안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 디지털 전환이라는 말이 처음 등장한 2010년대 초반부터, 많은 기업들이 클라우드, 모바일, 분석 기술을 도입하며 마치 기술 자체가 혁신인 것처럼 접근했습니다. 하지만 이 과정에서 사람과 프로세스가 어떻게 협력하고, 운영되며, 발전할지에 대한 고려가 부족했습니다. 그 결과, IT 솔루션은 기술 중심적이 되었고, 때로는 비즈니스 문제를 기술이 제공하는 것에 맞춰 변형시키는 오류를 범하기도 했었고, 이는 곧 ‘기술 우선주의 함정(technology-first trap)’으로 이어지면서, 기술 채택을 실제 비즈니스 문제보다 우선시하여 프로세스와 사람을 기술에 맞추도록 강요하는 결과를 낳았습니다.
이러한 접근 방식은 화려한 시스템을 도입했음에도 불구하고 기대 이하의 채택률, 비자연스러운 프로세스, 그리고 기술 업그레이드에 그치는 전환으로 이어져왔는데, 기술은 이론적으로 전환을 완료할 수 있지만, 실제 채택, 효율성, 생산성 및 원하는 비즈니스 가치 달성 여부는 많은 노력과 전략적 접근이 필요하죠. 이와 관련된 인사이트를 잘 담고 있는 CIO의 글 'The AI revolution isn’t about technology – it’s about people'의 주요 내용을 소개해드립니다.
AI는 방대한 데이터를 기반으로 학습되어 개인의 선호도, 행동, 의사결정 패턴을 이해하는 데 독보적인 퍼포먼스를 보이고 있습니다. 기존 시스템이 사람이 특정 언어나 논리를 학습하도록 요구했던 것과 달리, AI는 인간의 언어와 의도를 이해하고 효과적으로 반응할 수 있습니다.
이러한 능력은 ‘인간 중심 디지털 전환(human-centric digital transformation)’이라는 근본적인 변화를 가능하게 합니다. 시스템이 사람의 요구와 의도를 이해하고, 상황에 맞게 적응하며, 가용 데이터를 기반으로 프로세스를 완료하는 방식으로, 이는 사람들이 자연스럽게 생각하고 일하는 방식과 매우 유사합니다.
📍초기 사례 및 그 파급력 :
[1] 생성형 AI(GenAI)의 등장 | 2024년 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 널리 보급되면서 생성형 AI는 빠르게 확산되었습니다. 이는 낮은 진입 장벽, 명확한 가치 증명, 기술 또는 비기술 인력 모두에게 동등한 기회를 제공했기 때문입니다. 특히 고객 서비스 분야에서 GenAI는 대부분의 고객 문의를 효율적으로 해결하며 인간 능력을 증폭시키고 높은 생산성과 풍부한 고객 경험을 제공합니다. |
[2] 바이브 코딩(Vibe Coding)으로 소프트웨어 개발 민주화 | 2025년 2월 Andrej Karpathy가 소개한 바이브 코딩은 사용자가 프롬프트를 통해 원하는 것을 AI에게 전달하고, AI가 코드를 생성하며 오류 수정까지 주도하는 방식입니다. 이는 사람이 코딩 언어를 배우는 대신, 인간의 요구와 의도에 대한 대화를 중심으로 소프트웨어 개발이 이루어지게 하여, 애플리케이션 개발을 민주화하고 디지털 전환의 본래 약속인 창의성과 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다. |
[3] 에이전트AI(Agentic AI)를 통한 자율적인 워크플로우 | 에이전트 AI는 AI가 자율적인 에이전트(디지털 작업자)로서 복잡한 작업을 계획하고, 도구를 사용하며, 스스로 학습하고 개선하는 방식으로 End-to-end 워크플로우를 실행할 수 있게 합니다. 예를 들어, 제조 분야에서 에이전트 AI는 생산 라인 성능 저하를 감지하고, 문제를 진단하며, 부품을 주문하고, 유지보수를 예약하며, 생산 일정을 조정하고, ERP 주문을 업데이트하는 모든 과정을 자율적으로 수행하여 가동 중단을 최소화할 수 있습니다. |
📍인간 중심 전환의 목표 달성 :
[1] 교육 요구 감소 및 사용자 채택 증대 | 솔루션, 워크플로우, 프로세스가 자연어에 기반할 경우, 광범위한 교육 프로그램이 필요 없어집니다. 이는 직관적인 기술이 더 배우기 쉽고 채택하기 쉽기 때문에 전반적인 사용자 채택을 향상시킬 수 있음을 의미합니다. |
[2] 전략적 집중을 통한 혁신 증대 | 쉬운 채택과 낮은 기술 장벽은 더 많은 사람이 기술적 경계를 넘어 원하는 디지털 혁신에 기여하고 전환을 주도할 수 있도록 합니다. |
[3] 포괄적인 프로세스 개선 | 비즈니스 프로세스를 소프트웨어 제약에 억지로 맞추는 대신, 조직은 인간의 생산성과 만족도를 진정으로 최적화하는 워크플로우를 설계할 수 있어, 포괄적인 프로세스 개선과 더 높은 생산성을 이끌어냅니다. |
※ AI는 인간 중심적이기 때문에 전환의 성공 여부를 결정하는 주요 요소인 '채택률'을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
📍나아가야 할 길: 성숙도 과제
AI의 잠재력은 엄청나지만, 아직 성숙도에 도달하기까지는 갈 길이 멀다는 점을 인정해야 합니다.
일반적인 AI 문제(편향, 책임, 거버넌스) 외에도 다음과 같은 전환 관련 특정 성숙도 과제가 있습니다.
[1] 보안 위험 | 인간의 감독 없이는 암호화 누락, 데이터 유출, 코드 취약점, 무단 접근 여부를 확실히 확인하기 어렵습니다. 예를 들어, 에이전트 AI가 적절한 거버넌스 없이 민감한 데이터에 접근하거나 승인되지 않은 참가자에게 민감한 데이터를 노출할 수 있습니다. |
[2] 과도한 의존 및 기술 침식 | 자연어로 업무를 처리하는 능력은 큰 가능성을 가지고 있지만, AI에만 전적으로 의존하는 것은 기초적인 기술 능력을 서서히 침식시킬 수 있습니다. AI가 코드를 주도적으로 생성하더라도, 핵심적인 문제 해결 능력과 생성된 코드를 이해하는 능력은 코드 품질 보장 및 향후 유지보수의 기반이 됩니다. |
[3] 투명성과 설명 가능성 | 복잡한 AI 모델은 종종 '블랙박스'처럼 작동하여 의사결정이나 결과를 해석하기 어렵습니다. 반대로, 이를 너무 설명 가능하게 만들면 해커가 내부 메커니즘을 파악하고 악용할 수 있는 위험이 있습니다. ※블랙박스? : 복잡한 딥러닝 기반의 AI 모델에서 두드러지는 문제로, 모델의 AI 내부 작동 방식을 사용자가 명확하게 파악하거나 이해하기 어려운 문제! |
📍AI는 사람과 기술의 다리
AI는 '기술 채택'과 '효율/효과적인 운영'의 전환 사이의 간극을 메울 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인간의 언어와 의도를 자연스럽게 이해할 수 있는 능력을 통해, 사람과 디지털 도구 사이의 장벽은 점차 허물어질 것이고, 이러한 변화는 하룻밤 사이에 이루어지지 않겠지만, AI 개발의 빠른 속도는 큰 변화가 진행 중임을 예상하게 합니다.🧑🏻💻
진정한 디지털 전환은 기술뿐만 아니라, '사람'과 '프로세스'에 관한 것이라는 점을 기억해야 합니다. 기술이 아닌 사람을 중심으로 혁신이 이루어질 때 비로소 진정한 가치를 창출할 수 있을 것이며, AI는 이 성공적인 여정을 위한 강력한 조력자가 될 것으로 기대됩니다.🙌
(※보다 상세한 내용은 해당 CIO의 콘텐츠 전문을 확인해주시기 바랍니다.)
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(※썸네일 & 상단 이미지 출처 : Unsplash의 CHUTTERSNAP)
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