[신재용 드롭박스 매니저]

신재용 드롭박스 한국/베트남 비즈니스 및 파트너 세일즈 매니저

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[신재용 드롭박스 한국/베트남 비즈니스 및 파트너 세일즈 매니저]AI 급류에 거의 모든 산업이 함께하고 있다고 말해도 과언이 아닌, AI 시대이다. 생성형 AI의 등장 이후 전 세계 수많은 기업들이 이를 도입하기 위해 공격적인 투자를 이어가고 있다. 하지만 역설적이게도, 이들 중 무려 95%가 아직 재무적 성과를 내는 단계에 도달하지 못하고 있다. AI가 산업 전반에 빠르게 확산되고 있음에도 대부분의 기업이 실질적인 결과를 얻지 못하고 있다는 사실은, 지금 우리가 사용하는 일반적인 AI 툴의 한계를 여실히 보여준다.

AI 툴이 직면하는 한계 중 하나는 바로 '맥락 파악'의 부재이다. 기업들은 방대한 데이터 속에서 필요한 정보를 신속하게 찾고 업무 효율을 높이기 위해 다양한 AI 기반 정보 검색 시스템을 도입하고 있다. 하지만 이러한 시스템 대부분은 여전히 키워드 중심의 단순한 검색에 머무는 경우가 많다. AI가 아무리 많은 데이터를 학습하더라도 맥락을 읽지 못한다면, 그 결과는 결국 '검색어 중심의 단편적 답변'에 그칠 수밖에 없다.

더구나 오늘날의 업무 환경에서는 텍스트 문서뿐 아니라 PDF, 이미지, 영상 등 다양한 유형의 파일이 함께 다뤄진다. 그럼에도 불구하고 텍스트 기반 분석에 머무는 AI는 이들 간의 연관성을 파악하지 못해 분절된 정보만을 제공하게 된다. 진정한 생산성과 정확한 의사결정을 위해 지금 필요한 것은 데이터를 표면적으로 처리하는 수준을 넘어, 다양한 유형 및 형식의 파일 간 맥락을 이해하고 연결할 수 있는 AI, 즉 '컨텍스트 인식 AI(context-aware AI)'이다.

컨텍스트 인식 AI는 NLP(자연어 처리)와 머신러닝 기술을 기반으로 사용자의 질의에 담긴 의미와 의도를 함께 이해한다. 이러한 AI는 단순한 키워드 검색이 아니라, 맥락에 기반한 보다 정교한 결과를 제공한다. 특히 드롭박스 대시(Dropbox Dash)와 같은 AI 기반 범용 검색 툴은 이메일, 클라우드, 협업 툴 등 여러 환경에 흩어진 정보를 연결하고 통합한다. 이를 기반으로 컨텍스트 인식 AI는 여러 플랫폼에 흩어져 있는 정보 간의 관계를 파악하고, 더 큰 맥락 속에서 사용자의 의도를 반영한 정확한 정보를 제공한다. 정보 검색에서 더 나아가 검색에서 요약, 정리, 공유로 이어지는 워크플로 전반을 지원함으로써 의사결정 과정 전체를 혁신한다.

컨텍스트 인식 AI의 진정한 가치는 단순히 정보를 맥락적으로 찾아내는 데 그치지 않고, 업무 흐름 전반의 효율성을 높이는 데 있다. 사용자의 업무 맥락과 행동 패턴을 분석해 필요한 정보를 적절한 시점과 형식으로 제시한다. 예를 들어 사용자가 회의 일정을 캘린더에 등록하고 관련 메일을 주고받는다면, 컨텍스트 인식 AI는 일정, 최근 대화, 공유 문서 등을 인식해 회의 주제와 연관된 자료를 자동으로 모으고 주요 논점을 요약해 보여준다. 또한 신규 팀원의 경우, 접근 가능한 데이터를 기반으로 관련 업무 히스토리를 한눈에 파악할 수 있어 팀에 빠르게 적응할 수 있다. 이 과정에서 사용자의 검색 패턴과 피드백을 학습하며, 시스템은 지속적으로 정교해진다.

한편, 이러한 AI툴을 사용할 경우에 유의점이 있다. AI가 더 많은 데이터를 학습하고 활용할수록, 그 과정에서 다루는 정보의 민감도 역시 높아지게 된다. 따라서 기업은 컨텍스트 인식 AI를 도입하기에 앞서, 강력한 데이터 보안과 거버넌스 체계를 갖춘 솔루션인지를 면밀히 검토해야 한다. 접근 권한 관리, 암호화, 정기적인 보안 점검이 보장되지 않으면 기술의 효율성도 한계에 부딪히기 때문이다. 특히, 고객 데이터를 외부 AI 모델 학습에 사용하거나 판매하지 않는지 확인하는 것도 중요하다. 결국 컨텍스트 인식 AI의 지속 가능한 경쟁력은 기술적 정교함뿐 아니라, 투명한 관리와 신뢰할 수 있는 보안 구조에서 완성된다는 사실을 잊어서는 안 된다.

AI의 성패를 가르는 것은 단순히 업무 도입 여부가 아니다. 핵심은 맥락을 이해하고 상황에 맞게 반응할 수 있는 시스템을 얼마나 전략적으로 활용하느냐에 달려 있다. 실제로 성과를 내고 있는 상위 5%의 기업들의 사례를 살펴보면, 대부분 자체 개발 대신, 잘 훈련된 외부 전문 AI 솔루션을 선택해 운영 효율을 극대화하고 있다는 것을 알 수 있다. 이제 기업들은 AI를 '어떻게 도입할 것인가'를 고민할 때를 지나, '어떤 솔루션으로 맥락을 읽게 할 것인가'에 집중해야 한다. 그 선택이 향후 AI 경쟁력의 격차를 결정짓게 될 것이다.

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