인공지능(AI) 소개, 그리고 AI가 중요한 이유

이 블로그에서 다룰 내용:

• AI란?
• 인공지능의 유형
• AI가 엔터프라이즈 조직에 미치는 영향
• AI의 이점은?

인공지능(AI)만큼 논의가 활발히 이루어지고 있지만 제대로 이해되지 않고 있는 용어도 드뭅니다. 지난 60년 동안 AI는 시장 분석가, 공상과학 소설가 등 다양한 사람들에게 추측의 대상이 되어 왔습니다. AI 시장이 성숙기에 접어든 지금, AI는 우리가 함께 일하는 방식에 지속적인 변화를 가져오고 있습니다. 비즈니스 리더에게는 AI가 무엇이며, 이를 통해 인간의 성과를 높이는 방법을 아는 것이 필수적입니다.

AI를 체스나 컴퓨터 게임에만 활용하던 시대는 지났습니다. 오늘날 사람들은 더 스마트한 검색 결과, 실시간 이미지 인식, 자율 주행 자동차 등 일상생활의 모든 영역에서 AI를 활용하고 있습니다. 마찬가지로, 기업에서 직원의 스킬 갭 파악에서 재무 이상 감지에 이르기까지 다양한 어플리케이션에 AI를 사용하고 있습니다. 오래된 수동 프로세스에 계속 의존하면 뒤처질 위험이 있습니다.

Forrester 리포트에 의하면, 글로벌 AI 소프트웨어 시장은 2021년 330억 달러 규모에서 2025년 640억 달러 규모로 두 배 성장할 것입니다. 이러한 성장의 대부분은 AI가 융합된 비즈니스 어플리케이션에서 비롯될 것입니다.

이 문서에서는 먼저 인공지능이라는 용어와 AI의 다양한 유형에 관해 알아봅니다. 그런 다음 기업이 AI를 도입하도록 동기를 부여하는 주요 비즈니스 이점을 소개합니다. 마지막으로 윤리적 AI의 중요성, 그리고 AI 기술이 그려낼 글로벌 시장의 미래를 개괄적으로 설명합니다. AI 연구가 계속 가속화하면서 AI를 활용하는 기업의 경쟁 우위도 더욱 확고해질 것입니다.

AI란?

인공지능이란 지금까지 인간의 지적 능력이 필요하다고 여겨지던 태스크를 머신이 수행하는 능력입니다. 문제 해결, 의사결정, 언어 이해 등이 이에 포함됩니다. 다른 주요 기술 혁신과 마찬가지로 AI의 목표는 인간의 삶을 개선하고 생산성을 향상하는 것입니다.

머신러닝, 자연어 처리, 딥러닝 등 AI와 관련되어 자주 언급되는 많은 용어가 있습니다. 이러한 용어들, 특히 머신러닝과 인공지능이 같은 의미로 사용되기도 하지만 중요한 차이점이 있습니다. 여기에서는 구분을 명확히 할 수 있도록 다양한 AI 기술의 정의에 관해 간략히 알아봅니다.

• 머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야로, 직접적인 지시 없이 머신이 학습하고 적응할 수 있도록 훈련시키는 것이 목적입니다. 머신러닝 모델은 데이터와 자체 수정(self-modifying) 방법을 활용하여 패턴을 파악하고 예측하거나 콘텐츠를 생성합니다. 이러한 ML 모델은 계속 스스로 발전하면서 더 나은 미래의 결과를 제공합니다. 체스 컴퓨터를 실례로 들 수 있는데, 현재 이 분야에서 AI 시스템은 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘고 있습니다.
• 자연어 처리(NLP)는 머신이 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 두는 머신러닝의 한 형태입니다. 주로 대규모 언어 모델을 사용하여 얻은 이해를 바탕으로, 컴퓨터가 원활하게 자체적인 텍스트 및 음성 출력을 생성할 수 있습니다. 음성 인식, 번역, 정서 분석 등에서 관련 컴퓨터 과학 분야는 매우 중요한 역할을 합니다. 챗봇과의 대화는 대표적인 NLP의 실례라고 할 수 있습니다.
• 딥러닝은 컴퓨터가 데이터세트에 존재하는 복잡한 패턴을 모델링할 수 있게 하는 머신러닝의 한 유형입니다. 인간의 뇌에서 영감을 얻은 딥러닝은 다중 계층의 신경망 처리를 사용하여 대량의 정보를 분석합니다. 이 기술은 머신이 시각적 영상을 디코딩하는 프로세스인 컴퓨터 비전을 구현하는 데 유용합니다.

인공지능의 유형

AI를 분류하는 데 가장 널리 사용되는 방법의 하나는 AI의 기능을 인간의 능력과 비교하는 것입니다. 이미 수많은 비즈니스 어플리케이션이 AI를 활용하고 있지만, 인간과의 비교는 앞으로 AI 발전 가능성을 보여줍니다. 컴퓨팅 성능이 계속 향상됨에 따라 얼리 어답터들은 앞으로 더 큰 이점을 얻게 될 것입니다. AI의 네 가지 주요 유형은 다음과 같습니다.

• 반응형: 가장 오래된 형태의 AI인 반응형 AI는 기존 프로그래밍에 기반한 자극에만 반응할 수 있습니다. 따라서 기억을 저장하고 경험을 통해 학습하는 기능이 부족합니다.
• 제한된 메모리: 반응형 AI를 기반으로 하는 제한적 메모리 AI는 과거 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 최신 AI의 대부분이 이 범주에 속하며, 약한 AI라고도 합니다.
• 마음의 이론: AI의 제안된 다음 발전 단계로, 흔히 강한 AI라고도 합니다. 마음의 이론 AI는 인간의 니즈와 감정을 이해하고 그에 따라 반응을 조정할 수 있게 될 것입니다. 이 시점에 이르면, AI가 인간과 동일한 소질을 가지고 태스크를 수행하고 의사결정을 내릴 것입니다.
• 자기 인식: 공상 과학 소설에서 흔히 볼 수 있는 형태로, 이론적으론 AI 개발의 마지막 단계입니다. 자기 인식 AI는 스스로를 인식하는 인간의 정신 능력을 모방할 것입니다. 즉, 인간의 감정에만 반응하는 것이 아니라 스스로 감정을 가지고 생각하고 느끼게 될 것입니다.

AI가 엔터프라이즈 조직에 미치는 영향

차세대 AI 개발을 앞둔 지금, 기업은 이미 글로벌 워크플레이스에서 이미 일어난 엄청난 변화를 인식해야 합니다. HR 부서는 스킬 기반 경제로 전환했습니다. 재무 부서는 비접촉식 트랜잭션을 수용했습니다. 이제 IT 부서는 분산된 인력을 위한 도구를 관리하면서 새로운 법률과 컴플라이언스 지침을 따라야 합니다.

각각의 사례에서 AI는 기업이 과거, 현재, 그리고 미래의 변화에 더 잘 대처할 수 있도록 도와줍니다.

Workday 리포트 'AI IQ: 기업의 인공지능 활용에 대한 인사이트'에서는 고위 의사결정자 1,000명을 대상으로 인공지능에 관한 설문조사를 진행했습니다. 이들 리더의 99%는 AI와 ML에 투자하면 분명한 이점이 있다고 생각한다고 답했습니다. 그렇다면 기업은 인공지능을 통해 어떤 기능을 지원해야 할까요?

다음은 AI가 이미 지원하는 조직 활동의 6가지 주요 영역입니다.

• 수동적이고 예측 가능한 재무 트랜잭션 및 프로세스 자동화
• 가용성 및 스킬에 기반한 직원 스케줄링 및 채용 필요성 예측
• 직원 코멘트 및 피드백을 분석하여 주요 관심 사항 및 정서 파악
• 후보자와 기존 직원의 관련 스킬을 빠르고 쉽게 파악
• 경비 영수증 및 송장 스캔을 통한 대량의 데이터 처리
• 분기별 결산에서 총계정원장의 이상 요소 파악

위의 각 영역에서 AI는 수작업 프로세스를 자동화하여 직원을 지원하고 효율성을 높입니다. AI의 미래는 인간의 개입을 배제하는 것이 아니라 인간과 머신이 협력하는 방향으로 나아갈 것입니다. 이 방식에서는 AI가 데이터와 추천을 제공하고, 주요 전략과 의사결정은 여전히 인간이 관리합니다. 인간과 머신의 이러한 협업을 '인간 참여형' 접근 방식이라고 하며, AI의 장기적인 성공을 위해 필수적입니다.

AI의 이점은?

AI가 여러 산업에서 시장 표준으로 자리 잡고 있지만, AI 도입을 추진하는 이유를 이해하는 것이 중요합니다. Workday 리서치에 의하면, 엔터프라이즈 기업의 94%가 AI 기술에 투자하고 있습니다. 문제는 고용주들이 왜 그렇게 많은 리소스를 AI에 투입하는가입니다.

AI의 이점은 더 이상 이론적인 것이 아닙니다. PwC 리서치에서 경영진의 54%가 AI 솔루션이 이미 비즈니스의 생산성을 높였다고 답했습니다. 지루하고 반복적인 업무를 자동화함으로써 직원들이 비즈니스 전반에서 더 큰 문제에 우선순위를 둘 수 있습니다. PwC의 예측에 의하면, 2030년까지 AI로 인해 지역 경제의 국내총생산이 26% 증가할 것입니다.

Deloitte는 'State of AI in the Enterprise' 리포트에서 높은 수준의 AI 구현과 전략을 갖춘 기업을 '트랜스포머'로 분류합니다. 이 그룹에 속한 응답자들은 AI가 기업 문화 전반에 긍정적인 영향을 미쳤다고 답했습니다.

• 56%는 비즈니스 부서 전반에서 협업이 크게 개선되었다고 답했습니다.
• 45%는 회사의 직원들이 AI 기술이 성과와 직무 만족도를 향상했다고 생각하고 있냐는 질문에 "매우 그렇다"고 답했습니다.
• 44%는 회사가 AI 숙련 전문가를 육성하고 교육하며 유지하기 위해 적극적으로 노력하고 있냐는 질문에 "매우 그렇다"고 답했습니다.

책임 있는 AI의 중요성

1950년에 Alan Turing이 '모방 게임'을 제안했을 때, 그 목표는 인공지능의 기능을 평가하는 것이었습니다. 나중에 Turing 테스트로 이름이 바뀐 이 모방 게임은 컴퓨터가 인간과 같은 지능을 발휘할 수 있는지 평가하기 위해 설계되었습니다. 하지만 Turing은 AI가 책임감 있게 만들어졌는지는 고려하지 않았습니다.

최근 생성형 AI에 대한 관심이 폭발하면서 책임 있는 AI를 둘러싼 논쟁이 전면에 등장했습니다. 이제 상용 AI가 학술 에세이를 쓰고 유명인의 가짜 이미지를 만들며 가수의 목소리와 창법을 흉내내면서, AI 기술의 신뢰성에 큰 의문이 제기되고 있습니다.

2024년 글로벌 연구 'AI 신뢰성 확보'에서 Workday는 전 세계 1,375명의 비즈니스 리더와 4,000명의 직원을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 조사 결과, 비즈니스 리더의 70%와 직원의 66%가 AI는 사람이 쉽게 검토하고 개입할 수 있는 방식으로 개발되고 사용되어야 한다고 답했습니다. 이처럼 투명성과 책임성에 대한 요구는 Workday AI 개발을 주도하는 주요 요소입니다.

AI는 아직 초기 단계의 시장이며, 모든 새로운 개발과 마찬가지로 안전장치를 마련하는 것이 중요합니다. 책임 있는 AI를 향한 Workday의 약속은 직원, 고객 서비스, 혁신, 진실성에 중점을 두는 Workday의 핵심 가치를 직접적으로 반영합니다. 이를 통해 Workday는 다음과 같은 목표를 달성하고자 합니다.

• 인간의 잠재력 강화
• 사회에 기여
• 투명성과 공정성 지향
• 개인정보 및 데이터 보호에 관한 Workday의 약속 실현

미래의 업무 환경에서 AI의 의미

지금 기업이 미래의 AI를 바라보면서 내리는 결정이 각 기업의 미래 성공을 결정짓게 될 것입니다. 성공하는 기업은 제품 기반에 AI를 기본적으로 내장하여 유기적으로 함께 발전할 것입니다. 이미 HR, IT, 재무 분야에서는 AI가 미래의 업무 환경에 영향을 미치고 있습니다.

• HR: AI를 활용하지 않는 인재 관리는 한계에 부딪히게 될 것입니다. AI를 활용하지 않는 기업은 조직 차원의 종합적인 가시성이 부재하므로 매니저는 상당한 스킬 갭을 감당해야 하며, 직원은 커리어 패스가 불분명해집니다. AI는 실시간으로 필수 스킬 인사이트를 제공함으로써, 매니저의 인재 전략을 돕고 개인 맞춤형 직원 성장 계획을 생성하여 인재를 유지하도록 지원합니다.
• IT: 기업 규모가 커지면 IT 인프라도 함께 발전해야 합니다. 기업은 AI를 단순히 또 다른 보강 요소로 간주해서는 안 되며, AI가 최고의 가치를 제공할 수 있는 영역을 정확히 파악해야 합니다. AI가 내장된 제품을 선택하면 열악한 통합으로 인한 문제를 방지하고 이전의 사일로 시스템에 연결하며 조직의 효율성과 생산성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
• 재무: 미래의 재무는 완전히 디지털화되고 지능적으로 자동화되어 더 이상 일상적인 업무를 수행할 필요가 없습니다. AI를 통해 기업은 더욱 높은 정밀도와 정확성으로 대량의 트랜잭션을 더 빠르게 처리할 수 있습니다. AI는 이상 요소를 신속하게 식별하고 재무 전문가에게 정확하게 요약된 데이터를 제공함으로써 회계 장부를 더 빠르게 결산하는 데 측정 가능한 큰 영향을 미칩니다.

모두 같은 버전의 Workday를 사용하는 6천 5백만여 명의 Workday 고객만이 AI의 잠재력을 실현하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 HR 및 재무 데이터를 보유하고 있습니다. Workday가 새로운 업무 환경에서 귀사를 어떻게 지원할 수 있을지 궁금하다면? AI를 통한 Workday의 혁신에 관해 읽어보세요.