Frontier Tuning: 우리 회사의 일하는 방식을 그대로 배우는 AI
범용 AI 모델은 똑똑하지만, “우리 회사가 일하는 방식”까지 알지는 못합니다. 우리만의 용어, 절차, 판단 기준, 그리고 수많은 워크플로는 조직마다 다르기 때문입니다. Microsoft Build에서 공개된 Frontier Tuning은 바로 이 간극을 메우려는 시도입니다.
Frontier Tuning은 조직의 컴플라이언스 경계(compliance boundary) 안에서, 자사의 데이터·프로세스·관행을 가지고 강화학습(reinforcement learning) 을 적용해 AI가 우리 비즈니스 방식 그대로 동작하도록 만드는 새로운 접근입니다. 현재 Forward Deployed Engineer(FDE) 를 통한 프라이빗 프리뷰로 시작하며, 앞으로 Microsoft Copilot Studio와 Microsoft Foundry에서 제공될 예정입니다.
이 글의 한 줄 요약 Frontier Tuning은 데이터를 외부로 내보내지 않고 조직의 컴플라이언스 경계 안에서 강화학습으로 에이전트를 튜닝해, AI가 우리 조직이 실제로 일하는 방식에 맞춰 점점 더 정확해지게 합니다. 프라이빗 프리뷰(FDE)로 시작해 Copilot Studio·Foundry로 확대됩니다.
무엇이 바뀌나: 세 가지 구성요소가 만드는 학습 루프
Frontier Tuning은 함께 맞물려 동작하는 세 가지 요소로 구성됩니다.
- 지속적으로 진화하는 환경(RLE): 튜닝은 관리형 강화학습 환경(Reinforcement Learning Environment) 에서 이뤄지며, 사후 학습(post-training)과 추론(inference) 모두에 사용됩니다. 학습 단계에서는 실제 워크플로·도구 사용·평가 신호로부터 배우되 운영 시스템에는 영향을 주지 않으며, 추론 단계에서는 Microsoft AI·OpenAI의 여러 프런티어·파인튜닝 모델을 탐색해 더 나은 후보 경로를 찾아 답을 돌려줍니다.
- 자사의 데이터·도메인 지식·워크플로: 콘텐츠, 절차, 관행, 용어, 워크플로 등 “우리 회사가 돌아가는 방식”을 RLE 안으로 가져옵니다. 데이터 사이언스 학위가 없어도 쓸 수 있도록 가이드형으로 설계되어, 더 많은 구성원이 직접 튜닝에 참여할 수 있습니다.
- 컴플라이언스 경계를 벗어나지 않는 산출물: 튜닝된 모델·임베딩·스킬·오케스트레이션 로직·런타임 하니스가 만들어지며, 이 모든 것이 자사 데이터·자사 통제 하에, 경계를 벗어나지 않고 동작합니다. 모델은 원본 데이터의 접근 제어를 그대로 상속하므로, 원본을 볼 수 있는 사람만 그 데이터로 만든 모델에 접근할 수 있습니다.
이 세 가지가 하나의 루프를 이루어, 에이전트와의 상호작용이 쌓일수록 모델과 하니스가 함께 진화하고, 결과적으로 에이전트가 “우리가 실제로 하는 일”에 점점 더 능숙해집니다.
왜 중요한가: “우리 방식”을 가르치면 결과 품질이 달라진다
범용 모델에 프롬프트만 잘 쓰는 것으로는 한계가 있습니다. Frontier Tuning의 핵심 가치는 조직 고유의 일하는 방식 자체를 모델에 학습시킨다는 데 있습니다.
- 운영 시스템과 분리된 환경에서 안전하게 학습 — 도구가 가상화되어 프로덕션에 영향 없음
- 데이터가 컴플라이언스 경계 밖으로 나가지 않음 — 보안·거버넌스 우려 최소화
- 접근 제어 상속으로 권한 모델의 일관성 유지
- 상호작용마다 지속적으로 개선되는 자기 강화 루프
실제 한 사례에서는 작업 성공률이 13%에서 87%로 향상되었습니다(Microsoft HR 워크플로 기준).
활용 시나리오와 도입 경로
Frontier Tuning은 이미 여러 조직에서 활용되고 있습니다. Land O’Lakes, EY, Bristol Myers Squibb, Pearson, McKinsey, McCarthy Tétrault, Josh Bersin Company 등이 초기 파트너로 참여하고 있습니다. 예컨대 EY는 세무 도메인에 튜닝된 추론 LLM과 자사 전문 지식을 결합해, RLE 안에서 자문 에이전트를 튜닝하고 이를 전 세계 7만 5천 명의 세무 전문가에게 배포할 계획입니다.
도입 경로는 이미 쓰고 있는 도구에 자연스럽게 녹아듭니다.
- Copilot Studio: 트랜스크립트, 지식 베이스, Microsoft 365 아티팩트 등을 활용해 이미 사용 중인 에이전트를 RLE로 개선 (제공 예정)
- Microsoft Foundry: 개발자가 RLE를 구성하고 데이터를 가져와 Microsoft AI 모델과 런타임 동작을 튜닝 (세부 내용은 추후 공개)
- Forward Deployed Engineering(FDE): 현재 프라이빗 프리뷰. 시나리오 정의 → 평가 기준 설정 → 튜닝 실행 → 에이전트 제공까지 자사 환경 안에서 엔드투엔드 협업
출시 일정
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 발표 | Microsoft Build (2026년 6월) |
| 현재 제공 | Forward Deployed Engineer를 통한 프라이빗 프리뷰 |
| 예정 | Microsoft Copilot Studio · Microsoft Foundry 지원 (수개월 내 세부 공개) |
도입 관점 체크포인트
- 컴플라이언스 경계 정의: 어떤 데이터가 RLE 안에 들어오고, 경계가 어디까지인지 명확히 설정
- 접근 제어 설계: 모델이 원본 데이터 권한을 상속하므로, 사전에 데이터 권한 체계를 정돈
- 평가 기준(eval) 마련: 무엇을 “성공”으로 볼지 정의해야 강화학습이 올바른 방향으로 수렴
- 시작 경로 선택: Copilot Studio / Foundry / FDE 중 조직 역량과 시나리오에 맞는 경로 결정
마무리
Frontier Tuning은 “더 똑똑한 범용 모델”을 넘어, 우리 조직의 방식을 이해하는 전용 지능을 만드는 방향입니다. 데이터를 밖으로 내보내지 않고도 강화학습으로 에이전트를 길들일 수 있다는 점은, 보안·거버넌스가 중요한 엔터프라이즈에 특히 의미가 큽니다. 우리 회사가 실제로 일하는 방식을 가르칠수록, AI는 그만큼 더 정확하고 예측 가능하게 일합니다.
※ 본 글은 Microsoft 365 Developer Blog의 Frontier Tuning: Teaching AI to work the way you do를 바탕으로 한국 독자용으로 정리했습니다. 자세한 내용은 원문과 aka.ms/frontiertuning을 참조하세요. 출시 일정·기능은 변경될 수 있습니다.