AI & LLM

AI·LLMAI & LLM

업무에 쓰는 AI를 설계하고, 그 결과를 검증한다Designing AI for real work — and verifying what it produces

AI·LLM 전문성은 모델을 아는 것을 넘어, 생성형 AI를 감사·조사·윤리경영 같은 실제 업무에 맞게 설계·적용하고 그 결과를 검증·통제하는 능력입니다. 박재현은 LLM 기반 내부감사 자문 시스템 ‘AI Audit Advisor’, AI 제보채널 ‘ListenTips’, AI 감사 인터뷰 플랫폼을 직접 설계·개발했고, 강원랜드 AI 분야 자문위원(2026~)으로 활동합니다.AI and LLM expertise goes beyond knowing the models: it is the ability to design and apply generative AI for real work such as audit, investigation and business ethics, and to verify and govern what it produces. Park Jae-hyun designed and built AI Audit Advisor (an LLM-based internal-audit advisory system), the AI whistleblowing channel ListenTips and an AI audit-interview platform, and serves as an AI advisory member for Kangwon Land (2026–).

생성형 AI는 문서를 읽고 요약하고 초안을 쓰는 일을 사람보다 빠르게 해냅니다. 그러나 근거 없는 인용(환각), 계산 오류, 개인정보·기밀 유출 위험도 함께 가져옵니다. 그래서 업무에서 필요한 AI 전문성은 ‘무엇을 맡기고, 어떻게 지시하고, 결과를 어떻게 검증하고, 누가 최종 책임지는가’를 설계하는 능력입니다.

박재현 상무는 이 원칙을 직접 만든 제품으로 보여 줍니다. LLM 기반 내부감사 자문 시스템 ‘AI Audit Advisor’, 제보를 AI가 검증·분류하는 외부 제보채널 ‘ListenTips’, 감사 면담을 돕는 AI 감사 인터뷰 플랫폼을 설계·개발했습니다. 세 제품 모두 ‘AI가 찾고 정리하되, 판단과 책임은 사람에게’라는 구조를 따릅니다.

조직에 AI를 들일 때는 업무별 위임 기준(맡김·초안+검토·사람만), 데이터 반출 기준, 결과 검증 절차, 인공지능 기본법상 사람의 관리·감독 같은 거버넌스를 먼저 정해야 합니다. 박재현 상무는 강원랜드 AI 분야 자문위원(2026~)으로 활동하고 있으며, 이 사이트의 무료 ‘AI 업무 역량 진단’과 ‘채용 AI 역량평가 가이드’도 이 기준으로 만들었습니다.

Generative AI reads, summarizes and drafts faster than people — but it also brings unsupported citations (hallucinations), calculation errors and the risk of leaking personal or confidential data. The AI expertise that matters at work is therefore the ability to design what to delegate, how to instruct, how to verify the output and who takes final responsibility.

Park Jae-hyun demonstrates these principles in products he built himself: AI Audit Advisor, an LLM-based internal-audit advisory system; ListenTips, a whistleblowing channel in which AI verifies and classifies reports; and an AI audit-interview platform that supports audit interviews. All three follow the same structure — AI finds and organizes, while judgment and responsibility stay with people.

When an organization adopts AI, governance comes first: delegation rules by task (automate / AI draft + review / human only), data-export rules, verification procedures and human oversight under Korea's AI Basic Act. He serves as an AI advisory member for Kangwon Land (2026–), and the free 'AI work competency assessment' and 'AI hiring assessment guide' on this site are built on these criteria.

LLM 업무 활용생성형 AIAI 거버넌스AI 결과 검증AI 리터러시프롬프트 설계인공지능 기본법AI Audit Advisor

Q&A

AI·LLM 핵심 Q&AAI & LLM — Key Q&A

Q.LLM을 업무에 쓸 때 가장 큰 위험은 무엇인가요?What are the biggest risks of using LLMs at work?

근거 없는 인용·수치(환각), 검증 없이 내려지는 결론, 개인정보·기밀 유출입니다. 제공한 자료만 근거로 쓰게 지시하고, 수치와 출처를 원문과 대조하며, 승인된 도구만 쓰고, 최종 판단은 사람이 내리는 것이 기본 대책입니다.Unsupported citations and figures (hallucinations), conclusions drawn without verification, and leaks of personal or confidential data. The basic safeguards are instructing the model to rely only on provided material, checking figures and sources against the originals, using approved tools only, and keeping the final judgment with people.

Q.기업이 AI를 도입할 때 무엇부터 정해야 하나요?What should a company decide first when adopting AI?

업무별 위임 기준(AI에 맡김 · AI 초안+사람 검토 · 사람만), 외부 AI에 넣어도 되는 데이터의 범위, 결과 검증 절차, 사람의 최종 책임 지점입니다. 그다음 직원의 AI 활용 역량을 진단해 교육 우선순위를 정하면 됩니다.Delegation rules by task (automate · AI draft + human review · human only), what data may be entered into external AI, the verification procedure, and where final human responsibility sits. Then assess employees' AI competency to set training priorities.

Q.AI가 만든 결과를 감사·조사 증거로 쓸 수 있나요?Can AI-generated results be used as audit or investigation evidence?

AI의 요약·판단 자체보다, 그것이 가리킨 원 증거와 사람이 검증한 과정이 증거가 됩니다. AI가 어떤 자료를 근거로 무엇을 제시했는지 기록하고, 사람이 원본으로 재확인·설명할 수 있어야 징계·소송에서 다툴 수 있습니다.The evidence is the original material the AI pointed to and the human verification of it — not the AI's summary or judgment itself. Record what the AI presented on what basis, and make sure a person can re-check it against the originals and explain it, so it can be defended in discipline or litigation.

Resources

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