기고 | 생성형 AI 성과 차이, 기술 아닌 사람 투자에서 나온다

인간을 모방하는 기술이 점점 많아지고 있다. 이런 시대일수록 기업은 ‘사람 우선’ 접근 방식을 고려해야 한다.
 

생성형 AI는 조직의 다양한 측면을 재창조할 수 있다. 많은 기업이 그 잠재력을 인정하고 있지만, 제대로 된 생성형 AI 전략을 쉽사리 구축하지 못하고 있다. 다시 말해 ‘가능성을 보여주는 전략’에서 ‘수익을 창출하는 전략’으로 전환하는 데 애를 먹고 있다. 수익을 창출하는 전략을 실행하려면 미리 몇 가지 사항을 점검해야 한다. 산업과 직무에 적합한 LLM을 보유하고 있는지, 데이터 기반이 이를 지원할 만큼 엄격하게 구축되어 있는지, 새로운 모델이나 변화하는 모델을 최대한 활용할 수 있는 적절한 엔터프라이즈 아키텍처를 갖추고 있는지를 따져야 봐야 하는 것이다.

단 이런 사항은 기술적인 것이기에 노력한다면 충분히 해결할 수 있다. 아무리 기술을 잘 대비해도 사람 투자를 늘리지 않는다면 제대로 된 효과를 누릴 수 없다. 생성형 AI 분야에선 특히 기술보다는 사람에 더 많은 투자를 해야 한다.

액센추어가 올해 1월에 공개한 ‘기술 비전 보고서’를 살펴보면 앞서가는 기업의 생성형 AI 전략을 살펴볼 수 있다. 기업이 어떤 가치를 추구하고 어떤 역량을 개발하고, 어떻게 생성형 AI 시대에서 앞서가고 있는지 제시하는 식이다.

생성형 AI의 현실과 가능성
생성형 AI는 업무의 본질은 물론 직원과 고객에게 가치와 경험을 제공하는 방식을 재편할 수 있다. 하지만 잠재력과 현실 사이에는 신뢰의 격차가 존재한다.

액센츄어가 발표한 ‘생성형 AI 시대 업무 연구 보고서’에 따르면 설문조사에 참여한 직장인의 95%는 생성형 AI를 활용한 업무의 가치를 높게 평가했다. 82%는 이미 이 기술에 대해 어느 정도 이해하고 있다고 답했다. 물론 우려도 있었다. 특히 응답자 58%는 생성형 AI로 인해 고용 불안이 증가하고 있으며, 57%는 생성형 AI이 자신의 경력에 미치는 영향력을 명확히 알아야 할 것 같다고 표현했다.

이런 조사 결과를 비추어볼 때 조직은 내부 인력이 AI 전략을 잘 이해할 수 있도록 지원해야 한다. 전략을 투명하게 공개하고, 생성형 AI가 인간의 능력을 어떻게 증폭시키는지 사례를 공유하며, 조직이 창출한 혜택이 교육과 개발을 활성화하는 데 어떻게 사용될지 강조해야 한다.

일단 직원과 생성형 AI에 대해 신중하게 이야기하는 것부터 시작하자. 생성형 AI가 생산성을 높이고 역량을 강화할 수는 있지만, 그렇다고 단기간에 마법같은 엄청난 결과를 만들 수는 없다. 제대로 된 효과는 직원의 참여와 구체적인 피드백을 통해 나올 수 있다.

예를 들어, 고객 관리 분야는 자동화와 생성형 AI로 많은 변화를 겪고 있다. 고객관리팀 직원은 시간 대부분을 고객과 대화하는 데 보낸다. 그러다 보니 그들은 뛰어난 언어 및 커뮤니케이션 능력을 갖고 있고 다양한 상황의 고객을 대하며 서로 만족할 만한 해결책을 잘 찾는다. 이제 고객관리팀 직원은 직접 고객과 상대하기 전에 온라인 요청을 일단 챗봇에 전달해야 하는 업무를 더 수행할 수 있다.

이런 경험에 노출된 직원은 프롬프트 엔지니어링(AI 모델의 출력을 개선하기 위해 텍스트 프롬프트 입력을 설계하고 개선하는 프로세스)이라는 새로운 역량을 쌓을 수 있다. 심지어 고객지원팀 직원이 프로그래머보다 LLM을 더 잘 다루고 상호작용을 더 잘하는 사례가 나오기도 했다. 실제로 정확한 LLM은 더 정확한 생성형 AI 솔루션으로 이어져 고객 서비스와 기업 수익에 긍정적인 영향을 미친다.

그럼에도 불구하고 액센추어의 ‘펄스 오브 체인지 설문조사’에 따르면 올해 최고 경영진 중 94%가 기술 투자를 늘릴 계획이지만, 그중 26%만이 인력 재교육에 집중할 것이라고 답했다. 2023년 전 직원을 대상으로 생성형 AI 역량 강화 교육을 제공한 기업은 5%에 불과했다. 인력 재교육이 얼마나 시급한지 보여주는 수치다. 액센추어는 기업에게 생성형 AI를 다룰 수 있는 자체 인력을 강화하라고 조언하고 있다.

다양성이라는 혜택
액센추어의 기술 비전 보고서에서 지적했다시피, 우리는 설계나 본질 측면에서 차원이 다른 새로운 기술을 경험하고 있다. 그러한 기술은 우리 삶의 모든 측면에 쉽게 통합할 수 있으면서 인간과 유사한 지능을 지닌 것처럼 보인다. 기업은 거버넌스, 위험 관리, 책임 및 설명 가능성 전반에서 작동하는 책임 있는 AI를 구축해야 한다.

생성형 AI 기술은 신뢰와 투명성에 영향을 미칠 수 있는 여러 요소가 있다. LLM 편향, 환각 및 기타 의도하지 않은 결과 등이 대표적이다. 이를 발견하고 수정하려면 다양한 인력을 확보해야 한다. 다양성과 포용성을 확보하기 위한 관리 프로그램이 있는 기업이라면 윤리적 AI 프레임워크를 구축하기에 더 유리한 위치에 서 있을 것이다. 책임 있는 AI는 결국 기업의 생산성에 도움이 될 뿐만 아니라 거버넌스 및 컴플라이언스 관리에도 유용해 생성형 AI 솔루션의 안정성을 높이는 역할을 한다.

보안을 통한 신뢰 구축
생성형 AI는 민주적인 성격이 강한 기술이다. 전사에 생성형 AI를 확대하려면 위에서 공식 프로그램을 만드는 것보다 아래에서 비즈니스 프로세스와 워크플로우를 제시하는 게 더 빠르기 때문이다. 스마트폰의 발전을 생각해 보자. 기업은 과거 내부 직원이 스마트폰을 어디서 어떻게 사용하는지 파악하기 어려워했고 걱정했다. 하지만 스마트폰이 언제 어디서나 일할 수 있는 환경과 생산성 향상을 이끄는 도구라는 사실을 깨달었다.

스마트폰 시대에서 얻은 교훈을 생성형 AI 시대에 적용해보자. 사람들은 개인 생활에서 이미 생산성 AI 도구를 활용하려 하고 있다. 직장에서도 비슷한 도구를 기대할 것이다. 이때 기업이 해야 할 일은 사내 데이터를 보호하는 방식을 적극 지원하는 것이다. 스마트폰이 처음 보급되던 시기에도 기업은 데이터 보호 관련 정책과 보안 표준을 더디게 개발했고, 이로 인해 여러 문제를 마주했다. 더 이상 같은 실수를 반복해선 안 된다.

AI는 이전과는 완전히 다른 새로운 위협을 가져오고 있다. 기업은 정보 및 기밀을 보호하는 방식도 과거와는 다르게 생각할 줄 알아야 한다. 신중하고 신속하게 보안 위협에 대응할 줄 알아야 한다. 각 기업의 상황은 다르기 때문에 타 기업은 현재 내가 속한 기업과는 다른 보안 우려를 고려하고 혹은 다른 보안 조치를 취하고 있을 확률이 높다.

긍정적이게도 생성형 AI 시대에서 보안을 잘 구축해 놓으면 사람과 기술 간의 신뢰까지 구축할 수 있다. 기업은 보안을 제약 사항이 아닌 지원 도구로 바라봐야 한다. 강력한 보안 표준을 마련하고 그 가치를 명확하게 전달하는 것은, 지금 같은 기술 격변기에 기업과 고객 간의 신뢰를 구축하는 가장 효과적인 방법일 수 있다.

기업은 AI의 미래를 향해 열정적으로 달려가고 있다. 액센추어 연구에 따르면, 생성형 AI는 농업 및 산업 혁명 이후 가장 큰 경제적 향상과 업무 변화를 가져올 것으로 전망된다. 미래 AI 여정에서 AI 전략의 성공 여부는 근본적으로 직원들에게 달려 있다는 사실을 많은 기업이 깨달을 것이다.

*필자 아담 버든은 액센추어 테크놀로지 수석 소프트웨어 엔지니어 겸 북미 지역 책임자이며, 코엔라드 쉘파우트는 액센추어의 수석 이사이자 글로벌 기술 전략 및 자문 책임자다.
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