액센추어 "AI가 인간 잠재력 한단계 더 끌어올릴 것"

사람 대신 AI 에이전트가 기업 경영하는 시대 "감독할 사람 갖춰야"

더 인간적 면모를 갖는 쪽으로 발전한 인공지능(AI)이 사람의 생산성을 더 높이고, 향후 사람의 잠재력을 한단계 더 끌어올릴 것이란 전망이 나왔다.

9일 미국지디넷은 이같은 내용을 담은 액센추어의 '테크놀로지비전 2024' 보고서를 소개했다.

액센추어 테크놀로지비전 2024 보고서에 따르면, 전세계 경영진의 95%는 기술을 더욱 인간답게 만드는 게 모든 산업의 기회를 대폭 확대할 것이라고 여겼다. 보고서는 생성 AI가 현재보다 훨씬 더 많은 영향을 미칠 수 있다는 잠재력을 가졌가고 강조하고, 그 예를 제시했다. 또한 AI가 조직과 시장을 근본적으로 재편하기 시작했다고 강조했다.

액센추어 테크놀로지비전 2024 보고서

여러 윤리적 질문을 담은 이 보고서의 질문 상당수는 여전히 현재진행형인 것들이다. 액센추어는 경영진의 93%가 빠른 기술발전으로 조직이 목적을 갖고 혁신하는 게 그 어느때보다 중요하다는 점에 동의하고 있다고 밝혔다.

보고서는 인간과 기술의 관계가 변곡점에 도달했으며, 이제 설계를 통해 기술을 인간으로 만들 때라는 말로 시작한다. 기술이 더욱 인간적일수록 접근성이 좋아지고, 디지털 경험, 데이터 및 분석, 제품 등을 모두 변화시킬 것이고 했다.

보고서는 생각, 행동, 느낌, 이해방식 등을 인간다움의 특성으로 꼽았다.

■ AI의 조화: 지식과 관계 재편

사람들은 생성 AI에게 정보를 요청하고 있다. 이는 검색 비즈니스를 변화시키고 향후 소프트웨어와 데이터 기반 기업의 미래를 바꾸고 있다. 액센추어는 사람의 정보처리 방식을 기술이 어떻게 모방하기 시작했는지 연구했다.

AI 기술은 사람의 두뇌와 유사하게 설꼐되고 조직된 기억 구조를 따라하고 있다.

보고서에 의하면, 2025년까지 선도적인 한 항공사는 고객이 인간 상담사만큼 챗봇 상담사에 만족한다고 발표할 것으로 전망된다. 2027년 머신러닝 모델에 악성 데이터를 추가하는 데이터 중독이 기업게에 가장 큰 사이버 보안 위협이 될 전망이다.

2028년까지 주요 기업은 지식 관리, 연구, 작업 완료 등을 지원하는 독점 챗봇을 보유할 것으로 예상된다. 2029년까지 AI 조언자는 기존 검색 엔진보다 더 많은 검색 트래픽을 받게 된다. 2031년이면 앱 기반 인터페이스스를 에이전트 기반 인터페이스로 대체하는 스마트폰이 출시될 예쩡이다.

■ 독점 에이전트와 만남: AI를 위한 생태계

조금씩 사람 대신 AI가 조치를 취하고 있다. 곧 AI 에이전트의 전체 생태계가 비즈니스 주요 측면을 장악하게 될 것으로 예상된다. 이런 상황에서 적절한 사람의 지도와 감독이 중요해진다.

액센추어는 단일 작업을 수행할 수 있는 오늘날의 AI가 적절한 감독으로 서로 협력하고 사람과 기업 모두를 위한 프록시 역할을 하는 AI 에이전트로 진화할 것이라고 예측했다. 현재는 AI 에이전트가 개인 상호작용을 위한 자동화된 보조자지만, 미래에 에이전트 생태계가 전체 B2B 환경을 뒷받침할 잠재력을 갖게 될 것이라고 한다.

2025년까지 에이전트가 작성한 오픈소스 코드 전용의 새 코드 저장소가 출시될 것으로 예상된다. 2026년까지 지식 근로자의 4분의3이 매일 부조종사를 이용할 전망이다. 2028년이면 최초의 완전소등 자동차 제조공장이 문을 열 것으로 전망됐다. 2030년 주택 담보 대출의 절반이 AI 대리인의 승인으로 서비스될 것으로 예상된다. 2032년 정부는 보호된 정보를 수집하기 위해 지능형 에이전트를 사용했던 내부자 거래 조직을 해체할 것으로 예상됐다.

■ 우리에게 필요한 공간: 새로운 현실에서 가치 창출

공간 컴퓨팅 기술이 성장하고 있지만, 기업은 새 미디어를 성공적으로 활용하기 위한 킬러 앱을 찾아야 한다. 액센추어는 새로운 공간 컴퓨팅 매체의 출현과 물리적 공간과 디지털 공간 간 격차를 해소하기 위해 이 매체의 기능을 활용하는 애플리케이션을 관찰했다.

■ 새로운 인간 인터페이스

시선 추적 기술, 머신러닝, BCI 등에 이르기까지 일련의 기술은 인간을 더 깊이, 인간 중심적인 방식으로 이해하기 시작했다. 액센추어는 과거의 부자연스러운 기술 상호 작용을 회피해 사람들을 더 자세히 읽고 이해하기 시작한 새로운 기술 제품군을 살펴봤다.

데이터와 인간의 관계는 변화하고 있으며, 데이터를 통해 사람이 생각하고, 일하고, 기술과 상호작용하는 방식도 변하고 있다. 이는 디지털 기업의 전체 기반을 붕괴시키고 있다.

보고서는 "우리는 검색에 너무 익숙해서 대부분의 사람이 자신의 살메 얼마나 많은 검색이 스며들었는지조차 깨닫지 못한다"고 설명했다.

보고서는 데이터의 중요성을 강조했다. 데이터는 오늘날 비즈니스를 형성하는 가장 중요한 요소 중 하나다. 기업은 조직 전체에서 정보의 작동 방식을 재구성하고, 이를 통해 차세대 데이터 기반 비즈니스를 만들 기회를 얻었다. 액센추어는 생성 AI를 통해 드디어 디지털 집사가 등장했다고 했다.

데이터와 상호 작용하는 방식과 일하고 사고하는 방식이 바뀌는 가운데 기업은 유연성을 가져야 한다. 그렇지 않으면 새로운 세대의 데이터 기반 비즈니스가 유연성없이 성장하게 된다.

디지털 작업자의 다수가 업무를 효과적으로 수행하는데 필요한 정보나 데이터를 찾기 힘들어한다. 생성 AI는 이를 도울 수 있는 능력을 가졌다. 보고서에 의하면, 경영진의 95%는 생성 AI가 조직의 기술 아키텍처 현대화에 도움을 줄 것이라고 여겼다.

보고서는 새로운 데이터 인터페이스인 대규모언어모델(LLM)을 탐색했다.

기업이 탐색할 수 있는 LLM 옵션은 네가지다. 우선 자체 LLM을 교육하는 대신 아마존웹서비스, 오픈AI, 구글, 메타, AI21, 앤트로픽 등을 사용하는 것이다. 다움은 기존 LLM을 선택해 미세조정하고, 분야별 데이터 세트를 추가 학습시켜 특정 작업에 더 맞춤화되거나 효율적 모델을 다듬는 것이다.

세번째로 특수한 사례에 맞게 소규모언어모델(SLM)을 미세조정하는 것이다. 마지막으로 검색증강생성(RAG)를 활용해 관련성 높은 사용 사례뼐 정보를 제공해 사전훈련된 LLM을 기반으로 하는 것이다. 정보검색시스템과 생성 AI 모델을 결합시키는 방식으로 처음부터 LLM을 교육하거나 미세조정하는 방식보다 더 적은 시간과 컴퓨팅 용량을 필요로 한다. 세일즈포스의 아인슈타인GPT가 오픈AI의 LLM과 외부 LLM을 연결한 RAG로 제공되는 AI 챗봇의 예다.

액센추어는 훈련을 통하든 프롬프트를 통하든 LLM에 들어가는 데이터가 고품질이어야 한다고 지적했다. 신선하고 레이블을 잘 지정해야 하고, 편견이 없어야 한다. 훈련 데이터는 제로파티(Zero-Party)여야 하며 고객이 사전에 공유하거나 회사에서 직접 수집해야 한다. 정확성 외에도 생성 AI 챗봇의 출력물은 설명가능하고 브랜드와 일치해야 한다.

액센추어는 생성 AI 챗봇이 지속적인 테스트와 인간의 감독을 받아야 한다고 조언했다. 기업이 윤리적 AI에 투자하고, 준수해야 할 최소한의 표준을 개발해야 하며, 정기적으로 피드백을 수집하고 직원을 교육해야 한다고 강조했다.

(출처=이미지투데이)

■ AI 생태계에서 인간의 역할

보고서의 의하면, 경영진의 96%는 AI 에이전트 생태계 활용이 향후 3년 내 조직에 중요한 기회를 제공할 것이라고 동의했다. 액센추어는 신제품과 서비스를 출시하기 위해 기업에서 AI를 채택한 실제 사례를 들었다.

예를 들어 AI는 제조상의 결함을 감지할 수 있지만, 에이전트는 진정한 무인제조를 가능하게 할 수 있다. AI는 이미 주문을 처리하고 있지만, 상담원은 제품을 판매한 다음 고객의 집까지 배달할 수 있다. 에이전트 생태계를 통해 기업은 자사의 제품과 제공법을 재창조할 수 있다.

AI 비서는 사람을 대신해 행동할 수 있는 프록시로 성숙해지고 있다. 이런 에이전트의 등장으로 비즈니스 기회는 실시간 데이터 및 서비스에 대한 접근에 따라 달라진다. 복잡한 사고 사슬을 통한 추론은 사람대신 에이전트 자체를 사용하는 도구를 만든다. 인간을 안내하고 감독하는 발전을 통해 에이전트 생태계는 물리적 세계외 디지털 세계 모두에서 작업을 완료할 수 있게 될 것이다.

보고서는 작년 여러 AI 혁신과 AI 에이전트 채택 혁명을 주도하는 산업을 제시했다. 또한 보조 또는 부조종사로서 대리인이 개별 직원의 성과를 극적으로 지적했다. 항상 사람에게 의존하는 기업 프로세스의 경우 에이전트는 협력자 역할을 한다.

기업은 이런 에이전트를 지원하는 데 필요한 인간적, 기술적 접근 방식을 생각해야 한다. 기술 측면에서 주요 고려 사항은 엔티티가 자신을 식별하는 방법이다. 오늘날 기계는 기업 네트워크 ID의 43%를 차지한다. 기계와 인간의 미래 작업에 대해 보고서는 "에이전트 생태계 시대에 가장 귀중한 직원은 에이전트의 지침을 설정할 수 있는 최고의 인력일 것"이라고 강조했다.

주요 성공 요인은 회사의 핵심 가치와 지침 원칙이다. 보고서는 자율 에이전트에 대한 기업의 신뢰 수준이 에이전트에서 창출되는 가치를 결정한다고 강조했다. 에이전트가 올바른 정보에 접근할 수 있게 되면 인간도 에이전트에게 해당 정보를 추론하는 방법을 가르쳐야 한다.

보고서는 "에이전트는 그를 가르치는 인간만큼만 가치가 있다"고 강조했다.

기업은 에이전트의 전임자, LLM 및 지원 시스템 간의 연결 패브릭을 엮는 것부터 시작해야 한다. 회사 정보에 대한 LLM을 미세조정함으로써 전문 지식 개발에 앞서 기초 모델을 제공할 수 있다.

보고서는 "에이전트 생태계는 기업의 생산성과 혁신을 인간이 거의 이해할 수 없는 수준으로 높일 수 있는 잠재력을 가졌다"며 "단, 이를 안내하는 인간만큼만 가치를 가지며, 인간의 지식과 추론은 하나의 에이전트 네트워크를 제공한다"고 밝혔다.

또 "오늘날 AI는 하나의 도구이고, 미래엔 AI 에이전트가 회사를 운영하게 될 것"이라며 "그들이 날뛰지 않도록 하는 게 우리의 임무"라고 강조했다.