한국IBM "디지털 레이버, 2026년까지 5천200억 달러 규모 성장"

인공지능(AI) 도입을 통한 생산성 향상이 기업의 주요 화두로 떠오르며 AI 자동화를 통한 '하이퍼 오토메이션'에 대한 관심이 높아지는 가운데 이에 대한 컨퍼런스가 진행됐다

2일 서울 양재 엘타워에서 개막한 '노코드·로우코드 하이퍼오토메이션 컨퍼런스 2024'에는 한국IBM, 삼성SDS, 비아이매트릭스 등 국내 주요 기업의 다양한 기조강연이 진행됐다.

노코드·로우코드협의회가 주최하고 지디넷코리아가 주관하는 '노코드·로우코드 하이퍼오토메이션 2024'는 AI원년의 해를 맞아 'AI로 가는 지름길, 노코드·로우코드 DX혁신'의 주제로 공공⋅금융⋅제조 등 산업 각 분야에서의 업무 자동화를 위한 AI도입 방안과 불황 속 기업의 생존 전략을 심도있게 논의하는 컨퍼런스다.

한국IBM 정욱아 실장은 이날 현장에 자리해 '생성형 AI기반 디지털 레이버(Digital Labor)와 함께 실현하는 하이퍼오토메이션, IBM왓슨엑스(watsonx)' 강연을 진행하고 IBM의 데이터 및 AI 플랫폼 왓슨엑스를 활용한 노코드, 로우코드 기반 솔루션과 하이퍼오토메이션 실현을 위한 사용사례를 공유했다.

AI 디지털 레이버는 AI 및 자동화를 이용해 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에 대한 전문지식 없이도 작업을 수행할 수 있는 디지털 노동력 플랫폼이다.

정욱아 실장은 생성형 AI에 대한 관심이 과거 크게 유행했던 빅데이터-AI에 대한 관심과 비슷하지만 그 속도와 양은 더욱 역동적이라고 설명했다.

정욱아 실장은 디지털 레이버와 함께 하는 하이퍼오토메이션에 대해 설명했다.

이어 "기업 리더들은 생성형 AI를 통해 의미 있는 투자대비수익률(ROI)를 기대하고 있다"며 "이는 팬데믹 당시 급증하고 검증된 기본 AI 효과성을 기반으로 더욱 가속화될 전망"이라고 덧붙였다.

정욱아 실장의 설명에 따르면 생성형 AI 투자 확대는 전체 AI 시장을 견인하고 있으며 기업의 AI 지출은 오는 2027년까지 매년 20% 이상 성장할 것으로 전망된다.

특히 기업의 생성형 AI 도입 기조는 국내와 글로벌 시장 모두에서 강하게 나타나고 있다. 직원 수 1천 명 이상 기업을 대상으로 진행한 생성형 AI 도입 여부에 대한 조사에서 이미 사업에 생성형 AI를 적극 도입하고 있다는 국내 기업은 27%, 글로벌 기업은 38%로 나타났다.

정욱아 실장은 ▲인적자원 ▲고객 서비스 ▲앱 현대화 등 실제로 효과가 입증된 생성형 AI 기반 업무 자동화 사례도 함께 소개했다. 생성형 AI 도입을 통해 인적자원은 40% 생상선이 향상됐으며 고객 서비스는 90%, 앱 현대화는 60% 수준의 효율성 향상이 일어났다.

다만 기업에서 AI를 전사적으로 확장하는데 주저하는 경향도 있다는 설명도 이어졌다. 설문조사에 참여한 기업 중 80%가 ▲생성형 AI가 내린 결정이 충분히 설명 가능하지 않다 ▲안정성과 윤리적 측면에 대한 우려 ▲이미 확립된 편향을 AI가 전파할 가능성 ▲생성형 AI에 대한 신뢰 부족 등을 전사적으로 AI를 도입하는데 우려되는 요소로 꼽았다.

정 실장은 "기업이 대규모로 가치를 실현하기 위해서는 전략 및 가치, 기술 및 데이터, 경험 디자인, 운영 모델, 인재 및 문화 등 광범위한 고려 사항을 해결해야 한다"라며 "AI의 전체 가치를 실현하려면 운영 모델에 대한 전체적인 관점 고려가 필요하다"라고 지적했다.

정욱아 실장이 AI의 전체 가치를 실현하기 위해 고려해야 하는 요소로 꼽은 것은 ▲목적 및 전략 ▲구조 ▲작업 방식 ▲거버넌스 및 우선순위 ▲리더십 ▲메트릭 ▲인적 자원 ▲기술 등이다.

IBM이 지난 2023년 7월 출시한 기업형 AI 플랫폼 왓슨x(watsonx)에 대한 소개도 이어졌다.

왓슨x는 ▲왓슨x.ai ▲왓슨x.data, ▲왓슨x.거버넌스 등으로 구성되는 플랫폼으로 모둘화된 아키텍처 기반 패키지로 기업 요구에 맞는 필요 영역만 구성됐으며 기존 AI와 생성형 AI를 모두 지원하는 것이 특징이다.

정 실장은 왓슨x을 기반으로 비즈니스 혁신을 가속화할 수 있다며 AI와 자동화로 디지털팀의 효율성과 생산성을 높인 골프 대회 마스터스와 설비 정비 및 생산 최적화를 이룬 멕시코 건축자재 기업 세멕스의 사례를 설명해 눈길을 끌었다.

마스터스는 왓슨x를 활용해 모든 라운드에서 모든 홀과 선수에 대한 예측을 제공하고 있다. 6년치 약 12만 개 샷에 대한 데이터 분석과 1천600여 개의 머신러닝 모델 빌드를 활용한 결과다.

생성형 AI 기반 업무 자동화 중 인적자원, 고객 서비스, 앱 현대화 등은 이미 그 효과가 입증됐다.

또 비디오 클립에서 갤러리 환호도를 평가해 모든 선수의 라운드를 하이라이트 릴스로 자동 생성하는 기능도 지원하고 있다.

세멕스는 왓슨x를 도입한 후 분석 모델 개발에 대한 생산성이 향상됐다. 기존 딥러닝 기반 회귀모델은 공정 및 품질에 필요한 8~10개 모델을 개발하는데 6개월을 소요해 평균 7% 절대 백분율 오류를 나타냈으나 왓슨x의 시계열에 대한 파운데이션 모델을 사용해 6~8주를 들여 공정 및 품질에 대해 동적으로 캡처한 2개 모델을 개발했으며 1% 평균 절대 백분율 오류를 기록했다.

정욱아 실장은 IBM 왓슨x 기술을 활용한 대화형 디지털 레이버 플래폼 '왓슨x 오케스트레이트'를 소개하기도 했다.

왓슨x 오케스트레이트를 활용한 사례에 대한 시연도 이어졌다. HR 채용 업무에 왓슨x 오케스트레이트를 이용하면 화면에 이력서 내용을 찾아서 요약해 이메일을 보낸 후 슬랙에 자동으로 답변을 올리는 모든 작업을 간단한 문장을 입력하는 것만으로도 화면 전환 없이 진행할 수 있다.