[현장] 베스핀글로벌 "AI 성패, 운영에 달렸다…전 주기 지원 앞장선다"

베스핀글로벌이 인공지능(AI) 도입을 넘어 실제 운영까지 아우르는 '엔드투엔드 AI 파트너' 전략을 앞세워 기업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 단순 구축을 넘어 데이터·인프라·운영 전 과정을 통합 지원하는 방식으로, AI 도입 이후 발생하는 운영 복잡성과 비용, 성과 부재 문제까지 해결하겠다는 목표다.

허양호 베스핀글로벌 한국 대표는 31일 서울 양재 엘타워에서 개최한 '베스핀 AI 파트너스 데이 2026'에서 "단순히 AI를 구축하고 철수하는 파트너가 아니라 과제 선정부터 구축, 운영까지 전 과정을 함께하는 진정한 파트너가 될 것"이라고 밝혔다.

이번 행사는 'AI의 역설, 생산성 이면의 IT가 해결해야 할 4가지 전략'을 주제로 열렸다. 최근 많은 기업이 AI 도입을 통해 생산성은 높였지만 동시에 데이터 신뢰 문제와 보안 위협, 인프라 비용 증가, 운영 복잡성 확대라는 새로운 과제에 직면하고 있다는 점에 주목했다.

행사에는 500명 이상이 참석했으며 EY·PwC·아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 파트너사를 비롯해 다양한 기업이 발표 세션에 참여했다. 행사장에는 베스핀글로벌과 파트너사 기술, AI 적용 사례를 소개하는 전시 부스도 마련돼 실제 구현 사례를 확인할 수 있도록 꾸려졌다.

이날 메인 세션에는 베스핀글로벌에서 최고AI책임자(CAIO)를 맡고 있는 한선호 부사장이 AI 여정을 주제로 발표에 나섰다. 그는 기업들이 AI 파일럿 단계에서 실제 운영 단계로 넘어가지 못하는 구조적 원인을 '라스트 마일' 문제로 정의하며 실행 중심의 접근 필요성을 강조했다.

한 부사장에 따르면 실제 기업 현장에선 생성형 AI 도입이 빠르게 확산되고 있지만, 성과로 이어지는 비율은 낮은 상황이다. 기업들의 주요 실패 패턴으로 기술 중심 접근을 지목했다. 최신 AI 기술을 빠르게 도입하는 데 집중하면서 정작 해결해야 할 비즈니스 문제 정의가 부족하다는 지적이다.

특히 자연어로 데이터베이스(DB)를 조회하는 'NL2SQL' 기술 사례를 언급하며 단계별 정확도가 누적될 경우 실제 활용 정확도가 낮아질 수 있다는 점을 설명했다.

또 데이터 처리 방식에 대한 한계도 강조했다. 현재 기업들이 AI 도입 시 활용하는 벡터DB 기반 검색증강생성(RAG) 구조는 복잡한 관계 추론이나 정형·비정형 데이터 결합에는 한계가 있다는 분석이다. 이에 온톨로지 기반 그래프 구조 결합 등 보다 정교한 데이터 설계가 필요하다고 제시했다.

실제 베스핀글로벌이 수행한 AI 프로젝트 사례도 공유했다. 한 기업 고객은 AI 컨택센터 도입이 목표였지만 실제 문제는 상담사가 활용할 데이터 부족에 있었던 사례로, 베스핀글로벌은 데이터셋 구축과 정보 구조화 작업을 선행하면서 문제를 해결한 바 있다. 기술 도입보다 문제 정의와 데이터 준비가 더 중요하다는 게 한 부사장의 설명이다.

이와 관련해 베스핀글로벌은 AI 오케스트레이션 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'도 공개했다. 이 플랫폼은 AI 에이전트 개발뿐 아니라 운영, 데이터 연계, 모델 관리, 거버넌스까지 통합 지원하는 구조로 설계됐다. 기업이 AI를 도입하는 수준을 넘어 운영 단계까지 확장할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.

뿐만 아니라 '져니 투 AI' 프로그램을 통해 기업의 단계적인 AX 지원도 나서고 있다. 베스핀글로벌은 비즈니스 현안 분석, 유즈케이스 도출, 프로토타입 개발, 실행 로드맵 수립 등 전 과정을 포함해 실제 사업 적용까지 연결하는 데 앞장서고 있다.