LLM Wrapper의 한계를 넘어 Proprietary Data와 Workflow 중심의 Defensibility 설계

Context

단순한 API Wrapper 기반 AI 제품은 모델 제공자의 기능 업데이트와 낮은 진입 장벽으로 인해 경쟁 우위 확보가 불가능한 구조임. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 도입만으로는 데이터 인덱싱의 범용성으로 인해 기술적 해자(Moat)를 구축하기 어려운 한계가 존재함.

Technical Solution

• Model API 의존도를 낮추고 Proprietary Data를 통한 도메인 특화 예측 및 Retrieval 성능 최적화 구조 설계
• 단순 Interface를 넘어 Approval Flow, Audit Log, Access Control 등 Enterprise-grade Operational Pipeline 구축을 통한 Workflow Lock-in 전략 채택
• User Behavior 및 Domain-specific Feedback Loop를 시스템에 내재화하여 시간이 흐를수록 모델 결과물을 고도화하는 데이터 플라이휠 구조 구현
• Slack, CRM, IDE 등 기존 사용자 환경에 Deep Integration을 수행하여 교체 비용을 극대화하는 Distribution Layer 설계
• 규제 환경 대응을 위한 Data Retention, Compliance Layer 구축으로 단순 품질 경쟁이 아닌 신뢰 기반의 인프라 가치 제공