[킨드릴코리아 류주복 대표] 인공지능(AI)의 발전은 초기의 단순한 알고리즘에서 시작하여 이제는 혁신적인 생성형 AI 모델로 진화하였다. 이 모델들은 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있도록 학습되어, 숙련된 작업자의 생산성을 크게 향상시키고 있다.

완전한 인지능력을 가진 AI의 출현은 아직 멀게 느껴질 수 있지만, 현재 AI 기술은 이미 상당한 진전을 이루었으며, 앞으로의 발전은 AI 진화의 중요한 이정표가 될 것이다. 그러나 이러한 발전과 함께 윤리적 문제와 규제, 법적 위험을 해결하는 것이 중요해 졌다.

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최근 영국에서는 28개 정부기관이 AI의 위험성을 인식하고 '심각한, 심지어 재앙적인 피해 가능성'을 인정하는 문서에 서명함으로써 책임 있는 개발을 위해 함께 노력하기로 합의했다. 유럽연합은 AI의 유해한 응용을 억제하는 법 초안을 통과시켰다. 또한 미국에서는 바이든 대통령이 빠르게 발전하는 기술에 대한 가드레일 구축을 장려하는 행정 명령에 서명하기도 했다. 한국도 예외가 아니다. AI 도입에 따른 개인의 권리 침해를 막기 위해 개인정보보호법 내 “자동화된 결정에 대한 정보주체의 권리”를 새롭게 신설하여 산업전반에 확산되는 AI 기술에서 정보 주체의 권리를 보호하기 위한 법적 근거를 마련하였다. 이러한 노력은 AI를 책임감 있게 설계하고 배포하는 것이 우리 시대의 가장 시급한 문제 중 하나임을 분명히 보여준다.

그럼에도 불구하고 혁신 가속화, 생산성 및 효율성 향상 등의 이점이 우려되는 것보다 더 크게 인식되고 있어 AI의 성장은 불가피하다. 스탠포드 대학의 인공지능 지수 보고서에 따르면, AI 연구와 관련 기술의 수요가 증가하고 있으며, AI 기술을 채택한 기업들은 비용 절감과 수익성 증대의 혜택을 누리고 있다. 생성형 AI는 고객과 직원 경험을 개선하고, 혁신을 가속화하는 도구로 사용될 수 있다. 콜센터에 도입된 기술을 예로 들면, 이전에는 챗봇과 같은 대화형 AI 인터페이스가 고객과의 소통에 사용되었다면, 이제는 생성형 AI를 통해 가상 서비스 어시스턴트는 맞춤형 인사이트를 제공하고, 생산성 도구는 대화를 요약 및 번역하며, 기업은 통화 품질을 개선할 수 있는 방법을 분석할 수 있다.

기업이 AI 기반 비즈니스 성과를 달성하는 데 이처럼 AI 모범 사례에 투자하고 데이터 전문 지식을 적극 활용하는 것이 필요하다. 다만 AI 기술을 활용하는 방법을 고려할 때, 책임감 있게 이를 달성하는 것이 기업 모두가 해야 할 일이며 이를 위해 취해야 할 중요한 단계는 다음과 같다:

AI 네트워크 이미지 / 출처=킨드릴코리아

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강력한 데이터 기반 구축

AI 기술의 성능은 데이터의 품질에 달려있다. 기업은 정확하고 접근 가능하며 상호운용성이 뛰어난 데이터 기반을 구축해야 한다. 다양한 소스의 데이터를 통합하고, 고객 데이터와 개인 정보를 보호하며, 보안 설계 원칙을 적용하여 데이터를 보호해야 한다. 강력한 데이터 전략을 통해 기업은 의사 결정에 필요한 인사이트를 수집하고 비즈니스 성공으로 이끌 수 있는 유리한 입지를 확보할 수 있다.

안전 장치 마련

생성형 AI를 대규모로 배포할 때는 위험 관리 가이드라인을 개발해야 한다. 예를 들어 해커의 유해한 텍스트 삽입 방지, 민감 정보의 유출 방지, 잘못된 정보 모니터링 등이 포함된다. 투명성과 책임성을 유지하기 위한 강력한 거버넌스 개발도 필요하며 이를 위해서는 사람의 감독이 필수적이다.

적합한 사례에 적합한 사용

모든 상황에서 생성형 AI를 사용하는 것이 최선은 아니다. 비용과 지속 가능성을 고려하여 전통적인 AI 솔루션이 비즈니스 성과를 달성하는 데 더 적합한 경우도 있다. 모델의 처리 능력, 산출량, 비용 등을 신중히 고려해야 한다.

AI는 우리 사회의 여러 분야에서 혁신의 촉매제가 될 수 있다. 교육, 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업에서 AI의 도입은 생산성을 높이고, 효율성을 극대화하며, 새로운 기회를 창출할 수 있다. 그러나 이러한 혁신이 진정한 가치를 가지기 위해서는 기술 그 자체보다도 이를 사용하는 우리의 태도와 접근 방식이 중요하다. 기업과 정부는 AI 기술을 활용하여 혁신을 이루는 동시에, 윤리적 기준과 규제를 준수하고, 사회적 책임을 다해야 한다. AI의 편견을 줄이고, 잘못된 정보의 확산을 방지하며, 인간의 감독 하에 투명한 운영을 보장하는 책임 있는 접근 방식이야 말로 AI 기술을 올바르게 활용하는 기반이 될 것이다.

글 / 킨드릴코리아 류주복 대표 (jbryu@kyndryl.com)

류주복 킨드릴코리아 대표 / 출처=킨드릴코리아

킨드릴코리아 류주복 대표이사는 비즈니스 컨설팅 및 기술 리더십 역할을 수행하며 금융, 제조, 리테일 등 다양한 영역에서 업계 전문성을 쌓아왔다. 이와 함께 성장 전략 및 변화 관리 분야에서 쌓은 경험을 바탕으로 한국 비즈니스의 성장 및 관리를 위한 전략과 운영 방향을 제시하고 고객의 디지털 혁신을 지원하고 있다. 또한 글로벌 팀과의 긴밀한 협업을 통해 킨드릴의 IT 컨설팅 및 서비스 역량을 한국에 도입하는데 주력하고 있다.

편집 / IT동아 김영우 (pengo@itdonga.com)

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