AI 기본법 대응 실무에서 마주친 질문과컴플리가 만드는 것들을 기록합니다.
AI 모델 개발사, API 공급사와 구축사, 서비스 운영사가 생성형 AI 표시와 이용자 고지 책임을 어떻게 나눠야 하는지 현행 기준과 개정안의 차이를 중심으로 정리합니다.
AI 모델의 정확도가 95%라는 결과만 있으면 믿고 운영해도 될까요? 꼭 그렇지는 않습니다.
AI 의료기기 사업자라면 이런 말을 한 번쯤 들어보셨을 수 있어요.
우리 회사 서비스에 AI가 들어가 있다는 사실을 공공기관이나 고객사에 어떻게 증명할 수 있을까요? 설명자료만 제출하기에는 기준이 모호하고, 그렇다고 안전성 인증을 받았다고 표현하기도 어렵습니다.
과학기술정보통신부가 2026년 7월 23일 제11회 과학기술관계장관회의에서 에이전틱 AI 이니셔티브를 발표했어요.
고영향 AI에 해당하면 사업자는 무엇부터 준비해야 할까요?
AI 기본법을 준비할 때 가장 먼저 나오는 질문이 있습니다.
AI 기본법을 준비하다 보면 안전신뢰문서나 영향평가서를 “하나의 공통 양식”처럼 생각하기 쉽습니다.
AI 기본법 시행령 개정안이 국무회의를 통과했다는 소식이 나왔습니다.
AI 기본법은 이미 2026년 1월 22일부터 본격 시행되고 있습니다.
AI 기능을 외주로 개발할 때 가장 자주 생기는 착각이 있습니다.
생성형 AI를 회사 업무에 붙이기 시작하면 가장 먼저 나오는 질문이 있습니다.
B2B AI 서비스를 운영하다 보면 어느 순간 고객사로부터 이런 요청을 받을 수 있습니다.
회사에서 ChatGPT를 쓰는 일이 이제 특별하지 않습니다.
AI 기능을 서비스에 붙일 때 많은 회사가 먼저 보는 것은 성능입니다.
공공기관 AI 사업을 준비하는 기업이라면 한 번쯤 이런 생각을 하게 됩니다. “AI 영향평가를 하면 정부 수주에 도움이 될까?”
AI 서비스를 만드는 팀에서 자주 나오는 말이 있습니다. “일단 출시하고, 규제 대응은 나중에 하자.”
생성형 AI를 쓰는 회사가 늘어나면서 텍스트보다 더 헷갈리는 영역이 생겼습니다. 바로 이미지, 영상, 음성 결과물입니다.
AI 기본법 이야기를 하다 보면 많은 회사가 “고지 문구를 약관에 넣으면 되는 것 아닌가?”라고 생각합니다.
AI 의료기기, 디지털의료제품법만 지키면 AI 기본법 의무도 끝날까?
요즘 회사에서 AI를 전혀 쓰지 않는 곳은 오히려 드뭅니다.
AI 기본법을 보면 기업이 가장 먼저 부딪히는 단어 중 하나가 투명성입니다.
AI 의료기기를 도입하려는 병원에서 가장 자주 나오는 질문이 있습니다.
병원이나 의원에서 AI 의료기기를 도입할 때 가장 먼저 확인하는 것은 보통 의료기기 인증입니다.
에듀테크 서비스에 AI가 들어가는 일은 이제 낯설지 않습니다. 학생의 학습 수준을 진단하고, 문제를 추천하고, 서술형 답안을 채점하고, 학습 리포트를 만들고, 교사의 생활기록부 작성 업무를 보조하는 기능까지...
AI가 의료 분야에 들어오면 기대가 큽니다. 의료영상을 더 빠르게 판독하고, 질병 가능성을 예측하고, 의료진의 진단을 보조하고, 환자 상태를 더 정밀하게 분석할 수 있기 때문입니다. 특히 의료기기 AI는 헬스케어...
채용 과정에 AI를 쓰는 회사가 늘고 있습니다. 지원서를 자동으로 분류하고, 자기소개서를 요약하고, 면접 영상을 분석하고, 지원자의 직무 적합도를 점수화하는 방식입니다. 기업 입장에서는 시간과 비용을 줄일 수...
AI 기본법을 준비하는 사업자라면 한 번쯤 이런 질문을 하게 됩니다. “우리 서비스도 고영향 AI일까?” 이 질문은 생각보다 중요합니다. 고영향 AI에 해당할 가능성이 있으면 단순한 기능 검토를 넘어 위험관리,...
AI 기본법을 보다 보면 자주 등장하는 표현이 있습니다. 바로 고영향 AI입니다. 이름만 보면 뭔가 위험한 AI, 규제가 강한 AI, 대기업만 신경 쓰면 되는 AI처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 실제로는 AI...
AI 위험관리를 어렵게 느끼는 이유는 대부분 비슷합니다. “어디서부터 봐야 하는지”가 잘 보이지 않기 때문입니다. 법령, 가이드라인, 개인정보, 보안, 모델 성능, 이용자 보호 같은 말이 한꺼번에 나오면...
스타트업이 MVP를 만들 때 AI 기능은 꽤 매력적입니다. 챗봇을 붙이면 서비스가 똑똑해 보이고, 자동 요약 기능을 넣으면 사용자가 시간을 아낄 수 있고, 추천 기능을 넣으면 제품 완성도가 올라간 것처럼 보입니다....
생성형 AI를 쓰는 회사가 늘어나면서, 이제는 “AI를 썼느냐”보다 “AI를 썼다는 사실을 이용자가 알 수 있느냐”가 중요해지고 있습니다. 문서, 이미지, 영상, 음성, 리포트, 챗봇 답변까지 AI가 만든 결과물이...
AI 서비스를 운영하다 보면 모델 제공사를 바꾸는 일이 생깁니다. 비용이 더 저렴한 곳으로 옮기기도 하고, 응답 속도나 성능 때문에 바꾸기도 합니다. 보안 정책이 더 나은 제공사를 찾을 수도 있고, 기존 모델이...
AI SaaS를 만드는 스타트업이 놓치기 쉬운 규제
AI 컴플라이언스가 스타트업에게 부담스러운 이유
생성형 AI를 쓰는 회사도 AI 기본법 대상일까?
AI 규제를 찾아보다 보면 한국의 AI 기본법과 유럽연합의 EU AI Act가 자주 함께 언급됩니다. 둘 다 인공지능을 다루는 법이라는 점에서는 비슷해 보이지만, 실제로 들여다보면 출발점과 규제 방식이 꽤 다릅니다.
요즘 회사에서 AI를 전혀 쓰지 않는 곳은 오히려 찾기 어렵습니다. 문제는 “AI를 쓰고 있느냐”가 아닙니다. 더 중요한 질문은 따로 있습니다. 우리 회사가 어떤 AI를, 누가, 어떤 목적으로, 어떤 데이터와 함께...
AI 기본법이 시행되면서 가장 많이 나오는 질문 중 하나가 있습니다.
AI를 쓰는 회사라면 이제 “기능이 잘 작동하는가”만 보면 안 됩니다. 앞으로는 그 AI가 어떤 목적으로 쓰이는지, 이용자에게 어떤 영향을 주는지, 위험이 생겼을 때 사람이 개입할 수 있는지, 관련 문서를 남기고...
AI를 제품이나 서비스에 넣는 일이 이제는 특별한 일이 아니게 됐습니다. 고객 상담 챗봇, 채용 서류 검토, 대출 심사 보조, 의료 판독, 교육 평가, 콘텐츠 생성, 사내 업무 자동화까지 거의 모든 업종에서 AI를...
