IBM 짐 화이트허스트 사장 "AI 채택 핵심 과제 해결"

"IBM은 인공지능 구현의 핵심 과제를 해결하고 있다. AI 모델링에 필요한 데이터를 조직 전체에 분산시키고, 데이터와 애플리케이션 로직을 분리하지 않는 것이다."

짐 화이트허스트 IBM 사장은 11일 ‘씽크2021’ 컨퍼런스에 앞서 아시아태평양지역 기자를 대상으로 진행한 온라인 기자간담회에서 올해 행사의 주요 내용에 대해 이같이 밝혔다.

짐 화이트허스트 사장은 “IBM은 언어, 자동화, 신뢰 등 AI에 있어 가장 중요한 세 가지 분야에 집중하고 있다”며 “IBM 왓슨은 기업이 미래 결과를 보다 잘 예측하고, 구체화하며, 복잡한 프로세스를 자동화하고 직원이 시간을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있다”고 강조혔다.

그는 “이는 IBM 리서치 프로젝트에서부터 시작돼, 실험을 거쳐 어디서든 활용할 수 있는 제품으로 발전한다”며 “현재 IBM 왓슨은 전 세계 다양한 분야의 4만 개 이상의 글로벌 브랜드에서 채택하고 있으며, 사람들의 업무 방식을 변화시킬 수 있도록 지원하고 있다”고 강조했다.

IBM연구 결과에 따르면 지난해 기업 내 AI 도입은 둔화했지만, 많은 기업이 AI 투자를 계획하고 있다. 작년 조사 결과와 유사하게, 약 3분의 1 기업이 비즈니스에 AI를 활용중이라고 답했다. 조사에 참여한 IT 전문가 중 3분의 1은 자신이 속한 기업들이 향후 12개월 동안 자사의 기술과 AI 솔루션을 위한 투자를 진행할 계획이라고 답했다.

기업 AI 도입을 가속하는 핵심으로 어디서나 데이터에 접근 가능한 환경을 꼽았다. 전사 데이터 급증에 따라 글로벌 IT 전문가 3분의 2 이상이 20개 이상의 서로 다른 데이터 소스로부터 AI에 정보를 제공하고 있다. 약 90%의 IT 전문가가 데이터가 있는 곳이라면 어디에서나 AI 프로젝트를 실행할 수 있는 환경이 AI 도입의 핵심이라고 답했다.

기업의 AI 도입에서 극복해야 할 과제로 AI 전문성 또는 지식 부족(39%), 데이터 복잡성 및 데이터 사일로 증가(32%), AI 모델 개발을 위한 도구·플랫폼 부족(28%) 등을 꼽았다.

조직 전반에 데이터를 분산시키면서 AI를 기업 업무 전반에서 활용하기 위한 다양한 솔루션이 올해 씽크2021에서 공개됐다.

IBM은 씽크2021 컨퍼런스에서 ‘왓슨 오케스트레이트’를 공개했다. 왓슨 오케스트레이트는 전문가 작업을 자동화해 생산성을 높이도록 지원한다. IBM 리서치에서 개발된 왓슨 오케스트레이트는 IT 전문 기술 또는 지식 없이 사용할 수 있어, 영업, 인사 또는 운영 등 비 IT전문 부서 임직원도 활용할 수 있다.

IBM 왓슨 오케스트레이트는 IBM 자연어 처리에 중점을 둔 솔루션으로 슬랙 및 자연어로 된 이메일과 같은 협업 도구와 상호작용할 수 있다. 세일즈포스, SAP, 워크데이 등 인기 비즈니스 애플리케이션과도 연동 가능하며, 사전 패키지 기술 등과 사전 상호 작용에 따라 즉시 문맥에 맞게 자동 결합되는 강력한 AI 엔진을 기반으로 한다.

IBM은 데이터용 IBM 클라우드 팩에 ‘오토SQL’ 기능을 도입했다. 이 기능으로 AI을 활용해 데이터 이동없이 접근, 통합, 관리 등의 작업을 자동화할 수 있다. 오토 SQL은 고성능 데이터 웨어하우스를 기반으로 한다. 오토SQL은 고객이 AI에 대한 데이터 큐레이션 복잡성을 감소하고 데이터 이동 비용을 절감하는 동시에 통찰력을 발굴해 보다 정확한 AI 기반 예측을 실행할 수 있도록 지원한다.

IBM 웹스피어 하이브리드 에디션 신기능도 발표됐다. 웹스피어 하이브리드 에디션에 도입된 새로운 기능은 ‘모노2마이크로’로, IBM 리서치가 개발한 AI를 활용해 기업내 애플리케이션을 스캔 및 분석해 클라우드 전환의 가장 효율적인 방법을 추천해준다.

기업은 모노2마이크로를 활용해 클라우드로 전환하기 위한 애플리케이션, 컨테이너화 할 애플리케이션 혹은 온프레미스에 저장할 애플리케이션을 보다 쉽게 구분하고 결정할 수 있다. 이를 통해 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 단순화하고 속도를 높여 비용을 절감하고 ROI를 극대화할 수 있다.

화이트허스트 사장은 “이는 기업이 애플리케이션을 현대화하고 클라우드로 이전하는 방법을 단순화할 방안을 모색하는 과정에 있어 매우 중요하다”고 설명했다..

IBM 리서치는 AI가 코드를 이해하고 번역할 수 있도록 코드 샘플 1천400만개, 코드 줄 5억 개, 프로그래밍 언어 55개로 구성된 대규모 오픈 소스 데이터 세트인 ‘코드넷 프로젝트’를 발표했다. 코드넷 프로젝트는 대규모의 차별화된 데이터 세트로 오늘날 코딩에서 코드 검색(COBOL과 같은 기존 언어를 포함해 한 코드를 다른 코드로 자동 변환), 코드 유사성(서로 다른 코드에서 중복 및 유사성 식별), 코드 제약(개발자의 특정한 요구와 매개변수에 기초한 사용자 지정 제약 조건)의 세 가지 주요 사용 사례를 다룬다.