주간 8억 명 사용자 기반의 Public AI에서 Private Data AI로의 전환

Context

Public 데이터 중심의 LLM 서비스가 전 세계적 Adoption을 달성했으나, 기업 내부의 Private 데이터 접근 제약으로 인한 기능적 한계 존재. Shadow AI의 확산으로 입증된 높은 실무 수요 대비, 보안 및 컴플라이언스 문제로 인한 Enterprise Solution의 낮은 성공률이 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Public Data 기반 인터페이스를 넘어 기업 내부의 Salesforce, Google Workspace 등 Proprietary Data 연동 구조 설계 필요
• HIPAA, 금융 규제, IT Policy 등 산업별 Data Wall을 극복하기 위한 Privacy-preserving AI Architecture 도입
• 단순 모델 크기 확장보다 내부 시스템의 Secure Connection 및 권한 관리 로직 구현에 집중
• Shadow AI의 사용 패턴을 분석하여 실제 업무 워크플로우에 최적화된 Data Pipeline 구축
• 데이터 노출 없이 AI가 문맥을 이해하도록 하는 Safe Data Access Layer 설계
• 벤치마크 성능 향상보다 내부 시스템의 Compliant Access 구현을 통한 실질적 가치 창출