DMN과 LLM의 통합으로 AI 에이전트에 설명책임성 부여

엔터프라이즈 AI 분야에서 의사결정의 투명성과 설명책임성을 확보하는 방법으로, DMN(의사결정모델기법)과 LLM(대규모언어모델)을 결합한 아키텍처가 제시되고 있다. AI 엔지니어인 알렉스 포르첼리가 이 통합 접근 방식에 대해 발표했다.

기업이 AI를 업무 판단에 활용하려 할 때 큰 장벽이 되는 것은 '비결정적 출력' 문제다. LLM은 동일한 입력에 대해서도 매번 다른 답변을 반환할 수 있으며, 높은 정확도가 요구되는 업무나 판단의 근거를 나중에 검증해야 하는 상황에서는 그대로 사용하기 어렵다. 게다가 누가 어떤 로직에 기반해 판단을 내렸는지 추적할 수 없어, 설명책임성 부족이 리스크로 대두되기 쉽다.

포르첼리가 제시한 접근 방식은 DMN의 의사결정모델과 LLM, 그리고 에이전트 스킬(AI 에이전트가 특정 작업을 실행하기 위한 기능 단위)을 결합하고, 여기에 Nemo 가드레일(NVIDIA 제의 AI 출력 제어 프레임워크)을 추가한 구성이다. DMN은 비즈니스 규칙을 구조화된 모델로 정의할 수 있는 표준 규격이며, 의사결정의 로직을 도형이나 표 형식으로 명시적으로 기술할 수 있다. 이를 LLM과 연계함으로써 AI가 내린 판단의 근거를 나중에 추적·감사할 수 있는 '감사 가능한 아키텍처'를 실현한다는 생각이다.

이 구성에서는 비즈니스 리더가 DMN 모델을 통해 의사결정의 로직을 스스로 정의·관리하고, 엔지니어는 시스템 전체의 아키텍처 설계와 품질 관리를 담당하는 형태가 된다. 즉 '무엇을 판단 기준으로 할 것인가'라는 업무적 질문에 대해서는 비즈니스 측이 책임을 지고, '이를 어떻게 안전하게 운영할 것인가'라는 기술적 질문에 대해서는 엔지니어 측이 책임을 진다는 역할 분담이 명확해진다.

이러한 방법이 주목받는 배경에는 AI 에이전트의 도입이 실험 단계에서 실무 적용 단계로 전환되고 있는 상황이 있다. 업무상 중요한 판단을 AI에 맡기기 위해서는 단순히 '정확도가 높다'는 것만으로는 부족하며, '왜 그렇게 판단했는가'를 인간이 확인·검증할 수 있는 메커니즘이 불가결하다는 인식이 기업들 사이에 확산되고 있는 것으로 보인다.

DMN과 같은 표준화된 모델을 AI 에이전트에 탑재하려는 시도는 'AI의 판단을 블랙박스에서 벗어나게 한다'는 과제에 대한 하나의 접근 방식으로 자리매김된다. 모든 유스케이스에 적합한 것은 아니지만, 금융·의료·법무 등 판단 근거의 기록이 특히 중요한 영역에서는 실용적인 선택지가 될 수 있다는 관점이 가능하다. 향후에는 이러한 감사 가능한 설계를 어떻게 확대할 것인가가 엔터프라이즈 AI 도입의 핵심이 될 것으로도 생각된다.