오늘날 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 초석은 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 영국의 수학자이자 컴퓨터 과학의 선구자인 앨런 튜링(Alan Turing)은 ‘컴퓨터 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)’이라는 논문을 통해 기계가 인간처럼 사고할 수 있는지를 테스트하는 ‘튜링 테스트(Turing Test)’를 고안했습니다. 이 개념은 이후 인공지능의 연구 방향을 결정짓는 중요한 기준이 되었으며, 현대 AI 발전의 기틀을 마련하는 계기가 되었습니다.
그 이후 70여 년간 연구자들은 수십 년 동안 인공지능이 인간의 사고를 모방할 수 있도록 알고리즘과 연산 능력을 발전시켜 왔습니다. 초기 ‘규칙 기반 시스템’을 중심으로 진행되었던 AI 연구는 21세기에 들어서면서 데이터와 연산 능력이 비약적으로 성장함에 따라 ‘기계 학습, 딥러닝의 형태’로 급성장하기 시작했습니다. 2025년에 들어서는 훨씬 낮은 비용의 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 사용하면서도 OpenAI의 ChatGPT와 같은 선도적 LLM과 비슷한 수준의 성능을 제공하는 AI 플랫폼인 ‘DeepSeek’가 등장하며 다양한 산업에서 큰 주목을 받기도 했는데요. 이는 AI가 더 이상 단순한 연구 대상이 아닌 실제 산업과 일상생활에 효율적으로 도입되고 활용될 수 있는 기술임을 입증한 순간이었습니다.
DX(디지털 전환)에서 AX(인공지능 전환)로 변화하는 비즈니스
급속도로 발전하는 AI 기술과 함께 기업들은 AI를 도구로써 단순히 활용하는 수준을 넘어, 산업의 체질을 바꾸는 핵심 기술로써 도입을 시도하고 있습니다. 즉, 기업이 디지털 전환(Digital Transformation, DX)을 넘어 인공지능 전환(AI Transformation, AX) 시대를 맞이하고 있는 것인데요. 여기서 AX는 AI를 활용해 업무와 산업 생태계를 혁신하는 개념으로, AI가 직접 의사결정에 개입하고 인간과 협력하여 비즈니스 혁신을 실현하는 것을 의미합니다.
이러한 기업의 AX는 생성형 AI의 등장 이후 가속화되고 있습니다. 기존의 AI는 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 의사결정을 내리거나 특정 작업을 자동화하는데 그쳤지만, 이보다 더 발전된 생성형 AI의 경우 데이터를 학습하여 새로운 텍스트, 이미지 등을 생성함으로써 더 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었기 때문입니다.
국내 기업들을 대상으로 한 설문조사에 따르면 응답자의 51.3%가 생성형 AI를 실제 업무에 활용 중이거나 1년 이내에 도입할 계획인 것으로 응답했으며, 40.7%가 계획은 없지만 검토 중인 것으로 나타났습니다. 이러한 통계는 AI가 더 이상 특정 기술 전문가들만의 도구가 아니라, 모든 산업과 업무에 걸쳐 필수적인 요소로 자리 잡고 있음을 보여줍니다.
실제로 다양한 산업 분야에서 생성형 AI가 여러 방식으로 적용되어 활용되고 있습니다. 물류 산업에서는 생성형 AI가 창고 상황을 분석하여 공간 활용을 최적화하고 실시간 교통 관리를 돕고 있으며, 헬스케어 산업에서는 개인의 상황에 맞는 맞춤형 치료를 제안하고 더 빠른 신약 개발을 돕는 등 산업을 불문하고 생성형 AI가 활약하고 있습니다.
미국의 경제 전문 뉴스 Bloomberg에 따르면 2052년까지 기업들의 생성형 AI에 대한 지출이 꾸준히 상승하여 2025년 대비 약 5배 이상 증가할 것으로 전망됩니다.1) 현재 AI는 고객 서비스, 콘텐츠 제작, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 기업들은 AI를 활용하여 경쟁력을 강화하고 차별화된 가치를 제공하는 데 집중하고 있습니다. 이에 따라, 기업의 AX는 향후 더욱 가속화될 것으로 예측됩니다.
비즈니스의 생성형 AI 도입 우려사항: 왜곡과 편향성
하지만 AX에 따른 비즈니스의 생성형 AI 도입에는 항상 긍정적인 측면만 존재하는 것은 아닙니다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력으로 주목받고 있지만, 그 과정에서 정보 왜곡과 편향성에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 이러한 문제는 주로 학습 데이터의 한계에서 비롯됩니다. AI는 인간이 만든 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 그 데이터에 내재된 사회적 편견이나 왜곡된 시각을 그대로 흡수할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 성별이나 인종에 대한 고정관념이 담긴 데이터로 학습된 AI는 그 편향을 반영한 결과물을 생성할 수 있습니다. 이러한 편향은 AI가 생성한 콘텐츠를 통해 더욱 강화되고 확산될 위험이 있습니다. 또한, AI가 생성한 콘텐츠가 다시 AI의 학습 데이터로 사용되는 '디지털 근친교배' 현상은 AI의 성능 저하와 정보 왜곡을 가중시킬 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI 개발자와 연구자들이 데이터의 다양성과 대표성을 확보하고, 알고리즘의 투명성과 공정성을 강화하는 노력이 필요합니다. 더불어, AI 시스템의 결과물을 지속적으로 모니터링하고 피드백을 반영하여 편향성을 최소화하는 체계적인 접근이 요구됩니다.
성공적인 AI 도입을 위한 준비: AI 플랫폼
기업이 생성형 AI 도입 우려사항을 극복하고 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 수집, 모델 학습, 배포 및 관리 등 AI 개발의 전 과정을 효율적으로 수행할 수 있는 AI 플랫폼이 필수적입니다. 이러한 AI 플랫폼은 기업의 AI 전략 실행을 지원하며, 데이터의 수집과 전처리, 모델의 학습과 최적화, 그리고 결과의 배포와 모니터링까지 모든 단계를 통합적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.
특히, 챗봇이나 가상 상담 서비스와 같은 AI 기반 솔루션을 도입하려면 단순히 시스템을 구축하는 것만으로는 부족합니다. AI 시스템을 자체적으로 개발하는 것은 기술적으로 쉽지 않을뿐더러, 실제 활용 과정에서는 하나의 AI 서비스만 필요한 것이 아니라 여러 개의 서비스를 동시에 운영해야 하는 경우가 많습니다. 하지만 AI 서비스마다 별도의 시스템을 구축하는 것은 시간과 비용 측면에서 비효율적이며, 빠르게 발전하는 AI 기술을 기존 레거시 시스템에 반영하는 것도 큰 도전 과제입니다.
따라서, 성공적인 AI 도입을 위해서는 기업의 비즈니스 목표와 AI 전략에 부합하는 적절한 AI 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 이를 위해 성능과 확장성, 보안, 사용 편의성 등을 종합적으로 고려해야 하며, 기술적 측면뿐만 아니라 조직 문화와 프로세스의 변화도 함께 이뤄져야 합니다. 결국, 효과적인 AI 플랫폼 도입을 통해 기업은 AX를 가속화하고, 보다 효율적이고 지속 가능한 AI 활용 환경을 구축할 수 있습니다.
이와 관련해 다음 시간에는 ‘성공적인 AI 도입을 위한 AI 플랫폼’을 주제로 AI 플랫폼이 무엇인지, 도입 전 고려해야 할 사항은 무엇인지 자세히 알아보겠습니다.
1) Bloomberg, <Generative AI to Become a $1.3 Trillion Market by 2032, Research Finds>
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