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기간 7 시간
코스 개요
소버린 AI 기초 개념
- 규제 대상 기관에 있어 소버린 AI의 의미
- 비즈니스·법률·운영 측면에서의 추진 동기
- 데이터·모델·인프라·운영 등 핵심 통제 영역들
규제 요구사항 및 리스크 분석
- 데이터 보관 위치, 개인정보 보호법 및 업계별 규제 의무 사항
- 민감 데이터와 AI 활용 시나리오 간의 연계 관계 파악
- 국경을 넘는 정보 전송·로그 저장·외부 서비스 사용과 관련된 위험 요소 확인
데이터·프롬프트·로그 거버넌스 수단
- 프롬프트 활용 규칙 및 허용 가능한 사용 범위 설정
- 프롬프트 내용, AI 응답 결과 및 메타데이터에 대한 로그 작성 정책
- 기록 보관·민감 정보 삭제·마스킹·접근 제어 체계 구축법
- 실습: 특정 AI 데이터 흐름의 거버넌스 허점 진단하기
모델 호스팅 및 추론 환경 선택안
- 공개 API·프라이빗 클라우드·온프레미스·하이브리드 배포 방식의 특성 분석
- 모델 실행 위치 결정에 영향을 미치는 요인들
- 통제력·보안성·비용 및 운영 책임 등 여러 측면에서 장단점 비교하기
벤더 종속도 관리와 이식성 확보 전략
- 모델·도구·플랫폼 측면의 대표적 벤더 종속 패턴 파악하기
- 모듈형 아키텍처·개방형 인터페이스·명확한 서비스 계약을 통한 이식성 확보 방안
- 실습: 특정 벤더가 소버린 AI 기준에 얼마나 부합하는지 평가하기
거버넌스 모델 및 실행 계획 수립
- IT·보안·법률·컴플라이언스 분야 간 역할과 책임 정의하기
- AI 활용 시나리오와 모델 채택, 운영 변경 사항에 대한 승인 절차 확립
- 감사 가능성·실시간 모니터링·위기 대응 메커니즘 구성 방안
- 소버린 AI 도입을 위한 실제 로드맵 설정 및 향후 단계 수립하기
요건
- AI 개념과 데이터 거버넌스, 규제 준수 요건에 대한 기본 지식
- 기업용 기술·클라우드·보안 및 리스크 관리 관련 경험
- 프로그래밍 능력은 필수 사항이 아니며 필요하지 않습니다.
대상자
- IT 리더, 엔터프라이즈 아키텍트 및 플랫폼 관리자
- 리스크·컴플라이언스·법률·데이터 거버넌스 분야 전문가들
- 규제 환경 내에서 AI 도입을 책임지는 보안팀 및 비즈니스 리더들
