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유경범 네이버클라우드 상무는 ‘클라우드빅테크2024’에서 ‘클라우드 기반의 AI 활용 전략’을 주제로 발표하며 “AI 자체는 하나의 솔루션일 뿐 모든걸 해결할 수는 없다”고 말하며 이같이 강조했다.
그는 먼저 지난 2022년부터 지난해까지 이어진 AI 열풍이 차츰 가라 앉기 시작했으며, 시장에서는 AI산업 ‘캐즘’ 우려가 나오고 있다고 분석했다. 캐즘은 일정 기술이 대중화 되기 전에 발생 가능한 일시적 수요 둔화 현상으로, 일찍이 기술을 경험한 ‘얼리어답터’ 외에도 다수 이용자에게 상용화되기 전에 발생하는 소비 정체를 의미한다.
유 상무는 “시장에서는 현재 상황을 AI거품론으로 해석하는 이들과 조정이라고 분석하는 이들이 갑론을박을 펼치고 있는 상황”이라며 “AI기술이 이같은 캐즘을 넘어설 수 있을 것인지에 대한 질문이 제기되고 있다”고 설명했다.
유 상무는 AI 캐즘을 넘어서기 위해서는 AI 자체에 대한 기대보다는 AI를 발판 삼아 달성 가능한 이익에 집중해야 한다는 생각이다. 기업은 AI를 통한 이익을 극대화하기 위해서는 먼저 기업에게 ‘어떤’ AI가 필요한지 인식해야 하고, 동원 가능한 회사 재원을 계산해 실제 이익으로 이어지는 맞춤형 AI를 도입해야 한다는 것이다.
그는 “AI 자체를 목적으로 접근하면 캐즘을 넘어서지 못하는 사례를 반복할 수 있다”며 ”최근 기업들이 눈여겨보고 있는 것은 투자대비수익률(ROI)이 확보되는 AI 기술인데, 이를 위해서는 각 기업이 AI 도입 방향을 정확하게 설정하고 투자하는 것이 중요하다”고 강조했다.
이와 관련 유 상무는 AI를 통한 실질적 가치창출 유형 세 가지와 더불어 네이버클라우드 활용 사례를 소개했다. 구체적으로는 ▲ROI 향상을 통한 가치창출 ▲각 사업 특성에 맞춘 ‘도메인 특화 AI’ ▲ ‘써드파티’ 데이터 연동 등을 설명했다.
ROI 향상을 통한 가치 창출 사례는 주로 기업 생산성을 증대하는 것에 초점이 맞춰졌다. 데이터 분석을 통한 마케팅 기법 고도화, 직원 사무 처리 지원 프로그램, 수요 예측 등 대규모 데이터를 활용해 알아낼 수 있는 정보를 바탕으로 기업 성장을 돕는 것이다.
도메인 특화 AI는 각 기업 특성에 맞춰 개선 및 고도화된 모델을 말한다. 특화되지 않은 상용AI는 기업용 AI는 효용성이 제로에 가깝다. 예컨대 쇼핑 특화 AI가 쇼핑 이용자 소비 패턴이나, 제품 동향, 인기 순위 등 데이터를 학습하지 않는다면 제대로 된 역할을 해낼 수 없는 노릇이다. AI가 실질적인 효용성을 지니기 위해서는 기업이 속한 산업 관련 데이터 등 맞춤형 정보를 학습해야 하는 이유다.
최 상무는 “네이버클라우드는 법률 특화 모델을 앞세워 법률상담챗봇 ‘AI대륙아주’를 통해 로펌 대륙아주와 협업한 사례가 있다”며 “금융사에서도 개인정보 문제로 데이터 활용 제약이 있음에도 불구하고 거대언어모델(LLM)을 활용한 구축형 AI 모델 수요가 있었다”고 설명했다.
마지막으로 써드파티 연계를 통한 가치창출과 관련해서 유 상무는 LG전자와의 협업 사례를 소개했다. LG전자에서는 40대 남성을 대상으로 마케팅을 진행했지만, 실질적인 성과가 나오지 않았고, 그 이유를 알 수 없었다. 이에 네이버클라우드는 자체 LLM 모델 ‘하이퍼클로바X’를 기반으로 하는 ‘클로바 클루’를 활용해 광고 효과를 2배까지 끌어올렸다는 것이 유 상무 설명이다.
그는 “네이버클라우드는 고객사가 효율적으로 AI를 활용할 수 있도록 기획부터 실행까지 단계별로 방향성을 제시해줄 수 있다”며 “서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 다양한 솔루션을 기반으로 오케스트레이션을 제공하겠다”고 말했다.
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