기업 내 인공지능 – 기업 구조에서 인공지능 구현을 위한 법률 지원
대규모 조직이 인공지능법, RODO, 고용법 및 내부 기업 거버넌스 표준을 준수하여 인공지능 기반 솔루션을 전략적으로 구현할 수 있도록 지원합니다.
대기업에서 AI를 구현할 때의 주요 법적 과제
AI를 구현하는 것은 단순한 기술 문제가 아닙니다. 이는 조직 및 법적 변화입니다.
- 법적 영향(고용, 채점, 가격 책정)이 있는 의사 결정 자동화의 위험;
- 의사 결정 책임(인적 감독, 책임)을 재정의해야 합니다;
- AI법에 따른 새로운 의무(등록, 위험 평가, 모니터링);
- 알고리즘 환경에서의 데이터 보호(RODO + DPIA);
- 그룹 내부 규정 및 ESG 표준을 준수합니다;
- AI 활동에 대한 잠재적인 민사 및 평판 책임.
AI 구현의 라이프사이클 전반에 걸친 조언
- AI 시스템 및 의사 결정 프로세스에 대한 법적 감사.
구현된 솔루션이 인공지능법에 따라 고위험 시스템에 해당하는지 여부를 평가합니다. - 내부 절차의 생성 및 조정.
AI 사용 정책, 에스컬레이션 절차, 인적 감독 규칙 등 AI 거버넌스 구축을 지원합니다. - 포괄적인 규제 지원.
문서화를 개발하고 AI법, RODO, 고용법 및 부문별 규정에 따른 의무 이행을 지원합니다. - 계약 및 IP 자문.
AI 공급업체와 계약을 협상하고, 모델 및 데이터 관련 노하우와 지적 재산을 확보합니다. - 위험 및 책임 관리.
알고리즘 사용과 관련된 법적 및 평판 리스크를 관리하기 위한 전략을 개발합니다.
노동 시장과 AI의 미래 – 인간 대체의 위험성
규제의 긴장이 가장 큰 분야인 인간의 노동을 AI로 대체하고 지원하는 것:
- 알고리즘에 의한 인사 결정 – 차별 의혹 제기 위험, 인사 프로세스의 투명성 부족;
- AI 모델에 의사 결정 아웃소싱하기 – 조직 내 책임 소재가 명확하지 않은 경우;
- 비용 최적화 대 알고리즘 윤리 – 기업의 이익과 ESG 가치 사이의 긴장;
- 직원 및 노동조합과의 관계 변화 – 내규, 인사 정책, 직원 대표와의 협의를 재협상해야 하는 경우;
KBZ Legal – AI & TechLaw 팀
전문성을 겸비한 다분야 팀이 있습니다:
- 신기술 법률 및 규정 준수;
- 데이터 보호;
- 기업 구조의 고용법;
- SaaS 모델 및 AI 라이선스에 대한 계약 자문.
AI 전략이 있으신가요? 규정 준수 및 리스크 관리
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