커져가는 AI 커버넌스 구축 필요성
26년 9월 1주  <VOL 555>
  
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⚡이 문서 AI한테 요약해달라고 해도 되겠죠? (커져가는 AI 커버넌스 구축 필요성)

⚡내 정보가 왜 여기까지? (내 정보를 누군가 보고 있다면…..)

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이 문서 AI한테 요약해달라고 해도 되겠죠?

커져가는 AI 커버넌스 구축 필요성

업무 중 생성형 AI를 사용하는 직장인이라면 한 번쯤 해봤을 법한 행동이에요. 보고서를 요약하거나, 코드를 검토하거나, 계약서를 정리하는 등 생성형 AI는 어느새 업무 도구로 자리 잡았어요.
그런데 여기서 한 가지 질문이 생겨요. “내가 AI에게 입력한 자료는 정말 안전할까요?” 최근 기업 보안에서 새로운 위험 요소로 떠오르고 있는 것이 바로 생성형 AI를 통한 기업정보 유출이에요. 기업들은 AI를 활용하면서 업무 효율을 크게 높이고 있지만, 동시에 소스코드, 계약서, 고객정보, 영업전략, 내부 보고서 등 민감한 자료가 AI 서비스에 입력될 가능성도 커지고 있어요. 실제로 2026년 국내 기업을 대상으로 한 조사에서는 응답자의 86%가 개인 또는 조직 차원에서 비공식적으로 생성형 AI를 업무에 활용하고 있는 것으로 나타났어요. 이른바 ‘BYOAI(Bring Your Own AI)’ 환경이 빠르게 확산되고 있는 거예요.

문제는 회사가 허가하지 않은 AI 서비스를 직원이 사용하는 ‘섀도우 AI(Shadow AI)’예요. 직원 입장에서는 단순히 업무를 편하게 하기 위한 행동일 수 있어요. "오류가 있는 코드인데 AI에게 한번 확인해볼까?" "계약서가 너무 긴데 AI에게 요약해달라고 해야겠다." 하지만 그 안에 회사의 핵심 소스코드나 미공개 사업정보가 들어 있다면 이야기가 달라져요. 기업 내부의 민감정보가 생성형 AI 사용 과정에서 외부로 노출될 가능성이 커지면서, 기업들은 AI 사용 자체를 막기보다는 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 통제하는 방향으로 움직이고 있어요.

최근에는 단순히 "회사 자료를 AI에 넣지 마세요"라고 공지하는 것에서 한 단계 더 나아가고 있어요.

▲ 어떤 AI 서비스를 사용할 수 있는지
▲ 어떤 정보를 입력하면 안 되는지
▲ 프롬프트와 사용 기록을 어떻게 관리할지
▲ 외부 AI로 데이터가 전송되는 것을 어떻게 통제할지

등을 구체적으로 관리하는 AI 거버넌스가 중요해지고 있어요. 특히 기업 입장에서는 AI 사용을 무조건 차단하는 것도 정답이 아니에요. 업무 효율 때문에 공식 AI 서비스를 막아버리면 직원들이 개인 계정이나 비인가 서비스를 이용하는 ‘섀도우 AI’로 이동할 수 있기 때문이에요. 오히려 기업이 승인된 AI 환경을 제공하고 데이터 접근 권한과 사용 기록을 관리하는 것이 현실적인 대안이 될 수 있어요.

결국 중요한 건 AI를 사용하느냐, 사용하지 않느냐가 아닌 것 같아요. “무엇을 AI에게 보여줄 것인가?” 그리고 “그 정보를 누가, 어디까지 사용할 수 있는가?” 이 두 가지 질문에 답할 수 있어야 하는 시대가 된 거예요.

AI가 기업의 업무를 대신하는 시대가 빠르게 다가오고 있어요. 그렇다면 기업정보를 지키는 보안 역시 이제는 AI를 막는 보안이 아니라 AI를 통제하고 관리하는 보안으로 진화해야 하지 않을까요?

 

  <관련기사>

○ “직장인 86%, 업무에 개인 생성형 AI 이용…기업 거버넌스 체계 필요성↑” (2026.03.06.)

○ “AI 도입 확산 속 기밀 유출·환각 우려…클루커스, ‘클루스피어’로 원천 차단” (2026.03.26.)

○ “AI 도입 바빴던 기업들, 이젠 ‘안전한 AI 활용’ 챙긴다” (2026.06.28.)

내 정보가 왜 여기까지?

내 정보를 누군가 보고 있다면…..

뉴스에서 개인정보 유출 사고 소식을 접할 때마다 한 번쯤 이런 생각을 해보셨을 거예요. 이름이나 전화번호 정도는 괜찮겠지 싶다가도, 막상 내 정보가 유출됐다는 사실을 알게 되면 이야기가 달라져요.

최근 개인정보 유출 사고가 잇따르면서 개인정보 보호가 다시 한번 중요한 보안 이슈로 떠오르고 있어요. 특히 2025년 개인정보 유출 신고 건수는 447건으로 전년보다 45.6% 증가했어요. 개인정보보호위원회는 지난해 발생한 개인정보 유출의 상당 부분이 해킹과 웹 취약점 공격에서 비롯됐다고 분석했어요. 대규모 사고도 있었어요. 쿠팡의 개인정보 유출 사고와 관련해 개인정보보호위원회는 약 3,755만 명의 개인정보가 유출된 것으로 판단했고, 인증 서명키 관리와 접근통제 등 기본적인 안전관리 체계가 미흡했다고 밝혔어요. 이에 따라 쿠팡에 6,246억 8,100만 원의 과징금을 부과했어요.

이제 개인정보 보호는 단순히 "비밀번호를 잘 관리하세요"라는 수준에서 끝나지 않는 것 같아요. API를 통한 서비스 연동이 늘어나고, AI가 개인정보를 처리하는 일이 많아지면서 개인정보가 어디에서 수집되고, 어디로 이동하며, 누가 접근할 수 있는지를 지속적으로 관리하는 것이 더욱 중요해지고 있어요. 개인정보보호위원회 역시 API 활용이 확대되는 상황에서 개인정보가 과도하게 노출되지 않도록 개발 단계부터 안전조치를 적용할 것을 당부하고 있어요.

결국 개인정보 보호의 핵심은 사고가 발생한 뒤 빠르게 대응하는 것이 아니라, “유출되기 전에 얼마나 잘 막을 수 있느냐” 에 달려 있는 것 같아요. 사후 처벌 중심에서 사전 예방 중심의 개인정보 보호체계로 변화하고 있는 이유도 바로 여기에 있어요. 우리의 개인정보는 한 번 유출되면 다시 회수하기 어려워요.  그래서 지금 필요한 것은 "유출되면 어떻게 하지?"가 아니라, "애초에 유출되지 않도록 무엇을 해야 할까?" 라는 질문인지도 모르겠어요.


 <관련기사>

○ “작년 개인정보 유출신고 46% 급증…과징금 1위는 SKT”  (2026.05.13.)

○ “AI가 공격하는 시대, 개인정보 이렇게 지켜라”  (2026.06.17.)

○ “2026 비식별화 솔루션 리포트…안전한 AI 거버넌스 이끈다” (2024.05.13.)

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