인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다.
지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 ‘GenAI 시대’ 특별 기획을 마련했다.
이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주]
최근 생성형AI가 기업의 업무 환경에 큰 변화를 주고 있다. 삼성, LG, SK, 현대차, 포스코 등 국내 주요 그룹들은 생성형AI를 업무에 도입하면서 생산성을 높이는데 속도를 내고 있다. 일부 기업은 '보안 문제'를 염려해 글로벌 기업이 만든 생성형AI가 아니라 자체 개발한 생성형AI를 도입한다는 점에서 차별화를 보인다.
기업이 경영 및 업무에 생성형AI를 활용하면 인력, 거버넌스, 리스크 관리를 효율적으로 하고, 단순 업무를 빠르게 처리할 수 있다는 이점이 있다. 골드만삭스는 생성형 AI가 전 세계 국내총생산(GDP)을 7% 향상시킬 것이라 전망했고, 맥킨지는 근로자의 작업시간을 60~70% 절감할 것이라고 발표했다.
또 한국경영자총협회가 지난 3월 국내 주요 기업(매출 상위 100개사)을 대상으로 조사한 결과 응답 기업의 38%가 생성형AI를 회사 차원에서 사무직군에 도입했고, AI를 도입(예정 포함)한 기업의 85.7%는 AI 활용이 업무 소요시간을 줄인다고 답했다.
삼성전자, '가우스' 문서·코딩 개발에...LG '엑사원 2.0' 화학·바이오에서 활용
삼성전자는 지난해 11월 자체 개발한 생성형 AI 모델 '삼성 가우스'를 공개한 후 12월부터 사내 업무에 사용하고 있다. 앞서 지난해 초 삼성전자는 보안문제로 직원들에게 오픈AI의 '챗GPT'를 업무에 활용하는 것을 금지시키고 자체 생성형AI 개발에 나선 결과다.
'삼성 가우스'는 ▲텍스트를 생성하는 '언어 모델' ▲코드를 생성하는 '코드 모델' ▲이미지를 생성하는 '이미지 모델' 등 3가지 모델로 구성돼 있다. 일례로 언어 모델을 이메일에서 사용하면 부재를 알리는 영문 메일을 작성을 할 수 있고, 친근한 메일 스타일을 변환할 수 있다. 또 원문을 개조식으로 세 문장으로 간단하게 요약하고, PDF로 된 논문을 업로드하고 요약 정리할 수 있다. 메일의 내용을 다른 언어로 번역하는데도 활용 가능하다. 지원하는 언어는 한국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 중국어, 일본어 등이다.
AI 코딩 어시스턴트 '코드아이(code.i)'는 사내 소프트웨어 개발에 최적화되어 개발자들이 쉽고 빠르게 코딩할 수 있도록 도와준다. 이미지 모델은 사진이나 그림 등 창의적인 이미지를 손쉽게 만들고, 저해상도 이미지를 고해상도로 쉽게 전환시켜 준다.
삼성전자 DX부문 직원은 "문서 작업에서 오탈자, 띄어쓰기, 더 나은 표현으로 수정하고 싶은데 아이디어가 생각나지 않을 때 가우스의 도움을 받고 있다"고 전했다.
LG AI연구원은 일찌감치 2021년 12월 자체 개발한 AI 모델 엑사원을 선보인데 이어 작년 9월 진화된 엑사원 2.0을 공개했다. LG의 엑사원 2.0은 계열사의 다양한 분야에서 사용할 수 있도록 3개 플랫폼으로 공급한다는 점에서 체계적이다.
전문가용 대화용 AI 플랫폼 '엑사원 유니버스'의 활용사례로는 LG전자의 AICC(AI Contact Center, AI 컨택 센터)가 대표적이다. 고객상담센터에서 AI 기반의 'STT∙TA(Speech To Text∙Text Analysis)' 기능은 고객의 음성을 텍스트로 실시간 변환해 보여주기 때문에 상담사가 주소, 숫자 등을 잘못 알아듣는 실수를 방지해 준다. LG전자는 AI 상담 컨설턴트가 고객을 응대하는 무인상담 서비스 'AI 보이스봇'도 연내 도입할 예정이다.
LG유플러스도 엑사원 2.0을 기반으로 AI 서비스 개발에 나섰다. LG유플러스는 이달 초 자체 AI 기술 ‘익시(ixi)’ 기반의 AI 에이전트 플랫폼을 공개한데 이어 엑사원을 기반으로 통신 특화 생성형 AI ‘익시젠(ixi-GEN)’을 선보일 계획이다.
'엑사원 디스커버리'는 화학, 바이오 분야에서 신소재·신물질·신약 관련 탐색에 활용도가 높을 것으로 기대된다. 또 '엑사원 아틀리에'는 처음 보는 이미지를 자연어로 설명해주고, 반대로 언어를 이미지로 만들어 준다. 엑사원 아틀리에는 지난해 3분기부터 그룹 내외부의 전문 디자이너들 중심으로 사용되기 시작했다.
SK텔레콤·현대차, 거버넌스 의사 결정에 AI 도입...포스코·한화 챗GPT를 최적화
SK그룹에서는 ICT 계열사 SK텔레콤이 AI를 적극 활용하고 있다. SK텔레콤은 AI 의사 결정 체계(거버넌스)를 도입한다는 계획을 지난 1월 발표했다. 이를 위해 SK텔레콤은 AI 거버넌스 태스크포스(TF)를 운영해 업무 지침을 수립하고 있다.
AI 거버넌스 TF를 맡은 정재헌 SKT 대외협력담당 사장은 "AI 거버넌스 정립은 SKT가 글로벌 AI 회사로 도약하기 위한 디딤돌 역할을 하게 될 것"이라며 "AI 인프라, 인공지능 전환(AIX), AI 서비스 3대 영역을 골자로 한 'AI 피라미드 전략'의 본격적인 실행을 위해 AI 거버넌스를 활용할 방침이다"고 설명했다.
현대자동차그룹에서는 AI를 ESG 규제 대응과 마케팅 전략에 활용하고 있다. 지난해 7월 현대차·기아는 블록체인 기반의 협력사 탄소 배출 이력 관리 자동화 시스템을 구축했다. 수백 개에 달하는 협력사의 다양한 산업 현장 특수성을 반영할 수 있도록 인공지능(AI) 모델링을 도입했다. 협력사가 각자의 상황에 부합하는 필수 데이터를 시스템에 입력하면 인공지능이 자동으로 탄소 배출량과 향후 발생될 예측치 정보를 제공하는 방식이다.
또 다른 계열사 이노션에서는 생성형 인공지능(AI) 기반 자체 솔루션 구축과 전문성 강화를 위해 전담 조직 'AI솔루션팀'을 올해 3월 신설했다. AI솔루션팀은 생성형 AI 기술을 활용한 내부 업무 효율화를 위해 신기술 검증 과정을 설정하고 단계별로 수행할 예정이다. 예를 들어 마케팅 전략 수립 단계에서 AI를 활용한 고객 데이터를 심층 분석하고, 해당 데이터를 기반으로 캠페인 성과 예측 수준을 높일 자체 시스템을 구축한다.
포스코그룹은 지난해 9월 임직원들의 업무에 챗GPT 활용도를 높이고자 P-GPT(Private-GPT) 서비스를 시작했다. 이 서비스는 방대한 분량의 사내 지식정보에 GPT 언어모델을 결합해 관련 질문에 대해 답변하는 기능이다. 모바일 전용 앱도 제공돼 시간과 장소의 제약 없이 서비스에 접속할 수 있다. 단, 포스코는 보안 문제를 염려해 제한된 사내 환경에만 P-GPT를 구축했고, 인가되지 않은 사용은 제한했다.
한화그룹의 지주사 역할을 하는 한화도 지난해 하반기 사내 업무에 챗GPT 기반 챗봇 AIDA를 도입했다. 챗봇은 건설 분야에서 하도급법, 중대재해처벌법, 레슨런 등에 대한 정보와 정확한 답을 제공한다. 레슨런은 건설 프로젝트 과정마다 참여 직원이 잘한 점과 개선할 점을 남기는 데이터다. 기존에는 일일이 문서를 뒤져서 찾았지만, 챗봇을 사용하면 과거 유사 업무와 관련 팁을 쉽게 찾아볼 수 있다.
AI 윤리지침·IT 전략 컨트롤타워 조직 필요...중소기업에 AI 도입 지원해야
기업이 업무에 생성형AI를 활용함에 있어 주의점도 따른다. 전문가들은 기업이 AI 활용도를 높이기 위해서는 내부적으로 AI 윤리지침을 마련하고, 분산되는 IT 전략을 수립할 컨트롤타워 조직이 필요하다고 조언한다.
문형남 숙명여대 글로벌융합학부 교수(한국AI교육협회 회장)는 중소기업이 대기업 보다 보안에 대응이 어렵기 때문에 AI 보안과 윤리교육이 중요하다고 강조했다. 문 교수는 "개인정보 보호법 등 관련 법규를 준수하고 개인정보 보호를 위한 보안 조치를 해야한다"며 "법적 규제 준수를 위한 법률 자문과 지원도 필요하다"고 제언했다.
이어 "내부적으로 AI 윤리지침을 마련해야 하며 데이터 품질을 높이기 위한 정제와 검증 작업도 필요하다"며 "AI 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하고 권한을 제한적으로 부여해야 하며, 성과 측정을 개선하기 위한 지표를 설정해야 한다"고 조언했다.
또 문 교수는 "사실 기업들이 앞다퉈 생성형AI를 적용하고 있지만, 빅데이터가 부족해 한계가 있다"며 "사일로 현상(부서 이기주의) 때문에 부서별로 흩어져서 AI를 적용하면 제대로 된 빅데이터 축적이 어려기 때문에 전사적으로 ISP(정보전략계획)을 수립하는 것이 중요하다"고 말했다.
이경상 KAIST 문술미래전략대학원 교수는 "생성형 AI는 솔루션을 넘어 새로운 산업 생태계로 발전을 거듭하고 있어, 자칫 과거 스마트폰의 OS 개발 전쟁과 같이 비용 소모적 전쟁에 휘말릴 가능성이 있다"고 우려하며 "따라서 효과가 입증된 분야에 집중해야 하고, 실무 조직의 호응을 이끌어 내기 위한 조직 문화적 고려도 필요하다"고 제언했다.
일례로 엑셀 또는 Power BI 등 고급데이터 분석 작업 등 효과가 입증되는 분야다. 또 기업 문화에 있어서 '업무 지시→수행→보고'의 직렬적 업무 수행 문화를 '집단 수행과 검토'라는 병렬적 업무 수행 문화로 전환이 필요하다는 의견이다.
아울러 대기업과 중소기업의 생성형AI 도입 양극화 현상을 간과하지 말고 정부의 관심과 지원이 필요하다는 조언도 나온다.
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이경상 교수는 "중소기업은 인구절벽 시대가 본격화 됨에 따라 더욱 심각한 인력확보의 어려움이 가속화되고, 특히 지방의 중소기업들은 심각한 어려움을 겪게 될 것"이라며 "지금까지 스마트 공장 등의 제조 중심의 AI 적용을 뛰어 넘어, 생성형 AI를 도입하는 사무직 또는 영업 마케팅 직무에 대한 지원으로 방향을 전환할 필요가 있다"고 조언했다. 이어서 그는 "프롬프트 엔지니어 양성을 통해 중소기업들이 스스로 생성형 AI를 도입하고 활용할 수 있도록 인재 양성을 국가가 지원해야 한다"고 강조했다.
문형남 교수는 "대기업이 AI 적용이 빠를 수 있긴 하지만, 사실 중견기업에서도 관심을 갖고 준비하는 곳이 꽤 많다"며 "디지털 트랜스포메이션(DT)에 성공한다면 중견기업도 얼마든지 대기업으로 발돋움할 수 있는 기회가 될 것이며, 기업 규모보다 정형화된 데이터가 많은 회사일 수록 훈련시킬 데이터가 많기 때문에 AI 기능 고도화에 유리하다"고 설명했다.
