생산 공정에 설치된 다수의 모터에서 진동 패턴이 미세하게 변하면서 기존 AI 기반 이상 탐지 모델이 정상 상태를 오탐지하거나 실제 이상을 놓치고 있습니다. 센서 노후화, 부하 변화, 환경 조건 변화 등으로 입력 데이터가 바뀌었지만, 이를 반영해 모델을 재학습하고 운영 환경에 재배포하기까지는 시간이 소요됩니다. 이런 상황에서, 우리 조직은 AI 모델을 얼마나 빠르게 수정하고 다시 적용할 수 있나요?

AI 성과를 내고 있는 기업들의 공통점

마키나락스는 이런 상황이 발생했을 때, 대응에 걸리는 시간이 최소 한두 시간에서 최대 하루를 넘기면 안 된다고 생각합니다. 타 팀의 모델을 재현해 적용하거나, GPU 자원 증설 직후 개발 환경을 즉시 가동할 수 있어야 하는 상황도 마찬가지죠. 이 외에도 운영 중인 AI 시스템을 빠르게 수정·확장·검증해야 하는 상황은 예고 없이 발생합니다. 이미 AI 성과를 내고 있는 기업과 조직들은 이런 상황에 긴밀하게 대응하는 AI agility를 갖추고 있습니다.

성과를 내는 기업들은 모두 갖춘 AI agility는 무엇일까요? AI agility는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경 기술 발전 운영 요구 사항에 맞춰 신속하게 AI를 적용·확장·개선할 수 있는 조직의 역량입니다. AI로 비즈니스 성과를 내는 속도를 결정짓는 핵심 요인이기도 합니다. 이는 마키나락스가 지난 수년간 수백 개의 기업들과 협업하면서 찾은 공통점입니다. AI agility는 어떻게 갖춰야 할까요? AI 전반의 워크플로우를 체계적으로 운영할 수 있는 기반이 필요합니다. 최근에는 이 체계를 갖추기 위한 범위와 깊이가 더욱 넓어지고 복잡해지고 있습니다.

What is XOps?

AI 기술의 발전과 함께 AI 운영 체계는 MLOps을 중심으로 DataOps, LLMOps, AgentOps, MLSecOps 등으로 빠르게 확장되고 있습니다. AI 모델 운영뿐만 아니라 다양한 형태의 데이터를 수집·가공하고 여러 에이전트를 유기적으로 연결하며 보안까지 고려해야 하는 영역이 늘어난 것입니다.

AI 도입부터 개발, 운영, 확장까지 전 과정을 통합적으로 관리하려는 움직임은 ‘XOps’라는 체계로 이어지고 있습니다. XOps는 MLOps를 비롯해 DataOps, MLSecOps, LLMOps, AgentOps 등 다양한 Ops 기술을 결합하여 AI 전반의 워크플로우를 효율화하는 체계입니다. 각각의 Ops를 따로 관리하는 방법이 아니라 하나의 유기적인 체계로 묶어서 관리해야 변화하는 AI 환경에 민첩하게 대응할 수 있습니다.

XOps를 실현할 AI 플랫폼, Runway

마키나락스는 XOps 체계를 실제 기업 환경에서 구현할 수 있도록 Runway를 설계했습니다. Runway는 기업이 다양한 운영 환경에서 AI 솔루션을 빠르게 구축하고 실제 맞춤화하고 확장할 수 있도록 MLOps를 비롯한 다양한 Ops를 통합된 환경에서 지원합니다. 단일 플랫폼에서 다양한 Ops들을 활용하고 이를 통해 AI로 비즈니스 성과를 내는 데 걸리는 시간을 최소화하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼입니다.

Runway는 플랫폼의 안정성과 운영을 위한 효율적인 인프라와 거버넌스부터 비즈니스 현장에서 바로 활용할 수 있는 애플리케이션까지 그사이에 다양한 Ops 레이어로 구성되어 있습니다. Ops 레이어들은 새로운 AI 기술이 등장하고 복잡성이 높아질수록 확장될 예정인데요. 2025년 4월, 현재 확인할 수 있는 레이어를 간단하게 살펴보겠습니다.

• Infrastructure & Governance: 프로젝트 단위의 격리된 환경과 세분화된 권한 제어, 통합 자원 모니터링을 통해 안정적이고 효율적인 인프라 거버넌스를 제공합니다.
• DataOps: AI 모델 학습에 필요한 데이터를 빠르게 확보하고 버저닝으로 데이터 변경 이력을 추적할 수 있습니다.
• MLOps: 맞춤형 개발 환경과 통합된 ML 파이프라인을 기반으로 ML 라이프사이클을 자동화해 지속 가능한 AI 운영 환경을 제공합니다.
• LLMOps & AgentOps: LLM 기반 애플리케이션의 구축, 운영 및 확장을 지원합니다. 문서 추출, 모델 서빙, AI Agent 실행을 통해 산업별 최적화된 AI를 제공합니다.
• MLSecOps: AI 개발·운영 전 과정에 걸쳐 보안 위협을 실시간으로 감지하고 통합적으로 대응할 수 있는 환경을 제공합니다.

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AI 플랫폼을 도입할 때 고려해야 하는 3가지

하나. AI의 발전은 빠르고 연속적으로 이뤄집니다. AI 엔지니어들은 이러한 변화에 대응하기 위해 가장 적합한 툴을 찾고 활용합니다. 그렇기에 AI 플랫폼은 AI 엔지니어들이 활용하는 다양한 외부 도구들과 끊김이 없이 연동해 사용할 수 있는 환경을 제공해야 합니다.

둘. AI 플랫폼은 하나의 기능을 제공하는 툴이 아니라, 사용자가 직접 AI 플로우를 설계·운영·확장하는 기반입니다. 사용자 이해 없이 만든 AI 플랫폼은 기능은 있어도, 쓰이지 않는 제품이 되기 쉽습니다. 사용자와 긴밀한 피드백 루프는 곧 빠른 고도화, 정확한 문제 해결, 실제 비즈니스 적용으로 이어집니다.

셋. 모든 사용자를 만족시키는 제품이 있을까요? 기업마다 AI 적용 범위, Target 사용자, 플랫폼 구동 환경 및 AI 활용 방식이 다양합니다. 따라서 기업들은 각자의 환경과 요구사항에 최적화된 맞춤형 엔터프라이즈 AI 플랫폼이 필요합니다.

마키나락스의 Runway는 세 가지 요소를 충족하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼입니다. 다양한 툴의 API와 유연하게 연동되어, 끊김이 없는 워크플로우를 제공하고 무한한 확장성을 지원합니다. 또한 이상탐지, 설비 자율운전, 주문서 표준화, 디자인 생성 등 다양한 산업 AI 프로젝트 경험을 제품에 녹여내고 있으며 40명 이상의 ML 엔지니어가 내부에서 직접 내부 검증 테스트를 거치며 플랫폼을 빠르게 고도화하고 있습니다. 이러한 현장 기반의 문제 해결 경험과 기술 내재화를 바탕으로 Runway는 각 기업의 환경과 목적에 맞춘 최적의 AI 플랫폼을 제공합니다.

AI 성과는 빠르게 대응하는 조직에서 먼저 만들어집니다. XOps 체계를 구현한 마키나락스의 Runway는, AI 전반의 워크플로우를 유기적으로 연결해 AI Agility를 확보할 수 있도록 돕습니다. AI를 빠르게 적용하고 확장할 수 있는 민첩한 운영 체계를 갖춘 기업은 그만큼 더 빠르게 성과에 도달할 수 있습니다. AI 성과를 앞당길 Runway의 가능성을 확인하고 싶다면 문의를 남겨주세요. AI 전문가가 직접 안내해 드리겠습니다.