같은 차를 타고 같은 길을 따라 함께 여행을 가더라도 이 여정 속에서 각자가 보고 듣고 느끼는 것은 모두 다르다. 이는 우리 모두가 함께 인공지능(AI) 시대로의 여정을 시작했지만, 서로 다른 생각을 하는 것과 마찬가지인 모습이다. 특히, 최근에는 기업 내에서도 의사결정을 내리는 최고경영진과 실무자들 사이에서 인식의 괴리감에 따른 문제도 지적되고 있다.
사실 이러한 문제의 시작은 모두의 ‘시선’이 다르기 때문일 것이다. 경영진은 생성형 AI를 ‘마법의 지팡이’처럼 생각하지만, 실무자들은 이를 고도로 복잡하고 위험한 ‘기술 덩어리’로 마주한다. 이런 괴리감 속에서 고도의 과학 기술을 마치 마법처럼 사용하기 위해서는 부족한 부분을 채워 줄 ‘도움’이 필요하다. 오늘날 AI 기술 도입에 있어 자체 개발보다 현실과 타협을 통한 ‘도입’이 더 현실적으로 다가오는 이유이기도 하다.
지난 5일 서울 중구 웨스틴조선호텔서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2024’서 진행된 김종찬 메가존클라우드 전무의 발표는 기업 내부와는 또 다른 시각에서의 입장을 보여 준다. 특히 여러 가지 의미로 이제 AI 시대로의 움직이 본격화된 것과 함께 부작용보다는 순작용에 집중하고, 관망과 규제보다는 적극적인 수용과 관리가 필요하다고 지적한다. AI 시대로의 진입에도 본질은 핵심 가치에 대한 ‘집중’이라는 점도 중요한 부분이다.
기업의 AI 도입, 이제는 ‘임계점’ 지나 ‘확산’ 단계
현재 우리가 사용하는 기술의 대부분은 처음 선보인 뒤 기술, 문화적으로 안착되기까지 상당한 시간이 필요했다. 처음 등장했을 때는 큰 기대를 모았지만 안착되기까지의 ‘과도기’를 넘지 못하고 사라지는 기술도 제법 있었다. ‘AI’를 이런 관점에서 바라보면 ‘생성형 AI’의 등장 이후 큰 기대를 모은 인공지능 기술은 이제 가능성을 탐색하는 시기를 지나 본격적인 활용이 모색되는 단계로 접어든 모습이다.
가트너는 기업에서의 ‘생성형 AI’ 활용에 대한 예측에서 “2023년 생성형 AI를 활용하는 기업은 전체의 5%에도 채 미치지 못하겠지만, 2026년에 이르면 80% 이상의 기업이 다양한 형태로 생성형 AI 기반의 애플리케이션을 활용할 것이다” 라고 전망한 바 있다. 최근 발표된 ‘하이프 사이클’ 곡선에서 ‘생성형 AI’는 기대의 최정점을 지나 현실과 충돌하는 단계에 진입한 것으로 보인다. 하지만 그럼에도 생성형 AI가 가진 기술에 대한 기대와 가능성은 여전히 큰 것으로 평가된다.
김종찬 메가존클라우드 전무가 주목한 또 다른 지표는 ‘오픈소스 커뮤니티’의 움직임이다. 지난 해까지 커뮤니티 환경 전반에서 가장 주목하던 영역은 ‘기반 모델’이었다. 하지만 최근에는 모델 뿐만 아니라 AI 인프라나 애플리케이션 구축, 활용에서의 편의를 높이기 위한 프로젝트들이 부상하는 등 생태계 전반이 확장되고 있다는 것이다.
기업 고객들의 요구사항을 실제로 구현하는 메가존의 입장에서도 기업들의 인식이 바뀐 점이 확실히 보이는 듯 하다. 김종찬 전무는 “지난 해는 많은 기업들이 AI 기술에 대해 ‘개념검증(PoC)’ 단계에 그쳤지만 올해 1분기 이후 활용에 확신이 생긴 모습이다. 이전에는 신뢰성에 대한 의문이 있었다. 하지만 최근에는 오픈소스 도구들이 많이 등장하고 실증사업들이 나오면서 정보 공유도 늘었다. 투자에 대한 근거와 내부 동력도 확보된다. 이제는 실제 운영 환경 도입으로 발전되는 모습이다”라고 언급한 바 있다.
한편, 이미 ‘대세’가 된 기술은 마냥 막기보다는 관리 가능한 수준으로 수용하는 것이 현실적이라는 입장도 있다. 많은 기업들의 IT 환경에서 업무 등에 사용되지만 인가되지 않고 관리 가능한 영역 밖에 있는 ‘쉐도우 IT(Shadow IT)’ 영역은 보안 등에서 위협 요소가 된다. 특히 ‘챗GPT’의 등장 초기에는 몇몇 기업들에서 퍼블릭 클라우드 위의 AI 서비스에 내부 기밀 자료를 업로드하는 사건사고들이 등장하기도 했다.
메가존클라우드는 이에 대해 “단순히 막거나 금지시키기보다는 문화적 변화를 통해 대응해야 한다”고 제시한다. 특히 이미 어떤 형태로건 새로운 기술이 업무에 활용되고 있음을 받아들이고 기술을 조직 차원에서 수용하며 내부 데이터와의 결합으로 비즈니스에 효과적으로 활용될 수 있게 지원해야 한다는 것이다. 물론 이 과정에서 지속적인 관리가 가능하도록 데이터 관련 정책을 확장해야 하는데 이는 내부의 작은 변화로부터 시작된다는 것이다.
확신 가질 수 있는 방향 향해 점진적으로 진행하는 변화 전략
새로운 길을 가는 여정에 있어서도 위험을 줄이고 자연스러운 전환을 위해서는 몇 가지 새롭지 않은 ‘정석’이 중요할 때가 있다. 대표적으로는 ‘시작이 반’인 만큼 일단 작은 규모에서라도 새로운 기술을 실제로 활용하는 사례와 경험을 만들고 이를 기반으로 점차적으로 확장해 간다는 전략이 있다. 변화의 방향과 목적을 명확히 하고, 이를 위한 ‘모범 사례’를 충실히 따라 가는 것도 지금까지 역사에서 충분히 검증된 성공의 방향이다.
일단 작은 규모의 프로젝트부터 시작해 점차적으로 확장해 나간다는 전략은 앞으로의 발전 방향성이 명확치 않은 과도기에 미래의 불확실성에 대한 부담을 줄이면서도 앞으로 필요할 실전 경험을 쌓을 수 있는 좋은 방법이 될 것이다. 하지만 이 때부터 ‘큰 그림’을 그려놓지 않으면 향후 확장 단계에서 예상하지 못했던 어려움을 겪을 수 있다는 점도 염두에 둬야 한다.
AI 기술을 어떻게 활용할 것인지 ‘목적’을 명확히 하는 것도 중요할 것이다. 생성형 AI는 무한한 가능성을 만들어낼 수 있다고 하지만 이를 통해 비즈니스에서 도움을 얻기 위해서는 명확한 목표가 필요하다. 프로젝트의 시작에 앞서 목표가 얼마나 명확히 정해지느냐에 따라 목표 달성을 위한 여정의 길이와 굴곡이 달라질 것이다. 기업의 여정을 돕는 입장에서도 고객의 목표가 명확하면 이를 만족시키는 솔루션의 조합과 구현, 참고할 만한 사례를 찾는 것도 더욱 명료해진다.
목적과 전략이 분명해지면 목적을 구현할 수 있는 가장 편안한 여정을 찾으면 된다. 목적이 분명해지면 기술적인 부분에서 선택의 어려움도 줄어들 수 있고 다양한 경험을 갖춘 전문가들의 도움을 받을 수도 있다. 메가존의 경우 MSP(Managed Service Provider)의 위치에서 고객에 다양한 제품과 서비스가 결합된 ‘오퍼링’을 제공할 수 있는 위치에 있다. 특히 ‘서비스’에서 메가존의 전문 컨설팅 서비스는 기업들에 ‘제 3자’의 입장으로 좀 더 넓고 객관적인 시각과 통찰력을 제공할 수 있는 위치다.
작은 규모로 시작해 점점 확장해 가는 전략으로 시작한다면 클라우드 서비스를 기반으로 시작하는 것도 좋은 방법이다. 특히 기업의 핵심 ‘비즈니스 로직’에만 집중하고 싶다면 이 외의 부분들은 모두 신경쓰지 않아도 되는 ‘완전 관리형’ 서비스가 좋은 선택이다. 메가존클라우드가 제시하는 아마존웹서비스(AWS)의 생성형 AI 구현을 위한 기술 구성은 인프라와 구축 도구, 애플리케이션 계층으로 구성돼 있는데 특히 ‘배드록(Bedrock)’이나 ‘아마존 Q’ 애플리케이션을 주목할 만 하다.
한편, 메가존클라우드의 ‘GenAI 360’ 서비스는 컨설팅에서부터 모델 개발과 훈련, 대화형 AI 서비스의 개발에서 운영에 이르기까지 생성형 AI 기반 서비스를 도입, 활용하는 과정 전반을 통합 제공하는 오퍼링이다. 또한 기존의 ‘DP(DataPlatform)360’ 데이터 플랫폼은 AI의 기반이 되는 ‘데이터’를 효과적으로 다루는 방법을 제시한다. 마치 ‘마법’같은 AI 시대로의 여정이라도 고도로 발달된 기술은 마법과 구별할 수 없을 특이점을 만들어낼 수 있을 것이다.
권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com
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