[IT-컴플라이언스] EU AI Act 타임라인 한 장 요약 (2025~2027): 무엇이 언제 적용되나

EU AI Act 타임라인 한 장 요약 (2025~2027): 무엇이 언제 적용되나

EU AI Act는 “AI를 쓰는 기업”과 “AI를 만드는 기업” 모두에게 단계적으로 의무를 부과하는 규제 프레임워크입니다.
특히 금지(Prohibition)·투명성·거버넌스·고위험(High-risk) 준수가 핵심이며, 준비가 늦으면 감사/조사 대응, 계약 리스크, 서비스 중단 같은 운영 이슈로 이어질 수 있습니다.
이 글은 2025~2027 핵심 적용 일정을 “실무 관점 체크리스트”로 정리해, 오늘 바로 내부 준비에 쓸 수 있게 구성했습니다.

이 글에서 얻을 수 있는 것
1) 2025~2027 단계별 적용 일정(핵심 날짜) 한 번에 정리
2) 조직(법무/보안/개발/데이터)별 준비 항목을 체크리스트로 확보
3) GPAI(범용 AI)·고위험 AI 대응을 위한 최소 운영 프로세스 설계

 

목 차

1. EU AI Act 한 줄 정의와 범위
2. 2025~2027 적용 타임라인(핵심 날짜)
3. 누가 무엇을 준비해야 하나(역할별 의무)
4. 실무 준비 로드맵(90일/180일/1년)
5. 운영 체크리스트 + FAQ + 결론

 

1. EU AI Act 한 줄 정의와 범위

EU AI Act는 AI 사용을 “위험 기반(risk-based)”으로 분류하고, 위험 수준에 따라 금지/제한/의무를 단계적으로 적용합니다.
실무적으로는 “우리 조직이 AI를 제공(Provider)하는지, 혹은 업무에 사용/배포(Deployer)하는지”를 먼저 구분해야 합니다.

1.1 왜 ‘Trust Builder’ 관점에서 중요할까?

AI 규제는 단순한 법무 이슈가 아니라, 보안·개인정보·컴플라이언스 운영 체계를 요구합니다. 즉, “준수(Compliance)”는 곧 “신뢰(Trust)”를 위한 시스템 설계입니다.
특히 계약서/입찰/공공/금융/헬스케어 분야는 규제 준수가 곧 시장 진입 조건이 되기 쉬워, 사전에 문서화·증적(로그)·책임 분리를 갖춰야 합니다.

포인트: 규제 대응은 “정책 문서 1장”이 아니라, 사람(역할) + 프로세스 + 증적(로그/테스트)로 완성됩니다.

 

2. 2025~2027 적용 타임라인(핵심 날짜)

EU AI Act는 한 번에 전면 적용이 아니라, 의무가 “파도처럼” 순차 적용됩니다. 아래 표는 2025~2027에 실무 영향이 큰 날짜만 압축한 버전입니다.

날짜	무엇이 적용?	실무에서 해야 할 일(요약)
2025-02-02	금지 AI 관행 + AI 리터러시	금지 사례 사용 여부 점검(사용 중단/대체), 내부 교육(AI Literacy) 체계 수립, “누가 어떤 AI를 쓰는지” 인벤토리부터 정리
2025-08-02	거버넌스 + GPAI 의무	GPAI(General-Purpose AI, 범용 AI) 사용/제공 여부 분리, 공급망(벤더) 증빙 요구 항목 정의, 정책·로그·평가 프로세스 최소 구성
2026-08-02	원칙적으로 전면 적용(예외 제외)	운영 프로세스 표준화(검토/승인/배포/모니터링), 내부 감사 대응 문서(정책/절차/기록) 패키지화
2027-08-02	일부 고위험(규제 제품 내장) 전환 기간 종료	고위험 AI가 “규제 제품”에 포함되는 경우 전환 종료 시점에 맞춰 시험/기술문서/적합성 평가(Conformity) 체계 확보

2.1 타임라인 해석 팁(현업용)

2025년은 “즉시 중단해야 하는 금지 영역”과 “교육/거버넌스”가 핵심이고, 2026~2027년은 “운영 체계가 실제로 감사·제재를 견딜 수 있느냐”가 핵심입니다.
즉, 2025년에 인벤토리/정책/교육/벤더 증빙 요구를 못 잡으면, 2026~2027에 비용이 폭증하는 구조로 흘러갈 가능성이 큽니다.

 

3. 누가 무엇을 준비해야 하나(역할별 의무)

규제 대응이 실패하는 대표 원인은 “법무만의 일”로 보는 것입니다. 실제로는 아래처럼 역할이 분리되어야, 문서와 증적이 운영에서 살아남습니다.

3.1 조직별 준비 포인트(요약)

조직/역할	준비해야 할 것(실무)
법무/컴플라이언스	AI 사용 정책(허용/금지/승인 절차), 벤더 계약 조항(책임/보증/증빙), 고위험 가능성 판단 기준, 내부 감사 대응 문서 템플릿
보안	데이터 분류/접근제어, 프롬프트 인젝션 대응(가드레일), 로그/모니터링(누가 어떤 데이터로 어떤 모델을 호출했는지) 설계
데이터/개인정보	개인정보 최소화/마스킹, 학습/튜닝 데이터 출처 정리, 데이터 보관/삭제 정책, 외부 전송 통제
개발/ML팀	모델 선택 근거, 평가(성능/편향/안전) 리포트, 배포 전후 회귀 테스트, 버전관리(모델/프롬프트/RAG 인덱스)
서비스/운영	사용자 안내(투명성), 고객 문의 대응 프로세스, 이슈 트리아지(오답/민감정보/정책위반) 및 개선 루프

실무 포인트: “정책 문서”와 “증적(로그/테스트/승인 기록)”이 한 세트로 남아야, 감사/조사에서 방어가 됩니다.

 

4. 실무 준비 로드맵(90일/180일/1년)

이 섹션은 “오늘 시작하면 무엇부터?”를 위한 실행 로드맵입니다. 핵심은 빠르게 인벤토리를 만들고(90일), 운영 체계를 문서+증적으로 고정(180일), 고위험 대비 체계를 1년 안에 정착시키는 것입니다.

4.1 [0~90일] AI 인벤토리 + 금지 영역 점검 + 교육(리터러시)

첫 단계는 “우리 조직이 AI를 어디에 쓰는지”부터 잡는 것입니다. 모델 이름보다 업무 시나리오·데이터·권한·벤더를 중심으로 정리하세요.

• AI 사용 인벤토리: 업무/사용자/모델/데이터/출력/보관/벤더
• 금지 영역에 해당 가능성 1차 스크리닝(리스크 High 시 즉시 중단/대체)
• AI Literacy(교육) 최소 패키지: 사용 수칙, 민감정보 금지, 검증 습관

4.2 [90~180일] 거버넌스 + 벤더 증빙 + 로그/회귀 테스트

이 구간부터는 문서만으로 부족합니다. 로그/승인/평가/배포가 실제로 돌아가야 합니다. 특히 외부 GPAI를 쓰는 조직은 “벤더가 제공하는 증빙”을 어떤 형식으로 받을지 정해야 합니다.

• AI 사용 승인 프로세스: 신청 → 위험평가 → 승인 → 배포 → 모니터링
• 벤더 증빙 요청 템플릿: 데이터 처리, 보안, 모델 업데이트, 책임/지원
• 운영 로그: 누가/언제/무엇을/어떤 데이터로/어떤 모델에 요청했는지
• 회귀 테스트: 대표 질문 세트 고정 + 업데이트 시 품질 악화 감지

4.3 [180일~1년] 고위험(High-risk) 가능성 대비 체계 고도화

고위험으로 분류될 가능성이 있는 도메인(채용/교육/의료/금융/공공 등)은 품질/안전 평가와 기술문서 체계를 “나중에” 붙이기 어렵습니다. 초기에 최소 형태라도 만들어 두면 전환 비용이 크게 줄어듭니다.

• 평가 리포트 표준화: 성능/편향/안전/보안 테스트 결과 기록
• 버전관리: 모델/프롬프트/RAG 인덱스/정책 변경 이력
• 사고 대응: 오답/유출/정책 위반 케이스의 대응·재발방지 프로세스

5. 운영 체크리스트 + FAQ + 결론

마지막 섹션은 실제로 문서에 붙여 사용할 수 있도록 체크리스트 형태로 제공합니다. “오늘 당장 할 일”을 빠르게 점검하고, 부족한 부분은 4장의 로드맵으로 되돌아가 보완하면 됩니다.

5.1 배포 전/후 운영 체크리스트(로그·회귀 테스트)

No	체크 항목	상태
1	AI 사용 인벤토리(업무/사용자/데이터/모델/벤더/보관) 최신화	□
2	금지 영역/민감정보 처리/외부 전송 기준 문서화 및 교육(AI Literacy) 실시	□
3	승인 프로세스(신청→평가→승인→배포→모니터링) 운영 가능 상태	□
4	운영 로그: 누가/언제/무엇을/어떤 데이터로/어떤 모델에 요청했는지 추적 가능	□
5	회귀 테스트 세트 고정(대표 질문/정답 기준) + 업데이트 시 자동/반자동 실행	□
6	벤더 증빙 요청 템플릿 준비(보안/데이터/업데이트/지원/책임 범위)	□
7	사고 대응 프로세스(오답/유출/정책위반) 및 재발방지 루프 운영	□

5.2 FAQ

Q. 2025년에 가장 먼저 해야 할 1가지는 무엇인가요?
A. AI 사용 인벤토리입니다. “누가/어떤 모델을/어떤 데이터로” 쓰는지 모르면 금지/교육/거버넌스 모두 실행이 불가능합니다.

Q. 외부 LLM(GPAI)을 쓰기만 해도 준비가 필요한가요?
A. 네. 직접 모델을 개발하지 않아도, 운영 관점에서 벤더 증빙·로그·데이터 통제·승인 프로세스가 필요합니다.

Q. 2026~2027에 “갑자기” 준비하면 안 되나요?
A. 위험합니다. 규제 대응은 문서만으로 끝나지 않고, 운영 증적(로그/테스트/승인 기록)이 쌓여야 방어가 됩니다.

5.3 핵심 요약(한 문단 결론)

2025~2027 EU AI Act 대응의 핵심은 “규정 요약”이 아니라 운영 체계입니다. 2025년에는 금지 영역 점검과 AI Literacy(교육), 인벤토리 구축으로 바닥을 만들고, 2025-08 이후에는 GPAI/거버넌스 의무를 대비해 벤더 증빙·승인 프로세스·로그·회귀 테스트를 고정해야 합니다. 그 위에서 2026~2027에는 고위험 가능성까지 고려한 평가/문서/버전관리 체계를 쌓아 “감사/조사”를 견디는 Trust Builder로 완성하는 것이 가장 현실적인 전략입니다.

마무리: 오늘 할 일은 단순합니다. AI 인벤토리를 만들고, 금지/교육/거버넌스/로그/테스트를 “문서+증적”으로 묶어 운영하세요.