청 시 삭제가 가능한지 확인합니다.

Llama 4는 Apache 2.0, Qwen2.5는 Apache 2.0을 사용합니다. 일부 모델은 대기업 이용 시 별도 계약이 필요합니다.

대부분의 상업적 API는 생성 결과물을 이용자에게 귀속하지만, 약관 변경 가능성이 있으므로 정기적으로 확인합니다.

오픈소스 모델의 학습 데이터 출처와 라이선스가 기업 이용 목적과 충돌하지 않는지 확인합니다.

EgRuplar는 affiliate 수익 발생 여부를 추천 선정과 분리 운영합니다. 다른 정보 소스도 같은 기준으로 평가하세요.

KMMLU 70점 이상 모델을 우선 검토합니다. Gemini 2.5 Pro(73.4), GPT-4o(71.2), Qwen2.5-72B(64.8) 순입니다.

벤치마크 점수와 실제 업무 품질이 다를 수 있습니다. 실제 사용할 프롬프트와 문서를 사용해 결과를 비교합니다.

일반 한국어 성능이 높더라도 특수 도메인 용어에서 오류가 발생할 수 있습니다. 해당 도메인 문서로 샘플 테스트를 진행합니다.

시스템 프롬프트에 문체(격식체/반말), 외래어 표기 기준, 숫자 표기 방식 등을 명시하면 일관성을 높일 수 있습니다.

도입 전 기준선을 설정해야 도입 후 ROI를 정확히 측정할 수 있습니다. 팀원 1인 기준 주간 시간과 비용을 기록합니다.

초기에는 소규모 파일럿 예산($50~$200/월)으로 시작해 실제 사용량을 측정한 뒤 예산을 조정합니다.

AI 생성 결과물을 최종 사용 전 반드시 검토하는 프로세스를 수립합니다. 검토 시간도 ROI 계산에 포함합니다.

시간 절감량(시간/주), 오류 감소율(%), 사용자 만족도(NPS) 등 측정 가능한 지표를 사전에 정의합니다.