AUM

AUM은 AI 시스템 전체를 자체가 보유한 하드웨어에서 돌린다. 클라우드 의존도 없고 외부 API 호출도 없으므로, 모든 질의가 자체 인프라 안에서 끝난다. 온프레미스 서버, 프라이빗 클라우드나 VPC, 인터넷에 연결하지 않은 망 분리 장비, 여러 로컬 기기에 분산 배치하는 방식 모두 지원한다. 핵심은 인프라 통제권을 사업자가 아니라 자체가 쥔다는 점이다.

AUM은 문서와 폴더, 프라이빗 파일을 몇 초 만에 검색하며 규모가 수백만 건에 이르러도 버틴다. 다루는 대상은 이미 가진 파일 그대로다. PDF든 계약서든 보고서든 사내 메모든 상관없다. 폴더를 손으로 뒤지는 대신, 어떤 조항이나 숫자가 어디 있는지 AI에게 묻는다. 검색은 로컬에서 돌기 때문에 색인을 위해 무언가를 업로드하지 않는다.

팀이나 프로세스마다 별도의 AI 브레인을 만들 수 있다. 인사 정책으로 학습시킨 하나, 표준 업무 절차로 학습시킨 또 하나, 특정 부서용 세 번째를 두는 식이다. 각 브레인은 부여한 지식만으로 답하며 공개 웹에 기대지 않는다. 답변이 자체 자료에 뿌리를 두는 이유가 여기 있다. 이렇게 나누면 누가 어떤 브레인에 질의할 수 있는지도 정할 수 있다.

AUM은 업무 데이터베이스에 연결해 일상 언어로 조회할 수 있게 한다. SQL을 쓰거나 분석가에게 부탁하는 대신, 동료에게 묻듯 질문하면 결과가 돌아온다. 데이터 분석을 하고 어려운 업무 질문을 풀고 싶지만 데이터 전문가는 아닌 사람을 겨냥한다. 답은 외부 복사본이 아니라 자체 실시간 데이터에서 나온다. 많은 팀에게 AUM은 오프라인 AI 어시스턴트 그 자체다. 안전한 파일 검색이 입구 역할을 하고 나머지 기능이 거기서 이어진다. 자체 장비에서 돌릴 수 있는지는 결국 하드웨어가 결정한다.

AUM은 질문에 답하는 데 그치지 않고 대신 행동한다. 문서 생성, 제안서 초안, 메일 발송, Notion 작성 등을 요청하면 그것을 하나의 작업으로 처리한다. AI가 지시를 건네는 게 아니라 일을 끝내기 때문에, 여기서 실제로 시간이 절약된다. 자동화는 자체 내부 시스템을 대상으로 실행된다.

AUM은 Mistral, DeepSeek, Llama 3, Mixtral 같은 오픈 모델과 Falcon, Phi-3, BERT처럼 가벼운 선택지까지 지원한다. 자체 하드웨어와 용도에 맞는 모델을 고르면 되고, 새 모델이 나와도 추가 비용 없이 자체 장비에서 돌릴 수 있다. 유일한 실질 조건은 그것을 돌릴 만큼 여유 있는 연산 능력을 갖춘 장비다.

이 플랫폼은 규제가 엄격한 업무에서 클라우드 AI를 막는 규칙을 중심으로 만들어졌다. AUM은 자사 설계를 HIPAA, GDPR, SOC 2에 맞춘다고 설명하며, 누가 무엇을 보는지 세밀하게 정하는 역할 기반 접근 제어를 갖춘다. 데이터가 사내에 남으므로 고객 기밀과 사내 지식재산도 자체 통제 아래 유지된다. 법무법인이 AI를 도입할 수 있는지를 가르는 것은 대개 이 기능이다.