망분리 환경에서도 AI 교육은 할 수 있습니다

"저희는 망분리라서요. 교육을 받아도 쓸 데가 없을 것 같은데요."

금융, 방위산업, 공공기관 담당자분들께 자주 듣는 말입니다.

실제로는 할 수 있는 게 꽤 많습니다. 다만 과정 설계를 그 환경에 맞춰서 해야 합니다.

먼저 두 가지로 나눠보시면 좋습니다

"AI를 쓴다"를 한 덩어리로 보면 답이 잘 안 나옵니다. 실제로는 성격이 다른 두 가지가 섞여 있거든요.

하나는 밖에서 안으로 가져오는 일입니다. 시장 동향 조사, 규제 변화 확인, 경쟁사 분석, 기술 자료 정리. 회사 데이터가 나갈 일이 없어서 보안 환경에서도 대부분 그대로 하실 수 있습니다.

다른 하나는 안에 있는 걸 처리하는 일입니다. 사내 실적 데이터 분석, 고객 정보 처리, 계약서 검토. 이쪽은 방식을 조금 바꿔야 합니다.

두 번째만 생각하시면 "우리는 안 되겠다"가 되는데, 실무에서 시간을 많이 잡아먹는 건 의외로 첫 번째입니다. 여기부터 풀면 효과가 빨리 보입니다.

자료 조사는 그대로 하실 수 있습니다

업무 시간의 상당 부분이 자료를 찾고 정리하는 데 들어갑니다. 신사업 검토, 정책 동향 파악, 경쟁사 비교, 기술 트렌드 조사.

이 작업은 공개된 자료만 다루니까 회사 데이터가 나갈 일이 없습니다. 인터넷이 되는 PC 한 대만 있으면 진행됩니다.

교육에서 다루는 건 이런 것들입니다.

• 조사 주제를 단계로 쪼개서 맡기는 방법
• 나온 결과의 출처를 확인하고 교차 검증하는 방법
• 여러 자료를 비교표로 정리하는 방법
• 같은 조사를 매주 반복할 수 있게 틀로 만들어두는 방법

마지막이 실무에선 제일 크게 다가옵니다. 한 번 조사하는 것보다 매주 같은 형식으로 쌓이는 것이 업무를 바꾸거든요. 아침마다 훑던 뉴스를 브리핑으로 받게 된 사례도 이 방식입니다.

출처 확인은 특히 공들여 다룹니다. 규제 산업은 근거를 댈 수 있어야 하니까요. 어디서 가져온 내용인지 확인하는 습관이 붙으면 그다음부터는 안심하고 쓰실 수 있습니다.

사내 데이터는 코드만 받아서 쓰시면 됩니다

핵심은 간단합니다.

데이터를 AI에게 보내는 대신, AI에게서 코드를 받아 내 PC에서 돌립니다.

매달 생산 실적을 집계한다면 이런 식입니다.

1. 데이터의 "구조"만 설명합니다
   "A열에 날짜, B열에 라인명, C열에 생산수량이 있습니다"
   → 실제 숫자는 보내지 않습니다

2. 집계용 VBA 매크로나 파이썬 코드를 받습니다

3. 그 코드를 사내 PC에서 실행합니다
   → 데이터는 회사 밖으로 나가지 않습니다

4. 결과를 확인하고 코드를 다듬어 갑니다

이 방식의 좋은 점은 한 번 만들면 계속 쓴다는 겁니다. 매달 데이터만 바꿔 넣으면 같은 집계가 나옵니다. 오히려 매번 올려서 묻는 것보다 빠르죠.

실습할 때도 같은 원칙을 씁니다. 실데이터를 교육장에 가져오기 어려우면 구조만 같은 대체 데이터를 준비합니다. 컬럼 구성과 형식은 같고 값만 바꾼 파일이죠. 교육장에서 도구를 만들고, 완성된 도구는 사내에서 실데이터로 돌리시면 됩니다. 결과는 똑같이 나옵니다.

사내망 제약은 미리 반영해서 설계합니다

자주 걸리는 것들이 있어서 상담 때 확인하고 커리큘럼에 반영합니다.

메일 자동 발송이 막혀 있으면 초안 생성까지 실습합니다. 보내는 버튼만 사람이 누르는 거라 실무에선 차이가 거의 없습니다. 외부 API 호출이 막혀 있으면 API 없이 같은 흐름을 만드는 방식으로 갑니다. 설치 권한이 없으면 설치가 필요 없는 도구로 구성하고요.

전사 배포는 교육 범위에서 빼고 본인 PC 적용까지만 다룹니다. 그 뒤는 정보보안 부서 확인을 거치시도록 안내드립니다. 이 선을 미리 정해두면 교육받으신 분들도 마음 편히 쓰십니다.

인프라 도입 전에 역량을 먼저 쌓아두시면 좋습니다

사내 전용 AI나 기업용 라이선스를 도입하려면 시간이 걸립니다. 보안 검토, 예산 승인, 시스템 연동까지 일 년 가까이 가는 경우도 있죠.

그래서 많은 회사가 순서를 이렇게 잡습니다. 인프라 검토와 나란히 공개 도구로 먼저 역량을 키워두는 겁니다.

공개 도구로 배워도 AI에게 일을 설명하는 방법은 똑같습니다. 사내 환경이 들어왔을 때 바로 쓰실 수 있고요.

무엇보다 우리 회사에 어떤 기능이 필요한지를 알게 되십니다. 이게 실제로는 제일 큽니다. 도입 검토할 때 "어떤 기능이 필요하냐"는 질문에 답하려면 써본 경험이 있어야 하거든요. 경험이 쌓인 상태에서 고르면 필요한 데 예산을 쓰게 됩니다.

이 단계 실습은 공개 자료나 대체 데이터로 충분합니다. 회사 데이터를 다루지 않아도 역량은 똑같이 올라갑니다.

상담 때 알려주시면 좋은 것

네 가지만 확인되면 설계가 훨씬 정확해집니다.

교육장에서 인터넷이 되는 PC를 쓸 수 있는지, 참가자가 쓸 수 있는 AI 도구가 무엇인지, 반출이 금지된 데이터 항목이 무엇인지, 프로그램 설치 권한이 있는지.

하나만 달라도 커리큘럼이 바뀝니다. 미리 아시면 그 환경에서 되는 방식으로 짜드릴 수 있습니다.

정리

자료 조사처럼 밖에서 가져오는 일은 보안 환경에서도 대부분 그대로 하실 수 있습니다. 사내 데이터는 코드만 받아 내 PC에서 돌리면 나가지 않고요. 실습은 구조만 같은 대체 데이터로 하고 완성한 도구를 사내에서 쓰시면 됩니다.

인프라 도입 전에 역량을 먼저 쌓아두면 도입 후에 바로 쓰실 수 있습니다. "우리 환경에서 뭐가 되는지 모르겠다"는 상태가 가장 흔한데, 환경 조건만 알려주시면 가능한 범위를 정리해 드립니다.