AI 도입이 빠르게 확산되면서 많은 조직이 비슷한 한계에 마주하고 있습니다. 범용 LLM은 다양한 데이터를 폭넓게 학습해 일반적인 업무에는 유용하지만, 정작 산업 특유의 규제나 전문 용어, 내부 문맥을 세밀하게 이해하지 못하는 경우가 많았습니다. 특히 의료, 금융, 반도체 등 전문 산업군에서는 아주 작은 오판 하나도 업무 흐름을 뒤흔들기 때문에, 범용 모델로는 실무에 바로 적용하기 어려운 상황이 계속돼 왔습니다.
이러한 간극으로 기업 및 기관은 이제 모델 자체의 성능보다 우리 조직의 언어와 지식을 얼마나 이해하고 있는지를 더 중요하게 보기 시작했습니다. 결국 AI를 업무에 깊게 적용하기 위해서는 범용 모델의 한계를 넘어서, 산업별 데이터와 맥락을 자연스럽게 해석할 수 있는 방식이 중요해진 상황인 거죠.
가트너가 2026년 핵심 기술 트렌드로 지목한 도메인 특화 언어 모델 (Domain-Specific Language Model, 이하 DSLM)은 이런 변화의 흐름을 가장 선명하게 보여주는 개념입니다.
DSLM은 특정 산업이나 업무 환경에서 생성되는 데이터를 중심으로 학습하는 모델로, 범용 LLM보다 훨씬 높은 정확도와 신뢰성을 제공합니다. 금융의 리스크 산정 방식, 의료의 진단 코드, 제조의 공정 단계처럼 전문 영역의 문맥을 정교하게 이해하기 때문에 실제 실무에 바로 적용할 수 있는 답변과 판단을 만들어냅니다. 결국 DSLM은 AI가 ‘정답을 아는 것’을 넘어 ‘업무 자체를 이해하는 수준’으로 진화하고 있음을 보여줍니다.
이처럼 가트너는 앞으로 기업용 AI가 단순히 거대 모델의 성능 경쟁에서 벗어나, 각 조직의 산업 지식, 규제 기준, 업무 문맥을 깊게 이해하는 방향으로 성장할 것이라고 전망했습니다. 다시 말해, AI를 실무에 적용하려면 ‘더 큰 모델’보다 ‘우리 언어를 정확하게 이해하는 모델’이 필요하다는 의미죠. 또한 2028년에는 기업이 사용하는 생성형 AI의 절반 이상이 DSLM 기반이 될 것이라 예상하며, 산업 특화 모델이 기업 경쟁력의 핵심 요소가 될 것이라고 강조했습니다.
조직의 업무를 학습한 DSLM의 등장
이미 규제 준수와 오류 방지가 중요한 산업에서는 DSLM 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. 공공, 금융, 의료, 제조처럼 전문성과 정확성이 핵심인 분야에서는 범용 모델로는 충족되지 않는 안정적인 답변이 요구되기 때문입니다. 이 때문에 여러 조직이 DSLM 기반의 지식 관리 고도화, 규제 대응, 업무 자동화, 운영 효율화 등에서 실질적인 효과를 경험하고 있으며, 앞으로 이러한 모델이 기업용 생성형 AI의 새로운 표준으로 자리 잡을 것으로 예상됩니다.
파수도 이런 요구에 맞춰 Private LLM 기반의 도메인 특화 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. 특정 업무 도메인에 맞게 sLLM을 최적화해, 범용 모델보다 빠르고 정확한 답변을 제공하는 구조입니다.
특히 내부 지식과 ACL 권한을 반영해 안전하고 효율적으로 동작하며, 중대형 모델 대비 비용과 운영 부담도 크게 줄일 수 있습니다. 이를 활용해 조직은 사내 지식을 안전하게 자산화하고, 모든 임직원이 바로 활용할 수 있는 ‘전문가 수준의 AI’를 구축함으로써 보안, 규제 준수까지 충족하는 실질적인 AI 활용 환경을 갖추게 됩니다.
이제는 내부 지식을 이해하는 전문가 AI를 갖춰야 합니다!
DSLM의 전환은 결국, 우리 조직의 지식을 얼마나 정확하게 이해하고 활용할 수 있느냐에서 시작됩니다. 지금 사내에 어떤 지식 정보들이 흩어져 있으며, 무엇을 우선적으로 정비해야 하는지 진단하는 과정이 LLM 구축의 출발점입니다.
AI 구축을 고민하고 계시다면 언제든 파수를 찾아주세요!
