비즈니스 가치 창출: Azure OpenAI와 Power Platform을 결합하는 방법

By Mirko Peters · 2026-08-28

팟캐스트에 다시 오신 것을 환영합니다! 오늘은 엔터프라이즈 분야에서 엄청난 관심을 받고 있는 주제, 즉 조직이 전문 개발자 군단 없이도 안전하고 확장 가능하며 규정을 준수하는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 더 깊이 살펴보겠습니다…

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팟캐스트에 다시 오신 것을 환영합니다! 오늘은 엔터프라이즈 분야에서 엄청난 관심을 받고 있는 주제, 즉 조직이 전문 개발자 군단 없이도 안전하고 확장 가능하며 규정을 준수하는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. 고급 인공지능과 로우코드 생산성 도구 사이의 간극을 어떻게 메울 수 있을지 궁금하셨다면, 이번 심층 분석이 도움이 될 것입니다. 이 개념들을 음성 중심으로 단계별로 살펴보려면 관련 팟캐스트 에피소드인 Build Production AI Apps with Azure OpenAI and Power Platform도 꼭 확인해 보시기 바랍니다.

오랫동안 기업들은 고급 기술을 누구나 쓸 수 있게 만드는 데 어려움을 겪어 왔습니다. 인공지능은 복잡한 Python 스크립트, 데이터 사이언스 학위, 값비싼 인프라 뒤에 갇혀 있는 것처럼 느껴졌습니다. 오늘날에는 그러한 패러다임이 완전히 바뀌었습니다. Microsoft Power Platform과 Azure OpenAI를 함께 사용하면 메이커, 솔루션 아키텍트, IT 전문가가 즉각적인 비즈니스 가치를 실현할 수 있습니다. 고객 피드백 분석을 개선하려는 경우, 선제적인 고객 참여를 가능하게 하려는 경우, 또는 의사 결정을 강화하려는 경우 모두 최신 로우코드 스택이 이를 가능하게 합니다.

Azure OpenAI와 Power Platform을 결합해 이러한 비즈니스 가치를 실현하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.

AI 기반 앱을 위한 사전 요구 사항

Microsoft Power Platform과 Azure OpenAI로 AI 기반 앱을 구축하기 전에 올바른 계정, 권한, 도구를 설정해야 합니다. 이러한 준비 과정을 거치면 프로젝트를 위한 안전하고 효율적인 환경을 만들 수 있습니다.

계정 및 권한

Azure 계정 설정

활성 Microsoft Azure 계정이 필요합니다. 계정이 없다면 무료 평가판에 가입하거나 조직의 구독을 사용할 수 있습니다. Azure 포털에서 리소스를 만들고 관리할 수 있는 권한이 계정에 있는지 확인하십시오. 이 계정으로 Azure OpenAI 서비스를 설정하고 AI 모델을 관리하게 됩니다.

Power Platform 액세스

Microsoft Power Platform에도 액세스할 수 있어야 합니다. 여기에는 Power Apps와 Power Automate가 포함됩니다. 로그인할 때 회사 또는 학교 계정을 사용할 수 있습니다. 조직에서 Microsoft 365를 사용하고 있다면 이미 액세스 권한이 있을 수 있습니다. 확실하지 않다면 IT 관리자에게 문의하십시오. 올바른 액세스 권한이 있어야 지연 없이 애플리케이션을 빌드, 테스트, 배포할 수 있습니다.

라이선스 및 관리자 권한

적절한 라이선스를 갖추는 것이 중요합니다. Azure와 Power Platform 모두에 대해 유효한 라이선스가 필요합니다. 프리미엄 커넥터나 고급 AI 서비스 같은 일부 기능에는 추가 라이선스가 필요할 수 있습니다. 또한 관리자 권한을 가지고 있거나 관리자 권한이 있는 사람과 협업해야 합니다. 관리자 권한이 있으면 환경을 구성하고, 역할을 할당하고, 보안 설정을 관리할 수 있습니다.

도구 및 환경

지원되는 디바이스

대부분의 최신 디바이스에서 AI 기반 앱을 개발할 수 있습니다. 웹 브라우저가 설치된 Windows PC나 Mac이면 잘 작동합니다. 최상의 환경을 위해서는 최신 버전의 Microsoft Edge, Google Chrome 또는 Safari를 사용하십시오. 모바일 디바이스에서도 Power Apps에 액세스할 수 있지만, 앱을 빌드하고 구성하는 작업은 데스크톱이나 노트북에서 더 쉽습니다.

Microsoft 포털 액세스

개발 중에는 여러 Microsoft 포털을 사용하게 됩니다. Azure 포털에서는 OpenAI 리소스를 만들고 관리할 수 있습니다. Power Platform 관리 센터에서는 환경을 정리하고 사용량을 모니터링할 수 있습니다. Power Apps Studio와 Power Automate는 앱과 워크플로를 빌드하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 시작하기 전에 이 포털들에 로그인할 수 있는지 확인하십시오.

팁: 강력한 암호를 사용하고, 다단계 인증을 활성화하고, 조직의 보안 정책을 따라 안전한 환경을 준비하십시오. 이렇게 하면 데이터를 보호하고 프로젝트를 안전하게 유지할 수 있습니다.

Azure OpenAI 설정

Azure OpenAI를 설정하는 것은 지능형 비즈니스 솔루션을 구축하는 핵심 단계입니다. 리소스를 만들고, 모델을 배포하고, AI 기반 앱에 연결하기 전에 출력을 테스트하게 됩니다.

OpenAI 리소스 만들기

Azure 포털 탐색

Azure 포털에 로그인하는 것으로 시작합니다. 포털은 클라우드 리소스를 관리하는 기본 대시보드입니다. Azure 구독을 선택하고 리소스 그룹을 지정해야 합니다. 리소스 그룹이 없다면 새로 만들 수 있습니다. 다음으로 gpt-4o 모델을 지원하는 리전을 선택합니다. 리소스의 고유한 이름을 입력하고 Standard S0 가격 책정 계층을 선택합니다. 설정 화면을 차례로 넘겨 검토 페이지에 도달한 후 구성을 제출합니다.

서비스 구성

리소스가 만들어지면 Azure 대시보드에서 찾을 수 있습니다. 리소스 관리로 이동하여 키 및 엔드포인트를 찾습니다. 나중에 필요하므로 KEY 1과 엔드포인트를 복사해 두십시오. 그런 다음 모델 배포로 이동하여 배포 관리를 선택합니다. 모델 배포를 선택한 다음 기본 모델 배포를 선택하고 gpt-4o를 고릅니다. 분당 토큰 속도 제한을 100K로 설정한 후 모델을 배포합니다. 설정 과정은 보통 몇 분 정도 걸리지만 모델 배포에는 한 시간 이상 걸릴 수 있습니다. 배포를 시작해 두고 나중에 다시 확인해도 됩니다.

모델 배포

AI 모델 선택

Azure OpenAI는 콘텐츠 생성과 IT 자동화에서 사기 탐지와 의료 데이터 처리에 이르기까지 다양한 비즈니스 요구에 맞는 여러 모델을 제공합니다.

배포 단계

모델을 선택했다면 Azure 포털을 사용해 배포합니다. 속도 제한을 설정하고 선택 사항을 확정합니다. 배포 과정에는 시간이 걸릴 수 있으니 일정을 여유 있게 잡으십시오. 배포가 끝나면 플레이그라운드 섹션의 채팅에서 모델에 접근해 상호 작용할 수 있습니다.

모델 테스트

OpenAI Studio 활용하기

앱에 모델을 통합하기 전에 OpenAI Studio에서 테스트해 보십시오. 이 도구를 사용하면 모델과 상호 작용하고 다양한 프롬프트에 어떻게 응답하는지 확인할 수 있습니다. 여러 시나리오를 시도해 보고 결과에 따라 접근 방식을 조정할 수 있습니다.

출력 검토

모델 테스트는 품질과 안정성을 위해 중요합니다. 출력이 운영 기준에 부합하도록 프롬프트 엔지니어링, 모델 적응, 미세 조정에 특히 주력하십시오.

팁: 신중한 테스트는 모델을 프로덕션에 옮길 때 예상치 못한 문제를 피하는 데 도움이 됩니다. 출력이 기준을 충족하는지 항상 검토하십시오.

Azure OpenAI를 Power Platform과 통합하기

Azure OpenAI는 Microsoft Power Platform과 두 가지 주요 방식, 즉 기본 커넥터와 사용자 지정 커넥터로 연결할 수 있습니다. 각 방식에는 고유한 장점이 있습니다. 기본 커넥터는 일반적인 시나리오에 빠르고 간편한 설정을 제공하는 반면, 사용자 지정 커넥터는 더 큰 유연성과 제어권을 제공합니다.

기본 커넥터 통합

기본 커넥터를 사용하면 최소한의 구성으로 Azure OpenAI 서비스를 Power Platform에 연결할 수 있습니다. 이 커넥터를 활용하면 코드를 작성하지 않고도 앱과 워크플로에 AI 기능을 추가할 수 있습니다.

사용자 지정 커넥터 만들기

사용자 지정 커넥터를 사용하면 고급 Azure OpenAI 엔드포인트를 포함해 모든 REST API에 연결할 수 있습니다. 트리거, 작업, 보안 설정을 직접 정의할 수 있고, Azure API Management에 API를 등록하며, OAuth 2.0이나 Azure Active Directory 같은 엄격한 보안 인증을 구현할 수 있습니다.

AI 기반 앱 만들기

Microsoft Power Platform과 Azure OpenAI로 AI 기반 앱을 만들어 비즈니스 프로세스를 혁신할 수 있습니다. Power Apps와 Power Automate가 함께 작동하여 작업을 자동화하고, 데이터를 분석하며, 인사이트를 제공하는 지능형 워크플로를 구축하도록 도와줍니다.

Power Apps 통합

Power Apps Studio를 열면서 시작합니다. 빈 화면에서 새 앱을 만들거나 비즈니스 요구에 맞는 템플릿을 사용할 수 있습니다. 분석할 텍스트나 요약할 문서처럼 사용자가 데이터를 입력할 입력 필드를 추가하고, AI 작업을 실행하는 단추를 배치하십시오.

Power Automate 워크플로

Power Automate를 사용하면 앱, 데이터, AI 모델을 연결하는 워크플로를 만들 수 있습니다. 먼저 새 흐름을 만드십시오. 새 레코드가 추가될 때나 사용자가 양식을 제출할 때처럼 트리거를 선택합니다. HTTP 작업이나 사용자 지정 커넥터를 통해 Azure OpenAI에 연결하여 흐름에 AI 작업을 추가하면 텍스트 분류, 요약, 감정 분석을 자동화할 수 있습니다.

테스트 및 배포

AI 기반 앱을 테스트하고 배포하면 예상대로 작동하고 안정적인 결과를 제공하는지 확인할 수 있습니다. 문제를 조기에 발견하고 높은 품질 기준을 유지하려면 체계적인 접근 방식을 따라야 합니다.

앱 테스트

앱이 AI 모델과 어떻게 상호 작용하는지 테스트하십시오. 구성을 일관되게 유지하도록 프롬프트 템플릿을 사용하고, 변경 사항을 추적할 수 있도록 메타데이터를 정리하며, 응답 시간과 정확도 같은 핵심 지표에 대한 모니터링을 설정하십시오.

프로덕션 배포

테스트를 마친 후에는 앱을 프로덕션 환경에 게시하십시오. 개발(Development), 테스트(Test), 프로덕션(Production)과 같이 여러 환경을 구성하십시오. 구조화된 ALM(Application Lifecycle Management, 애플리케이션 수명 주기 관리) 프로세스를 사용해 배포를 관리하고 오류를 줄이며, AI 성능 지표를 시간에 따라 추적하십시오.

거버넌스, 보안 및 비용 관리

AI 기반 솔루션을 구축하면 큰 이점을 얻을 수 있지만, 거버넌스, 보안 및 비용 관리에도 집중해야 합니다. 이 영역들은 데이터를 보호하고, 규제를 준수하며, 프로젝트를 지속 가능하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

비용 관리

Azure OpenAI 서비스를 사용하면 앱이 처리하는 토큰에 대해 비용을 지불하게 됩니다. AI 모델에 대한 각 요청은 토큰을 사용하며, 전체 토큰 수가 월별 청구 금액에 영향을 미칩니다. 예기치 않은 비용이 발생하지 않도록 명확한 예산을 설정하고 토큰 사용량을 면밀히 추적하십시오.

보안 및 규정 준수

데이터 보호는 필수입니다. Microsoft Purview를 사용해 민감한 정보를 분류하고 보호하며, Azure Storage Encryption으로 데이터를 암호화하고, 커넥터와 환경 간 데이터 이동을 제어하도록 데이터 손실 방지(DLP) 정책을 설정하십시오.

리소스 및 다음 단계

Microsoft Power Platform과 Azure OpenAI로 AI 기반 앱을 구축하는 방법을 알아보았습니다. 이제 더 많은 리소스를 살펴보고 기술을 심화하며 커뮤니티의 다른 사람들과 연결할 수 있습니다.

설명서 링크

다음 프로젝트의 길잡이로 공식 설명서부터 살펴보십시오. Microsoft는 Power Platform, Azure OpenAI, Power Apps 및 Power Automate에 대한 상세한 가이드와 참조 자료를 제공합니다.

커뮤니티 지원

문제를 혼자 해결할 필요는 없습니다. Azure 커뮤니티 지원 채널과 Stack Overflow에 참여하여 문제를 해결하고, 아이디어를 공유하며, 모범 사례에 대한 최신 정보를 얻으십시오.

결론적으로, Azure OpenAI와 Power Platform을 결합하면 상당한 비즈니스 가치를 얻을 수 있습니다. 조직은 무거운 소프트웨어 개발 부담 없이 확장 가능하고, 규정을 준수하며, 지능형 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 보안, 거버넌스 및 비용 관리에 대한 엄격한 기준을 유지하면 팀은 생성형 AI를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이 주제에 대한 더 많은 내용과 전문가의 상세 해설을 들으시려면 함께 제공되는 팟캐스트 에피소드를 방문해 보십시오: Build Production AI Apps with Azure OpenAI and Power Platform. 계속 구축하고, 보안을 유지하며, 로우코드 AI의 미래를 받아들이십시오!