일문일답 | “자동차 기업의 DX 원동력은 이제 생성형 AI” 메르세데스-벤츠 그룹 AG CIO 얀 브레히트

AI 기술의 발전으로 다양한 산업에서 혁신 속도가 빨라지고 있다. 자동차 산업도 예외는 아니다. 메르세데스-벤츠는 최근 챗GPT를 본사 및 공장에 도입하며 생성형 AI 기술을 적극적으로 실험하고 있다. 메르세데스-벤츠 그룹 AG의 CIO 얀 브레히트(Jan Brecht) 인터뷰 내용을 통해 생성형 AI 기술이 자동차 업체에 어떤 영향을 주고 있는지 자세히 알아보자.
 

Q. (Jurgen Hill)메르세데스-벤츠는 오랫동안 머신러닝 및 인공지능에 활용해왔다. 최근엔 데이터 기반 디지털 생산 시스템 ‘메르세데스-벤츠 오퍼레이션 360(Mercedes-Benz Cars Operations 360, MO360)’에도 생성형 AI를 적용했다. 반응은 어떠한가?
A. (Jan Brecht)디지털화 및 강력한 AI 시스템 사용이 증가함에 따라 생산 및 관리 분야에서 직무 역할도 변화하고 있다. AI는 직원의 일상 업무를 개선 및 촉진하기 위한 기술이다. 새로운 디지털 도구로 생산직 직원이 장기적으로 프로세스와 품질 관리를 최적화할 수 있는 식이다. 초기 단계이긴 하지만 AI를 결합한 MO360는 여러 효과를 만들어내고 있으며, 특히 IT 전문가 뿐만 아니라 현장 작업 전문가가 적극 수용하고 점에서 내부에서 기대가 큰 편이다. 

Q. 메르세데스-벤츠 그룹은 ‘턴2런’ 교육 이니셔티브를 시작했다. 직원들에게 어떤 AI 또는 디지털 기술을 가르치고 있는가?
A. 턴2런(Trun2Learn)은 HR 팀이 주도하는 디지털화 및 AI 교육 이니셔티브다. 해당 이니셔티브를 통해 메르세데스-벤츠 그룹은 초보자를 위한 AI 및 머신러닝 교육, 프롬프트 엔지니어링 학습 프로그램을 제공한다. 파이썬, 딥러닝, 신경망 등 프로그래밍 언어를 배우거나 강화 학습, RPA 및 자연어 처리도 배울 수 있는 다양한 교육 프로그램을 제공 중이다. 

또한 직원은 다양한 외부 학습 플랫폼에서 데이터 및 AI 자격증 관련 강좌 4만여개에 접근할 수 있다. IT 분야를 위해 별도로 ‘베스트 팀(Best Team)’이라는 이니셔티브도 시작했다.

우리의 가장 큰 자산은 직원이다. 따라서 최고의 직원을 영입 및 유지하고 각 직원의 잠재력을 키우는 것을 메르세데스-벤츠 그룹은 중요하게 여긴다 

Q. 메르세데스는 생산직 혹은 사무직 직원만 교육하나?
A. 우리는 회사의 모든 분야에 걸쳐 디지털 기술 개발에 투자하고 있다. 생산직과 관리직 구별 없이 모두가 일상 업무에서 AI 애플리케이션을 효과적으로 활용하기 위해서는 관련 지식 및 새로운 기술을 알아야 한다. 2개의 시범 프로그램을 통해 모든 분야 직원을 대상으로 데이터 및 AI 전문가 양성 교육을 진행하고 있다.  

Q. 생성형 AI가 일자리 감소로 이어질 것으로 예상하나?
A. 디지털 기술 및 생성형 AI의 확산이 미래 직장 생활에 어떤 영향을 미칠지는 아직 확실치 않다. 그러나 분명한 것은 업무 방식이 변화할 것이고 직무 내용도 바뀔 것이라는 점이다. 교육은 성공적인 변화를 위한 핵심 열쇠다. 

Q. 디지털 트랜스포메이션과 그리고 AI가 도입되면서 직원의 업무는 어떻게 변하고 있나?
A. 반복적인 업무나 패턴 인식과 관련된 업무 유형은 향후 사람이 아니라 AI 애플리케이션으로 수행할 가능성이 높다. 자동화 혹은 생산 로봇이 자동차 생산 방식을 바꾸었듯이, 디지털 트랜스포메이션과 AI는 전략적이거나 창조적인 일을 할 수 있도록 더 많은 자유를 줄 것이다. 그런 의미에서 긍정적인 변화가 일어나고 있다고 볼 수 있다.

Q. 메르세데스-벤츠는 생성형 AI를 이용해 직원 교육을 어떻게 개선했는가?
A. 시범 교육 이니셔티브 외에도 메르세데스-벤츠는 다양하게 생성형 AI로 생산성을 높이고 있다. 예를 들어, 5월부터 소프트웨어 개발에 깃허브 코파일럿을 활용하고 있는데, 상당히 효율성이 높아졌다. 

고객 대응을 위해서도 생성형 AI를 사용하고 있다. 예를 들어, 영국에선 지능형 가상 비서가 웹사이트에서 고객과의 상호 작용을 할 수 있고 작동 지침 및 차량 정보에 대한 질문에 구체적인 답변을 제공하고 있다. 

생산 과정에서도 MO360 내 생성형 AI는 데이터를 분석 및 처리에 도움을 주고 있다. 또한 대규모 언어 모델의 도움을 통해 데이터 혹은 데이터 패턴을 사용할 수 있어 고도로 전문화된 데이터베이스 쿼리를 활용하는 전문가뿐만 아니라 자연어를 활용하는 생산직 직원도 데이터를 찾고 활용하고 있다. 현재 챗GPT를 활용해 관련 기술을 테스트하고 있다. 궁극적으로 AI는 데이터 사용의 민주화를 가속할 것이다. 

Q. AI의 잠재력이 가장 큰 분야는 어느 영역인가?
A. 메르세데스-벤츠는 AI를 상당히 집중적으로 살펴보고 있다. 외부 연구를 분석했으며 내부적으로 AI를 시험해 보았다. 일단 소프트웨어 개발에서 활용도가 높았다. 엔지니어링, 차량 개발, 전체 엔터프라이즈 관련 솔루션 개발 과정에서 효율성이 상당히 개선되고 있다. 

고객 응대 과정에서도 AI는 활용도가 높다. 지금 영국에서 테스트하고 있는 사례처럼 AI와 고객 사이의 직접 상호 작용은 예외로 남을 가능성이 높다. 다만 AI 애플리케이션이 고객 경험을 더욱 개선하고 프로세스를 더욱 효율적으로 만드는 데 기여할 것이라 확신한다. 

파라메트릭 설계(Parametric design, 엔지니어링 구성 요소를 직접 조작하지 않고 알고리즘 프로세스를 기반으로 만드는 설계 방법)에 AI를 도입해볼 수도 있다. 인공지능으로 파라메트릭 설계를 담당하는 직원의 생산성은 상당히 개선될 것이다. 

Q. 기술 전문가가 아닌 직원도 AI에 대한 교육을 받아야 하나?
A. 메르세데스-벤츠 직원은 미리 정의된 사례 중심으로 AI 교육을 받는다. 향후 직원들은 프롬프트 엔지니어링에 대한 학습하고 해당 주제에 대한 추가 교육 기회를 얻을 수 있다. 여기에 이러한 도구를 창의적으로 활용해 다양한 것을 시도하고 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지 확인하는 방법 또한 학습한다. 

일반적으로 프롬프트 혹은 프롬프트 엔지니어링은 학습해야만 하는 것이라고 보기 때문에 선별된 IT 및 데이터 전문가뿐만 아니라 전사적으로 더 광범위하게 교육을 제공하는 것을 고려 중이다. 이런 교육은 분명 생성형 AI를 더 많이 활용하는 데 도움이 된다. 

Q. 지금까지 AI 혹은 챗GPT를 활용하며 어떤 문제에 마주했나?
A. 환각 현상(Hallucinations)은 확실히 어려운 문제다. 영국에서는 고객과의 직접적인 상호 작용을 하는 과정에서 매우 섬세하게 균형을 잡아야 했다. 신뢰성 점검 및 관련 제한 조치를 통해 환각 현상을 상당 부분 배제할 수 있지만, 기준을 과도하게 좁게 설정할 경우 원하는 결과가 제대로 나오지 않고 ‘이 부분에 대해서는 언급할 수 없습니다’라는 식의 답을 AI가 자주 내놓을 것이다. 매우 주의해야 하고 적절한 균형을 잡아나가야 한다. 환각 현상을 제대로 파악하는 것은 아마도 현시점에서 가장 중요하게 해결해야 할 문제이며 AI 연구의 핵심이기도 하다. 

Q. 메르세데스-벤츠는 데이터 학습 과정에서 외부 데이터 없이 자체 데이터만 활용하나?
A. 그렇다. 예를 들어 고객에게 차량을 시각적으로 보여줄 때 자체 학습 데이터로 이제 결과물을 만들어 줄 수 있다. 학습 과정은 보안성을 갖춘 곳에서 이뤄지며 관련 데이터는 공개되지 않는다. 엄밀히 말하면 공공 데이터를 활용해 AI를 만들 수 있으나, 프로덕션 환경에서는 특히 자체 데이터에 의존하고 있다. 

Q. 애저 오픈 AI 서비스 외에 어떤 AI 솔루션을 활용하고 있나?
A. 현재 오픈AI는 언론에서 AI의 선봉장처럼 묘사되고 있다. 오픈 AI를 비롯해 상당히 훌륭한 솔루션이 많고 다양한 상업적 솔루션도 많지만 다른 대안도 다양하게 고려 중이다. 특히 최근 오픈소스 기술을 면밀히 검토하기 시작했다. 

오픈AI, 마이크로소프트, 구글과 같은 대규모 독점 제공업체 외에도 오픈소스 대안을 이해할 필요가 있다.또한 AI를 어딘가에 존재하는 독립적인 엔진으로 간주해서는 안 된다. AI는 우리의 시스템 및 프로세스에 깊이 내재화될 필요가 있다. 메르세데스-벤츠의 시스템 파트너도 자체 환경에서 AI를 활용할 것을 요청하고 있다. AI는 전반적인 시스템 환경에 자리를 잡아야 하며 앞으로 그렇게 될 것이다.
ciokr@idg.co.kr