기업의 AI 역량 강화를 위한 'Solaris' 플랫폼
기업의 AI 도입 및 전사적 AI 역량 강화를 지원하는 AI 네이티브 트랜스포메이션 플랫폼 'Solaris'가 소개됨
AI 활용 능력 진단 테스트를 통해 현황을 파악하고, 맞춤형 학습 및 워크플로우 챌린지를 제공함
분산된 AI 실험에서 측정 가능한 역량으로 전환하여 업무 방식에 AI를 통합하는 것을 목표로 함
AI 네이티브 트랜스포메이션의 핵심
Solaris는 단순히 AI 도구를 제공하는 것을 넘어, 조직 전체의 AI 활용 능력(AI Fluency)을 내재화하는 데 초점을 맞춘다.
개인별/팀별 맞춤 학습 경로: AI 역량 진단 결과를 바탕으로 각 팀의 수준에 맞는 학습 콘텐츠와 실용적인 사용 사례를 제공하여 실질적인 AI 활용 능력 향상을 도모한다.
업무 워크플로우 통합: AI를 별도의 실험이 아닌, 실제 업무 프로세스의 일부로 자연스럽게 통합되도록 지원하며, AI 기반의 업무 방식 전환을 가속화한다.
이는 AI 기술 도입의 성공 여부가 기술 자체보다는 조직 문화와 구성원의 역량에 달려있다는 점을 시사한다.
AI 도입의 측정 가능한 성과 추적
Solaris 플랫폼은 AI 도입 과정을 측정 가능한 역량(Measurable Capability)으로 전환하는 데 중점을 둔다.
AI 역량 진단 및 추적: 초기 진단부터 학습, 실제 적용에 이르기까지 전 과정을 추적하고 데이터를 시각화하여 AI 도입의 진행 상황과 성과를 정량적으로 관리한다.
챔피언 육성 및 확산: 조직 내 AI 활용을 주도할 챔피언을 발굴하고 지원함으로써 AI 도입 문화를 확산시키고, 성공 사례를 전파하는 데 기여한다.
이를 통해 기업은 산발적인 AI 실험에 그치지 않고, 체계적인 AI 역량 구축을 통해 비즈니스 가치를 창출할 수 있다.
AI 네이티브 플랫폼의 아키텍처적 함의
Solaris와 같은 AI 네이티브 플랫폼은 데이터 중심 아키텍처(Data-Centric Architecture)를 기반으로 할 가능성이 높다.
개인화된 학습 경험 제공: 사용자 데이터, 학습 데이터, 워크플로우 데이터를 종합적으로 분석하여 각 사용자에게 최적화된 학습 경로와 사용 사례를 추천한다.
지속적인 AI 모델 개선: 사용자 피드백과 실제 워크플로우 적용 데이터를 통해 AI 모델을 지속적으로 개선하고, 플랫폼의 정확성과 유용성을 높인다.
이러한 아키텍처는 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 통해 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리하면서도, AI 모델 학습을 위한 데이터 활용을 최적화하는 균형점을 찾아야 한다.
![[Solaris] Your company’s AI adoption and upskilling platform](https://static.devday.kr/thumbnails-w1200/ph-1184961-62bc9663.webp)
