“규제는 성장 동력이다” 경험으로 얻은 AI 최적화 아키텍처 설계법

규제가 엄격한 산업에서 AI가 뿌리를 내리려면, 컴플라이언스는 사후적으로 덧붙이는 요소가 아니라 아키텍처의 설계 단계에서부터 내재되는 구성 요소여야 한다.

필자의 제약 분석, 임상 연구, 상업 운영 경력은 기술 혁신과 규제 준수 사이의 긴장 속에서 형성돼 왔다. HIPAA, GxP, GDPR, 21 CFR 파트 11(21 CFR Part 11) 같은 규제 프레임워크는 선택사항이 아니라 필수다. 이는 민감한 건강 데이터를 보호하고 과학적 무결성을 보장하며, 의료 시스템에 대한 공공 신뢰를 유지하는 안전장치다. 그러나 필자가 반복해서 목격한 바에 따르면, 이 같은 규제는 중요한 보호 장치를 제공하면서도 동시에 디지털 트랜스포메이션, 특히 AI 도입 프로젝트의 속도를 늦추는 장애물이 되곤 했다. 많은 초기 AI 프로젝트가 좌초된 이유는 모델의 정확성이나 적합성 부족 때문이 아니라, 데이터 아키텍처 자체가 처음부터 규제 기관의 요구를 충족하도록 설계되지 않았기 때문이었다. 필자는 AI가 이런 환경에서 제대로 작동하려면 시스템 설계의 근본부터 달라져야 한다는 점을 깨달았다. 규제 준수는 감사 직전에 덧붙이는 ‘보조 레이어’가 아니라, 아키텍처라는 직물 속에 처음부터 직조돼야 하는 본질적 요소다. 이에 필자는 거버넌스, 암호화, 관찰 가능성을 선택적 기능이 아닌 기본 상태로 내재화했다. 그 결과, 컴플라이언스팀은 AI를 위험 요소가 아니라 측정 가능하고 설명 가능하며 감사 가능한 자산으로 인식할 수 있게 됐다. 이 같은 관점의 전환은 규제가 엄격한 산업에서 기업이 책임 있는 방식으로 AI를 도입하는 전환점이 됐다. 규제 환경에서 AI 아키텍처를 설계한 방식 필자가 테라데이터(Teradata)와 SAS 같은 레거시 시스템에서 애저 데이터브릭스(Azure Databricks), 시냅스(Synapse), 애저 데이터 레이크 스토리지(Azure Data Lake Storage, ADLS) 2세대 기반의 클라우드 네이티브 생태계로 전환할 때, 필자의 역할은 단순히 확장성을 보장하거나 운영 비용을 줄이는 것에 그치지 않았다. 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 규제 감사관, 경영진 등 다양한 이해관계자가 모두 신뢰 속에서 활동할 수 있는 생태계를 구축하는 것이었다. 데이터 과학자는 실험할 수 있는 민첩성을 필요로 했고, 컴플라이언스팀은 감사를 위한 투명성을 요구했으며, 경영진은 중요한 의사결정을 뒷받침할 신뢰할 수 있는 인사이트를 필요로 했다. 필자는 이 과제를 3가지 원칙으로 풀어갔다. 첫째, 수집, 변환, 피처 엔지니어링, 모델 학습, 배포 단계를 각각 모듈형 존(zone)으로 설계했다. 이를 통해 전체 파이프라인을 방해하지 않고도 각 단계를 독립적으로 검증하고 감사할 수 있었다. 둘째, 메타데이터 기반 설계를 통해 규제 준수 활동을 자동화했다. 파이프라인은 데이터 계보 그래프, 검증 보고서, 감사 로그를 자동으로 생성해 수작업 문서화의 비효율성과 주관성을 제거했다. 마지막으로 가장 중요한 원칙은, 아키텍처에 거버넌스와 보안을 기본값으로 심은 것이다. 암호화, ID 관리, 키 핸들링은 선택 사항이 아니라 모든 데이터셋, 노트북, 모델이 존재하는 데 필요한 기본 조건이었다.



이 게시글이 문제가 될 시, 삭제하겠습니다