데이터 + AI 러닝 페스티벌: 데이터 준비부터 모델 실험까지, AI 시스템 구축을 위한 핸즈온 트레이닝

기업에서의 생성형 AI 활용, 2026년 우리는 무엇에 집중해야 할까?

2026년을 앞둔 지금, 많은 조직이 생성형 AI를 도입했고 다양한 실험을 진행해왔습니다. MIT Technology Review 인사이트의 최신 “Building a high-performance data and AI organization” 보고서에 따르면 조직의 65%가 이미 GenAI를 배포했습니다. 그렇다면 다음 질문은 분명합니다. “이제 무엇에 집중해야 하는가?” 답은 새로운 모델이나 기능 그 자체가 아닙니다. 이제 기업들은 AI가 안정적으로 작동하고, 반복적으로 가치를 만들어 가시적인 성과를 제공하는 데 집중하고 있습니다. 

실제로 생성형 AI와 AI 에이전트의 성과는 개별 기술이 아니라 데이터가 얼마나 통합되어 있고 관리 가능하며, 조직의 고유한 비즈니스 맥락 안에서 활용될 수 있는지에 의해 결정됩니다. 또한 AI가 단순한 실험을 넘어 업무 전반으로 확장되기 위해서는 각 조직의 환경과 목적에 맞게 성능을 검증하고 개선할 수 있는 평가 체계가 함께 설계되어야 합니다. 이러한 준비가 되어 있지 않다면, AI 에이전트와 애플리케이션은 빠르게 확산되더라도 실제 성과로 이어지기 어렵기 때문입니다. 

인간의 전문성을 확장하는 ‘실용적 AI’에 집중

2025년 12월, Databricks 경영진은 2026년 데이터 및 AI리더를 위한 최상위 전략적 우선순위에 대한 전략 예측에 대해 발표하였습니다. 이에 따르면, 일부에서는 초지능 AI를 향한 장기적인 연구를 이어가겠지만 대부분의 기업은 당장의 비즈니스 임팩트를 창출할 수 있는 영역에 AI를 우선적으로 적용하게 될 것입니다. 특히 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하는 데 AI를 활용하는 한편, 수십 년간 축적된 산업 전문성을 효과적으로 활용하기 위해 도메인 전문가를 지원하는 고도로 특화된 AI 에이전트의 도입에 집중할 것입니다. 결국 AI의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아니라, 사람들이 더 빠르고 깊이 있게 혁신할 수 있도록 역량을 확장하는 데 있습니다.

데이터 + AI 러닝 페스티벌: 데이터 준비부터 모델 실험까지, AI 시스템 구축을 위한 핸즈온 트레이닝

이처럼 AI의 가치는 점점 더 현실적인 업무 맥락과 사람의 전문성을 얼마나 효과적으로 확장하느냐에 달려 있습니다. 그리고 이러한 변화를 주도하기 위해서는, 단순한 개념 이해를 넘어 데이터와 생성형 AI를 실제 비즈니스 환경에서 설계, 구현, 확장할 수 있는 실무 역량이 필요합니다. 이를 위해 Databricks 기술 전문 컨설턴트의 주도 하 데이터와 AI를 비즈니스 성과로 전환하는 데 필요한 도구와 실습 경험, 인사이트를 얻을 수 있는 Data + AI 러닝 페스티벌을 개최합니다. 초보자, 숙련된 전문가, Databricks의 새로운 가능성을 탐색하고 싶은 사용자, 데이터 사이언티스트까지 학습 목적과 난이도에 따라 적합한 세션을 자유롭게 선택하여 참여할 수 있습니다. 

세션 1: Databricks로 생성형 AI 시작하기

생성형 AI의 이해 및 Mosaic AI 플랫폼 활용을 위한 입문 세션으로, 생성형 AI 시스템 구축 및 배포를 위한 키 구성 요소와 기능에 중점을 둔 내용으로 구성됩니다. 세션을 통해 벡터 검색, 에이전트 프레임워크, 모델 추적 및 로깅을 위한 MLflow의 생성형 AI 기능과 같은 Mosaic AI 도구를 탐색할 수 있으며, 성능 최적화 실습 경험 또한 가능합니다. 실습을 통해 프롬프트 엔지니어링, RAG 파이프라인 구축, AI 에이전트 배포, 프레임워크를 사용한 평가 등 Mosaic AI를 활용한 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포, 모니터링할 수 있는 기술을 습득해 보세요.   

세션 2: 생성형 AI 솔루션 개발

해당 세션은 실제 생성형 AI 애플리케이션이 어떻게 설계, 개발, 배포되는지 학습할 수 있는 단계로 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어를 비롯 최신 프레임워크를 활용해 LLM 중심 애플리케이션을 구축하고자 하는 데이터 실무자를 대상으로 구성되었습니다. Hugging Face를 활용한 기본적인 LLM 애플리케이션 구축부터, 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션 개발, LangChain을 이용한 다단계 추론 파이프라인 구성까지 폭넓은 실습을 경험할 수 있습니다. 또한 특정 비즈니스 과제에 맞게 LLM을 파인튜닝하는 방법과 함께 LLM 활용에 따른 사회적 및 윤리적 고려 사항을 평가하고 대응하는 방법을 다루게 됩니다. 마지막으로, LLMOps 모범 사례를 기반으로 대규모 환경에서 모델을 안정적으로 배포 및 운영하는 방법을 학습합니다.

이번 Databricks Data + AI 러닝 페스티벌은 단순히 생성형 AI 기술을 소개하는 자리가 아닙니다. Databricks 기술 전문 컨설턴트가 직접 진행하는 핸즈온 세션을 통해 개념 이해를 넘어 실제 업무와 환경에 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 실질적인 노하우를 얻을 수 있습니다.

각 세션은 실습 중심으로 구성되어 있어, 생성형 AI와 AI 에이전트를 직접 설계, 구현, 배포해 보며 현업에서 바로 활용 가능한 경험을 쌓을 수 있습니다. 또한 실시간 채팅을 통해 Databricks 전문가와 직접 소통하며 그동안 문서나 자료만으로는 명확히 이해하기 어려웠던 부분까지 질문하고 해소할 수 있습니다.

2026년을 대비해 데이터와 생성형 AI 역량을 실험 단계에서 실행 단계로 끌어올리고자 한다면, 이번 러닝 페스티벌은 그 출발점이 될 것입니다. 1월 22일 세션 등록이 마감됩니다. 지금 바로 확인해 보세요.