글로벌 선도 기업들이 AI에 대한 비전을 비즈니스 가치로 실현하는 방법

저는 매년 수백 명의 고객과 이야기를 나눌 수 있는 감사한 기회를 얻고 있습니다. 기업들은 기술 도입 곡선의 다양한 지점에 위치해 있습니다. 첨단 기술의 최전선에서 성과를 내는 기업이 있는가 하면, 가능한 한 위험을 최소화하는 방식을 선호하는 기업도 있죠. 

하지만 끊임없이 변화하고 활력이 넘치는 AI 시대는 현재 이들 모두를 하나로 결합하고 있습니다. 이제 실험의 시대는 끝났습니다. 기업들은 이론적인 AI 파일럿 단계를 넘어, AI를 대규모로 운영하고 비용을 최적화하며 그 동작을 거버넌스하는 데 집중하고 있습니다.

이러한 기업의 요구 사항도 중요하지만, 고객과의 대화에서 제가 특히 고무적이라고 느끼는 점은 AI에 대한 기대감이 매우 높다는 사실입니다. 새로운 아이디어를 활용하고 불과 얼마 전까지만 해도 불가능해 보였던 기회를 포착하는 것에 관한 이야기입니다.

예를 들어 글로벌 은행인 BNP Paribas는 단순한 실험에 그치지 않고 AI를 대규모로 산업화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이미 수천 개의 유스케이스가 실제로 운영되고 있지만, 여기서 멈추지 않습니다. 현재 이들은 비즈니스 가치에 중점을 두고 전사적으로 AI 기능을 제공하기 위해 'AI 팩토리'를 구축하고 있습니다. 여기에는 이상 거래 탐지, 고객 확인 절차(KYC, Know Your Customer), 고객 온보딩, 챗봇과 같은 핵심 요소뿐만 아니라 개발자용 AI와 같은 내부 생산성 향상 기능이 포함됩니다. 또한 이들은 측정 가능한 비즈니스 성과에 집중해야 한다는 점을 분명히 하고 있습니다.

BNP Paribas의 사례가 인상적인 이유는 철저한 거버넌스 요건을 충족하면서도 적응력을 발휘하는 모습을 잘 보여주기 때문입니다. 

자동차 제조업체인 Nissan영어 (English) 버전으로 제공됩니다 (한국어 미지원) 역시 이와 같은 방식으로 소프트웨어 정의 차량에서 AI 정의 차량으로 전환하고 있으며, 여기서 AI 워크로드는 핵심적인 제품 구현 요소 역할을 합니다. Nissan은 컴퓨팅에서 가장 중요한 요구 사항이 유연성이라고 강조합니다. AI 워크로드는 계속해서 진화할 것이므로, Nissan은 특정 칩 세대에 소프트웨어를 종속시키지 않으면서 온보드, 오프보드 또는 하이브리드 환경에 맞춰 컴퓨팅을 조정할 수 있는 역량에 집중하고 있습니다. 또한 AI는 데이터 관리의 기준을 한층 더 높이고 있습니다. 데이터 처리는 모델 개선뿐만 아니라 Nissan의 AI-Drive 및 AI-Partner 제품 전반에서 보안, 개인정보 보호, 거버넌스를 바탕으로 책임감, 신뢰성, 지속적인 학습을 보장하는 데 있어 매우 중요합니다.

어디에나 존재하는 에이전트

추론과 계획, 복잡한 태스크의 자율적 실행이 가능한 AI 에이전트 시스템인 에이전틱 AI에 대한 관심과 투자가 집중되고 있습니다. 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.

• BNP Paribas는 GPU 사용량을 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 감지하며 조치 워크플로우를 자동화하는 에이전트를 배포하기 위해 Twin이라는 내부 프로젝트를 진행하고 있습니다. 
• 글로벌 물류 기업인 UPS는 의사 결정 과학의 관점에서 AI의 미래를 바라봅니다. 여기서는 에이전트가 상황을 분석하고 최적의 다음 조치를 결정하며, 자동화된 의사 결정 트리를 통해 공급망 물류를 지원합니다.
• 미국 통신사 Verizon은 에이전틱 AI를 활용해 복잡한 분류 루프(triage loops)를 실행하는 미래를 그리고 있습니다. 이를 통해 개별 고객의 네트워크 성능 저하를 감지하고, 고객이 도움을 요청하기 전에 문제를 해결하기 위한 조치를 자율적으로 수행할 수 있습니다.

하지만 사람의 역할 또한 간과할 수 없습니다. 미국 항공우주국 NASA는 AI 에이전트가 엔지니어와 과학자를 대체하는 것이 아니라, 이들의 역량을 배가하고 지원하는 역할을 한다는 점을 강조합니다. 이것이 바로 규모의 경제를 실현할 기회입니다. AI가 반복적이지만 중요한 유지 관리 및 연산 작업을 대신 수행함으로써 기업은 AI의 영향력을 극대화할 수 있습니다. 이를 통해 사람은 보다 세밀한 설계와 고차원적인 의사 결정에 집중할 수 있게 됩니다. 

예를 들어 유럽 항공 항로 안전 기구인 EUROCONTROL영어 (English) 버전으로 제공됩니다 (한국어 미지원)은 고성능 AI 시스템으로 복잡한 궤적을 실시간 계산하여, 항공사들이 가장 연료 효율적이고 지속 가능한 비행 경로를 찾을 수 있도록 돕고 있습니다. NASA는 우주 비행사가 데이터 분류 작업 대신 의사 결정에만 전념할 수 있도록, 인사이트를 필터링하고 데이터를 신속하게 시각화 및 처리하는 AI 모델을 우주 현장에서 활용하고자 합니다. 마지막으로 공공 안전 기관 및 기업용 미션 크리티컬 통신 기기와 시스템을 구축하는 Motorola Solutions는 클라우드 기반 AI 워크플로우를 온프레미스 비상 시스템에 통합하고 있습니다. 이를 통해 911 관제사에게 실시간 기록, 실시간 번역, 자동화된 사건 요약 기능을 제공합니다.

디지털 주권과 AI

EU AI 법(EU AI Act)과 같은 규제 감독이 강화됨에 따라, 많은 고객이 AI에 대한 검증 가능한 디지털 주권을 요구하고 있습니다. 이는 다음과 같은 세 가지 요구 사항으로 요약됩니다.

• 모델 주권 특정 벤더에 종속되지 않고 어디서나 원하는 AI 모델을 선택, 변경 및 실행할 수 있는 능력
• 데이터 주권: 모델 학습 및 실행에 사용되는 데이터는 전적으로 조직의 통제 하에 있으며, 동의 없이 외부 모델 학습에 사용되지 않습니다.
• 결과 주권 AI가 내린 모든 중요한 의사 결정을 감사하고 설명하며, 필요한 경우 재정의할 수 있는 능력 

예를 들어 유럽의 Core42영어 (English) 버전으로 제공됩니다 (한국어 미지원) 및 Telenor영어 (English) 버전으로 제공됩니다 (한국어 미지원)와 같이 규제를 받는 기업들은 데이터가 통제권을 벗어나지 않도록 보안이 강화된 멀티 테넌트 소버린 AI 클라우드를 구축하고 있습니다. 

지금까지 여러 기업 고객을 통해 살펴본 AI의 미래에 대한 주요 내용이었습니다. AI 파일럿을 넘어 실제 운영 단계로 전환하고 팀원들이 매일 구상하는 아이디어를 실현해 나가는 고객들의 모습은 매우 인상적입니다.