배영근 비아이매트릭스 대표 "AI만으론 부족, 기업 혁신 위해 '이것' 필요"

[하이퍼오토메이션 컨퍼런스] 생성형 AI 도입, '로우코드·노코드'로 부작용 최소화

"챗GPT가 등장한 이후 모든 산업 분야에서 생성형 인공지능(AI) 도입을 시도하고 있지만 예상보다 원활하게 이뤄지지 않는 경우가 많습니다. 이는 AI특성과 단점을 고려하지 못한 것으로 이를 개선하기 위해선 로우코드나 노코드가 필요합니다."

배영근 비아이매트릭스 대표는 2일 서울 양재 엘타워 그레이스홀에서 개최한 노코드·로우코드 하이퍼오토메이션 컨퍼런스에서 위와 같이 말하며 AI와 로우코드를 연계한 기업 혁신 방안을 소개했다.

배 대표는 AI의 단점으로 불확실성을 꼽았다. 기본적으로 확률을 기반으로 업무를 처리하기 때문에 예상치 못한 오류가 발생할 수 있다는 것이다. 이로 인한 대표적인 문제가 학습되지 않은 질문에 대해 잘못된 답변을 하는 환각 현상이다.

배영근 비아이매트릭스 대표

만약 정확성이 중요하거나 같은 업무를 반복 수행하는 업무를 AI에 맡긴다면 예상보다 효율성이 떨어지거나 잘못된 업무처리로 인해 오히려 업무에 악영향을 미칠 수 있다.

반면 노코드나 로우코드는 사전에 만들어진 템플릿을 이용해 필요한 기능을 간단하게 만드는 방식이다. AI와 비교해 자율성이나 업무 범위는 제한적이지만 단순 반복적인 작업 등에선 AI보다 높은 안정성과 효율성을 제공할 수 있다.

배영근 대표는 "효율적으로 업무 시스템을 개선하기 위해서는 AI와 로우코드 특성을 이해하고 이를 적합하게 도입하는 것이 중요하다"며 "AI는 데이터를 분석하거나 비정형 데이터를 처리하는 등 대규모 데이터를 바탕으로 추론하는 업무에 적합한 반면 로우코드는 고정된 양식에서 오류 없이 반복적인 업무를 처리하는 분야에 활용하는 것이 효율적"이라고 설명했다.

이어 배 대표는 AI와 로우코드를 효과적으로 접목한 사례로 G-매트릭스를 소개했다.

비아이매트릭스에서 자체 개발한 G-매트릭스는 비정형 데이터 분석 시스템 구축을 위한 노코드 플랫폼이다. 챗GPT, 클로바X 등 대규모언어모델(LLM)과 연계해 프롬프터를 통해 데이터 분석 등의 업무를 자연어로 입력하는 것 만으로 수행할 수 있는 것이 특징이다.

두 서비스를 동시에 제공해 양 쪽의 장점을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또 자연어 만으로 로우코드로 기능을 구축할 수 있어 관련 업무에 아직 익숙하지 않은 신입 직원 등도 손쉽게 활용할 수 있도록 돕는다.

배영근 대표는 "처음 회사를 설립할 때 기업을 이롭게 하자는 목표를 가지고 당시 가장 많이 사용되던 엑셀 업무를 자동화하는 기능을 만들었다"며 "지금은 로우코드를 통해 현업 종사자의 업무를 쉽고 편리하게 도와줄 수 있을 것이라고 생각한다"고 말했다.

이어 "AI와 로우코드를 통해 기업은 불필요한 업무를 최소화하고 생산성을 확보할 수 있을 것"이라며 "생산성을 갖춰야 새로운 비즈니스를 시도할 수 있는 여유가 생길 것이고, 이것이 치열한 경쟁 속에서 생존할 수 있는 길을 제시할 것"이라고 강조했다.