“로컬 AI코딩 시대”…아이티센, 폐쇄망 전용 소형LLM 출시

검색증강생성(RAG) 기반의 로컬 소형 언어 모델(sLLM) 기술이 공공·금융·국방 IT 개발환경에 새로운 전환점을 만들고 있다. 아이티센그룹이 내놓은 ‘인텔리센 코드’는 외부 네트워크 연계가 차단된 폐쇄망에서도 독립적으로 작동해, 그간 활용이 어려웠던 보안 공간에 인공지능 기반 코딩 자동화의 문을 열었다. IT업계는 공개된 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 도입이 제한됐던 분야에 RAG 기반 sLLM이 새로운 ‘생산성 혁신 경쟁’ 분기점이 된다고 본다.

아이티센그룹은 10일, 자사 검색증강생성 기술과 자체 훈련한 sLLM을 기반으로 한 '인텔리센 코드' 솔루션의 출시를 밝혔다. 인텔리센 코드는 단순 반복 코딩의 자동화를 넘어 개발 환경에 맞춘 코드 분석, 최적화, 문서화까지 지원하며, 채팅 인터페이스 및 이클립스 통합개발환경(IDE) 플러그인을 통해 SQL·자바·파이선 등 주요 언어에서 코드 자동생성, 단위 테스트, 자동 변환을 수행한다.

특히 핵심 기능으로 꼽히는 'ProC→자바 자동 변환' 도구는 대형 레거시 시스템 현대화에 필수적이다. 회사 측은 해당 기능을 통해 마이그레이션 속도를 단축하고 코드 품질 일관성을 높여, 대규모 SI(시스템 통합) 프로젝트 완성도를 한층 끌어올렸다고 설명했다. 실제로 인텔리센 코드는 전자정부, 금융 망 등 강도 높은 보안과 유연한 개발이 동시에 요구되는 현장에서 적용이 예상된다.

글로벌 시장에서도 폐쇄망 중심 로컬 AI코딩툴에 대한 수요는 빠르게 늘고 있다. 해외 SaaS 기반 LLM들은 데이터 유출 우려로 민간 및 공공기관 도입이 잦은 제약을 받지만, 온프레미스형 sLLM은 도입 가능성이 높다. 미국, 일본 등도 은행·보험·국방 분야에 자체 AI코딩툴을 내재화하는 추세다.

관련 규제 측면에서 RAG 기반 AI 개발툴은 정보보호, 개인정보 비식별화 등 정책 문맥 아래 놓여 있다. 한국은 현재 행정안전부·금융위·방위사업청 등 공공망 내 AI 도구 배치 시, 외부 데이터 미연계 원칙 하에 라이선스를 부여하고 있다. 아이티센의 로컬 구축형 방식은 이 같은 보안 규정 충족 점에서 ‘국내 1호’에 해당한다.

업계 전문가들은 "로컬 AI코딩툴이 도입되면 개발 인력 부족 문제 해소와 함께, 광범위한 레거시 시스템 현대화의 촉진제가 될 수 있다"고 전망한다. 실제 시장 안착 여부는 보안 규제와 실무 효용성을 모두 따져야 한다는 목소리가 높다. 산업계는 이번 기술이 실제 시장에 안착할 수 있을지 주시하고 있다.