대학·공공기관은 AI를 쓰고 싶어도 내부 자료를 외부에 입력하는 순간 부담이 커집니다.
건양대는 폐쇄망 기반 생성형 AI 플랫폼 기업과 협약을 맺고 ‘데이터 주권’ 관점의 산학협력을 시작했습니다.
AI 도입은 모델 선택만이 아니라 운영 환경, 책임, 관리 역량까지 함께 정하는 일입니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 조직에서 생성형 AI를 도입할 때 가장 자주 나오는 말이 있습니다. ‘AI는 쓰고 싶은데, 우리 자료는 못 올리겠어요.’ 대학도 예외가 아니죠. 학사·연구·행정 데이터는 민감도가 높고, 외부 서비스에 입력하는 순간 통제권이 흐려질 수 있다는 걱정이 생깁니다.

이런 고민을 정면으로 다룬 사례로 건양대학교의 움직임이 눈에 띕니다. 건양대는 10월 7일, AI중심대학사업단이 차세대 AI 플랫폼 개발기업 로고스AI와 업무협약을 체결했다고 밝혔는데요. 핵심 키워드는 ‘외부 연결 없이 운영’과 ‘데이터 주권(소버린)’입니다. 기관이 자신의 데이터를 어디에서, 어떤 방식으로 처리할지 통제하는 문제를 AI 도입의 출발점으로 둔 셈이죠.

이번 협약 내용은 공동 연구개발, 기술 자문과 학술 교류, 학생 현장실습 및 취업 연계 등으로 구성됩니다. 생성형 AI 솔루션·알고리즘을 함께 연구하고, 교육·연구시설과 실증 인프라도 공동 활용하며, 산업체 수요에 맞춘 전공 교육과정도 함께 개발하기로 했습니다. 즉 ‘지금 당장 학내 모든 자료를 폐쇄망 AI로 돌린다’는 선언이라기보다, 그런 선택지를 현실적으로 검토하고 준비할 수 있는 기반을 만들겠다는 성격에 가깝습니다.

여기서 중요한 포인트는 ‘AI를 어떻게 쓰나’만이 아니라 ‘어디에서 돌리나’가 교육과 인재양성까지 연결된다는 점입니다. 외부 AI 서비스를 쓰는 방식과, 기관 내부(폐쇄망·자체 구축)에서 운영하는 방식은 필요한 역량이 완전히 다르거든요. 전자는 빠르게 시작할 수 있지만 데이터 반출 기준과 보안 정책이 핵심이고, 후자는 인프라·운영·모니터링·권한관리 같은 ‘운영 능력’이 관건이 됩니다.

다른 대학이나 공공기관이 참고할 질문도 꽤 구체적입니다. 어떤 자료를 AI에 쓰려는지, 그중 외부 전송이 가능한 범위는 어디까지인지, 내부 운영을 선택한다면 누가 시스템을 관리하고 책임질지부터 정해야 합니다. 결국 AI 도입은 모델 고르는 일이 아니라, 데이터 처리 방식과 책임 구조를 설계하는 일에 더 가깝습니다.

이앤아이 관점에서 보면, 이런 논의는 웹서비스 운영과도 자연스럽게 이어집니다. 홈페이지·포털·인트라넷·지식관리 시스템에 쌓이는 콘텐츠를 AI로 검색·요약·작성 보조까지 연결하려면, ‘연동 범위’와 ‘권한’이 먼저 정리돼야 하니까요. AI를 붙이기 전에 데이터 분류, 접근권한, 로그와 이력관리 같은 기본 설계를 점검해두면 이후 선택지가 훨씬 넓어집니다.
이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!

#데이터주권 #소버린AI #폐쇄망AI #생성형AI #대학AI전환 #산학협력 #AI인재양성 #정보보안 #이앤아이 #디지털에이전시 #ENIMedia #대학교홈페이지 #AI전문기업