삼성SDS, 오픈AI와 전략적 제휴 — 기업 챗GPT 서비스 장점과 잠재 보안 리스크

삼성SDS가 오픈AI와 공식 파트너십을 체결하며, 국내외 기업 고객을 대상으로 챗GPT 기반 업무 혁신 서비스를 제공한다고 밝혔다. 이번 협력은 미국 SaaS형 챗GPT를 기업 실무에 접목하고, 산업별 특화형 대화형 AI를 구현하는 데 초점을 맞춘다. 삼성SDS는 자사의 클라우드 인프라와 오픈AI의 최신 LLM(Large Language Model) 역량을 결합, 컨설팅·운영·보안까지 포함한 엔드투엔드 AI 도입 서비스를 마련한다. 기존 국내 대기업 중 오픈AI와 직접 파트너 계약을 맺고 B2B형 챗GPT 활용에 나선 건 삼성SDS가 선두다.

이 발표는 최근 글로벌 시장에서 챗GPT가 생성형 AI의 대표 기술로 부상한 상황과 맞물린다. 대다수 IT 기업들이 사내 챗봇, RPA, 문서 자동화 등에 LLM을 도입하는 흐름을 보인다. 그러나 대한민국 내에서는 금융·공공 등 데이터 보호 요구가 강하고 GPT를 업무에 직접 활용하기 어려운 규제 환경이 있어 확산이 다소 지체되고 있었다. 삼성SDS는 이번 협력을 계기로 전사적 업무 프로세스 혁신 및 자동화, 고객 응대, 기술 지원 등 장소와 영역에 국한 없는 AI 적용이 가능하다고 강조했다.

기업 특화 챗GPT 서비스의 주요 세부 내용은 안전한 데이터 관리, 커스텀 AI 모델 도입, 각 산업별 워크플로우 최적화로 요약된다. 특히 고객사가 제공하는 내부 데이터를 별도 저장하고, 기업 자체 프라이빗 영역에서 LLM을 Fine-tuning하는 구조를 취해 외부 데이터 유출 위험을 최소화한다고 밝혔다. 삼성SDS 자체 기술인 ‘AI 프라이빗 게이트웨이(SDS AI Gateway)’ 연동으로 중요 데이터 접근통제와 감사, 보안 정책 적용이 용이한 것도 차별점으로 내세웠다. 하지만 파트너십의 구체적 보안 환경에 대해선 고객 별 맞춤 적용 범위가 달라지므로, StarLink, MS Copilot 등과 구축 방식이 다소 다를 수 있다.

보안 측면에서는 일반 챗GPT API 서비스 대비 △접근권한 강화 △이중 보안 인증 △감사용 로그 체계 등을 통해 내외부 공격 가능성을 줄인다고 강조했으나, 여전히 특정 유형의 데이터(예: 개인정보, 기업 핵심 기밀) 처리 시 LLM 외부 통신에 따른 취약점 노출 가능성은 완전히 배제할 수 없다. 최근 글로벌 사례에서는 AI 챗봇 도입 기업에서 프롬프트 주입(Prompt Injection) 취약점, 비인가자 데이터 탈취 시도 등 다양한 공격이 확인된 바 있다. 엔터프라이즈 AI 도입 시 준수해야 할 데이터 최소화·비식별화·암호화 정책, 대내외 송수신 경로의 실시간 모니터링, 생성형 모델의 취약점 대응 가이드라인 마련이 필수적이다.

삼성SDS는 이미 자사 클라우드 플랫폼과 통합 보안관리 체계(SIEM, 대응 자동화) 등 국내외 인증을 확보한 기반을 보유하고 있다. 이는 단순 SaaS 도입 이상의 의미를 가진다. 최근 여러 산업군에서 ‘AI의 검증된 도입’ 요구가 대두되는 가운데, 자체 데이터센터·보안 컨설팅·클라우드 운영 역량을 가진 SI 기업과 글로벌 AI 기술력이 결합한 모델은 국내 시장에서는 실제로 안전성과 생산성 모두 잡겠다는 전략으로 분석된다. 다만, 고객사의 자체 보안 정책과 협의 없이 도입 시 신뢰성 논란이 생길 수 있고, 개별 기업 특성을 무시한 일괄 적용 방식도 한계로 지적될 수 있다.

업계에서는 이번 제휴로 삼성SDS가 AI 주도권 경쟁에 핵심 플레이어로 부상했다고 평가한다. LG CNS, 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈 등도 생성형 AI 엔터프라이즈 시장에 진입하고 있으나, 직접 오픈AI와 전략적 파트너십을 맺고 글로벌 LLM을 한국 산업환경에 컴플라이언스 연동까지 적용하는 사례는 많지 않다. 삼성SDS 행보는 궁극적으로 국내 데이터 거버넌스 강화와 AI 기반 핵심 인프라 확장으로 이어질수도 있다.

그러나 글로벌 AI 빅테크와 국내 서비스사 간 맞춤형 계약은 한·미 데이터 규정 차이, 서버 위치 지정, 고객 책임조항 조율 등 복잡한 이슈를 동반한다. ‘클라우드 보안 인증’ 및 ‘개인정보국외이전 동의’가 반드시 필요하고, 사내 주요 업무의 GPT 자동화가 실제 생산성 증가로 직결될지는 중장기 관찰이 필요하다. 특히 최근 유럽과 일본 등 상당수 기업들이 비용 증가와 데이터 안전성 우려로 SaaS형 챗GPT 활용을 자제하거나 프라이빗 LLM, 자체 AI로 대체하는 움직임도 포착된다. 국내 시장도 유사한 전개를 보일 가능성을 배제할 수 없다.

결국 삼성SDS의 이번 행보는 AI 도입 속도 가속화, 기업 맞춤 보안 체계 내재화, 글로벌 기술력 확보라는 복합적 과제를 동시에 해결하려는 전략이다. 데이터 보호와 활용이라는 상반된 요구, 규제 환경과 혁신의 균형이라는 난제 속에서, 얼마나 실제 기업 업무에 안전하게 융합시킬 수 있느냐가 관건이다. 앞으로 추가적인 보안 대책, 사례 축적, 데이터 관리 표준화 등이 지속적으로 검증되어야 할 시점이다.

— 윤세현 ([email protected])