[전문가 기고] AI 활용, 기업 성장을 막는 4가지 오해

한국오라클 나정옥 부사장 [사진=오라클]

AI는 더 이상 미래의 기술이 아니다. 이미 산업 전반에 변화를 이끌며, 그 진화 속도는 더욱 가속화되고 있는 현재 진행형의 기술이다. 그러나 빠른 발전 속도와 함께 잘못된 인식들이 존재하며, 이는 개인뿐만 아니라 기업이 AI를 전적으로 수용하지 못하게 하는 주요 원인이 되고 있다. 이에 AI에 대한 대표적인 오해 네 가지를 짚어보고, 이에 대한 올바른 이해를 정립해 보려 한다. 

첫째, ‘생성형 AI는 새로운 기술이다’라는 오해다. 생성형 AI가 최근 주목받으며 이를 새로운 개념으로 여기는 경우가 많다. 그러나 AI는 이미 오래전부터 존재해 왔으며, 신경망과 딥러닝 같은 기술이 그 예다. 최근 컴퓨팅 성능과 데이터 접근성의 발전으로 활용이 확대되었을 뿐이다. 생성형 AI는 일시적 유행이 아니라 기존 기술의 발전 과정에서 창의성과 자동화를 가능하게 하는 기회로 이해해야 한다. 이는 생성형 AI뿐만 아니라 비생성형 AI 기술의 진화에도 해당된다.

둘째, ‘AI 도입은 너무 크고 위험한 과제라 천천히 해야 한다’는 생각이다. 많은 기업이 AI 도입을 거대한 과제로 여긴다. 물론 AI 기반의 변화는 철저한 계획이 필요하지만, 그렇다고 해서 도입을 미룰 필요는 없다. 소규모 파일럿 프로젝트로 시작해 성공 사례를 확장하는 단계적 접근법을 활용하면 리스크를 줄이고 혁신을 촉진할 수 있다.

특히 규제가 강한 산업의 경우, AI가 지나치게 큰 위험을 초래할 것으로 예상할 수 있다. 새로운 기술이 도입될 때마다 리스크는 존재하지만, 가장 큰 위험은 오히려 아무것도 하지 않는 데 있다. 경쟁 환경에서 적시에 AI를 도입하지 않는 기업은 뒤처질 가능성이 높다. 가장 좋은 전략은 리스크를 선제적으로 해결해 나가면서, 의사 결정과 효율성을 개선하는 AI 역량을 보안과 규정을 준수하며 활용하는 것이다. 

셋째, ‘AI는 직접 쉽게 구축할 수 있다’는 생각이다. 많은 사람들이 자체적으로 AI 기반 애플리케이션을 구축하면 개인 사용자가 쉽게 활용 가능한 상용 서비스 수준의 결과를 얻을 수 있을 것으로 오해한다. AI 개발은 복잡한 작업이다. AI 솔루션을 구축하고 배포하려면 전문 데이터 과학 기술, 방대한 데이터 관리, 지속적인 유지보수가 필요하다. 자체적으로 AI를 구축하려는 조직은 직원 교육, 인프라, 소프트웨어 라이선스 비용이 빠르게 증가함을 깨닫게 된다. 대부분의 경우 AI 전문가와 협력하거나 상용 솔루션을 활용해 복잡성을 관리하는 것이 더 효과적이다. 

마지막으로, ‘AI가 항상 인간의 성과를 향상시킨다’는 오해다. AI의 성공 여부는 데이터 품질, 범위, 워크플로우 통합에 달려 있다. 기업 환경에서는 AI가 체계적이고 검증된 방식으로 구현되지 않을 경우 기대한 성과를 얻기 어려울 수 있다. AI 역량과 인간 판단력을 결합한 균형 잡힌 전략이 가장 좋은 결과를 낼 수 있다.

AI가 비즈니스의 미래를 형성해 나가는 가운데, 상기한 오해들에 대한 올바른 이해는 AI 도입을 염두에 둔 기업들에게 매우 중요하다. 올바른 이해와 접근법을 통해 AI는 혁신과 성장을 이끄는 촉매제가 될 수 있다. 기업은 학습과 적응의 문화를 조성하며 AI 도입을 자신 있게 추진하고, 그 토대 위에서 AI의 잠재력을 최대한 이끌어낼 수 있다.