B
에이전틱 AI 도입 안전 점검소
4.25
파생 체인
단계 1
화웨이 에이전틱 AI 솔루션 공개
→
단계 2
기업들이 에이전틱 AI를 도입하려 하지만 보안·권한·데이터 유출 위험 평가 방법 부재
→
단계 3
에이전틱 AI 도입 전 보안·컴플라이언스 체크리스트를 제공하는 도구
문제
50대 IT 관리자·CTO가 에이전틱 AI(자율 행동 AI 에이전트)를 사내에 도입하려 할 때, 기존 보안 체크리스트로는 '에이전트가 스스로 API를 호출하고 데이터를 이동시키는' 새로운 위험을 평가할 수 없다. 외부 보안 컨설팅은 건당 3,000만원 이상이고, 내부적으로 평가하려 해도 에이전틱 AI 특화 보안 프레임워크가 국내에 존재하지 않아, 도입을 6개월 이상 지연시키거나 위험을 간과한 채 도입하게 된다.
솔루션
(1) 도입 예정 에이전틱 AI의 유형(코딩 에이전트, 고객응대 에이전트, 데이터 분석 에이전트 등)을 선택하면, (2) 권한 범위·데이터 접근·외부 API 호출·로깅·인간 승인 체계 등 40개 항목의 보안 체크리스트를 자동 생성, (3) 각 항목별 위험도(상/중/하)와 대응 방안을 포함한 진단 리포트 제공. 차별점: OWASP Top 10 for LLM + 에이전틱 AI 특화 항목(도구 사용 권한, 체인 실행 감사 등)을 결합한 국내 최초 특화 체크리스트.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (78%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (60/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
프론트엔드 [low]
백엔드 [medium]
AI/ML [low]