엔터프라이즈 AI 거버넌스: 모델 레지스트리와 평가 기준

2026년 초의 엔터프라이즈 AI 팀들은 단순한 모델 성능이 아니라 라이프사이클 제어에 집중하고 있습니다. 모델 레지스트리, 평가 스위트, 위험 등급 분류가 표준 요구사항으로 자리 잡고 있습니다.

왜 지금인가?

• 수십 개의 모델과 버전에 대해 소유권과 추적 가능성이 필요함.
• 모델 오류가 점점 더 핵심 워크플로우에 영향을 미침.
• 컴플라이언스 및 감사 대비가 필수 요소가 됨.

거버넌스 스택 한눈에 보기

• 모델 레지스트리: 버전, 데이터 소스, 사용 메모를 중앙에서 추적.
• 평가 스위트: 자동화된 테스트 및 회귀 검사.
• 위험 등급 분류: 사용 기반 모델 위험 티어링.
• 모니터링 및 감사 로그: 행동 추적 및 인시던트 기록.

실제로 무엇이 달라지는가

• 최소 기준 미달 모델의 출시를 차단하는 릴리스 게이트.
• 민감한 데이터 누출을 방지하는 출력 필터.
• 제품, 보안, 법무팀 간 명확한 의사결정 경로.

빠르게 시작하는 단계

• 모든 모델을 인벤토리화하고 책임자를 지정.
• 핵심 워크플로우에 대한 평가 기준 정의.
• 리뷰 주기 및 보고 리듬 설정.
• 컴플라이언스 요구사항을 기술적 검사로 전환.

요약

엔터프라이즈 AI의 성장은 이제 모델 품질만큼이나 거버넌스 성숙도로 측정됩니다. 2026년의 핵심은 “더 나은 AI”뿐 아니라 “통제 가능한 AI”입니다.