사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>

 

 

[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] CEO는 생성형 AI(Generative AI)가 자신의 조직과 자사가 속해있는 산업에 어떤 영향을 미치고 어떤 전략적 선택을 통해 기회를 활용하고 문제를 관리할 수 있는지에 초점을 맞춰야 하는데, 이러한 선택은 세 가지 핵심요소에 중점을 둔다고 했다.

 

이번 편에서는 지난 편에서 다루었던 ‘잠재력(Potential)’에 이어 ‘사람(People)’과 ‘정책(Policies)’에 대한 내용을 소개하겠다.

 

 

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• 사람: 인적자원 준비

 

사람(People)은 CEO가 자기조직의 인적자원을 어떻게 준비할 것인지와 관련 있는 전략적 선택이다.

 

기존의 AI와 마찬가지로 Generative AI는 인간에게 ‘파괴적인 힘’으로 작용한다. 어쩌면 기존 AI보다 감당하기 어려울 정도로 강력한 파괴력을 보일지도 모른다.

 

단기적으로 CEO는 리더십 팀 및 HR 리더와 협력하여 이러한 변화가 조직 내에서 어떻게 전개되어야 하는지 결정해야 한다. 즉, “직원의 역할과 책임을 재정의”하고 그에 따라 “운영 모델을 조정”해야 한다.

 

(사람) 역할과 책임을 재정의 하라!

 

CEO는 AI가 직원의 정서적 웰빙과 직업적 정체성에 미치는 영향을 인식해야 한다. 생산성 향상은 종종 전체 직원의 감소와 혼동되며 AI는 이미 직원들 사이에서 우려를 불러일으켰다.

 

많은 대학 졸업생들은 AI가 몇 년 안에 자신의 직업을 무의미하게 만들 것이라고 믿는다. 그러나 AI가 대체할 일자리만큼 또 다른 많은 일자리를 창출할 가능성도 있다.

 

따라서 AI의 영향은 중요한 문화이자 인력 문제이며, CEO는 직원의 역할이 어떻게 변할지 이해하기 위해 HR과 협력해야 한다. CEO는 또한 직원들이 새로운 ‘AI 동료’를 포용하고 자율성을 유지할 수 있도록 하는 투명한 변화관리 계획을 수립해야 한다.

 

교훈은 “인간은 아무데도 가지 않고(AI에게 자리를 빼앗기지 않고) 그대로 있다는 것 - 사실은 AI를 효과적이고 윤리적으로 잘 사용하는 데 인간이 꼭 필요하다는 것”이다.

 

 

(사람) 운영 모델을 조정하라!

 

우리는 민첩한(agile) 조직 모델이 장기적으로 가장 효과적이고 확장 가능할 것으로 기대하지만, 중앙 집중식 IT 및 R&D 부서에는 LLM을 훈련하고 맞춤화할 수 있는 전문가가 배치된다.

 

이러한 중앙 집중화는 유사한 유형의 데이터로 작업하는 직원이 동일한 데이터 세트에 액세스할 수 있도록 보장해야 한다.

 

개별 부서 내에서 데이터가 사일로(silo)화 되면 기업은 Generative AI의 진정한 잠재력을 실현하는 데 어려움을 겪을 것이다.

 

데이터의 중요성이 증가함에 따라 많은 기업에서 고위 경영진(예: 최고 AI 책임자)이 AI 계획에 대한 비즈니스 및 기술 요구 사항을 감독함으로써 이점을 얻을 수 있다.

 

이 경영진은 각 사업부 내에 소규모 데이터 팀을 배치하여 특정 작업이나 응용 프로그램에 맞게 모델을 각색해야 한다.

 

따라서 기술팀은 개별 기여자를 지원하기 위해 도메인 전문지식을 갖고 직접적으로 접촉해야하며, 이상적으로는 플랫폼 또는 기술 리더와 개별 기여자 간의 거리를 좁혀야 한다.

 

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• 정책: 자사의 사업 보호

 

정책(Policies)은 윤리적 보호난간(guardrails)과 법적 보호를 만드는 것과 관련 있는 전략적 선택이다.

 

Generative AI에는 신뢰할 수 있는 진실 기능이 많이 부족하다. 즉, 정보가 사실적으로 올바르지 않은 경우를 알 수 없다. ‘환각’이라고도 하는 이 특성의 의미는 유머러스한 결점에서부터 위험한 오류에 이르기까지 다양하다.

 

 

(정책) 위험에 대비하라!

 

기업은 직원들이 Generative AI를 안전하게 사용하도록 돕고 성능이 잘 확립된 ‘가드레일’ 내에서 사용하도록 제한하는 정책이 필요하다.

 

다양한 시도와 실험은 장려하되, 조직 전체에서 모든 실험을 추적하고 민감한 정보를 노출할 위험이 있는 시도를 피하는 것이 중요하다.

 

이러한 정책은 또한 명확한 데이터 소유권을 보장하고, 부정확하거나 유해한 콘텐츠가 게시되지 않도록 검토 프로세스를 설정하고, 회사와 고객의 독점 데이터를 보호해야 한다.

 

또 다른 단기적 책무는 직원들에게 전문지식 범위 내에서 Generative AI 사용방법을 교육하는 것이다.

 

Generative AI 도구가 코드 작성기술 없이도 쉽게 활용 가능하다는 속성은 직원이 필요한 배경이나 기술이 부족한 작업을 완료하는 능력에 대해 과신하게 만들 수 있다.

 

따라서 리더는 모든 직원, 특히 코더(코드 생성자)가 AI 생성 콘텐츠에 대해 건전한 회의론을 유지하도록 장려해야 한다.

 

(정책) 품질 및 보안에 신경 써야..

 

리더는 책임 있는 게시에 관한 기존 권장 사항을 조정하여 Generative AI 콘텐츠 및 코드의 공개를 안내할 수 있다.

 

그들은 강력한 문서화를 의무화하고 과학 연구를 출판하는 과정과 유사하게 영향력에 대한 선험적 고려 사항을 체크하기 위해 기관 검토위원회를 구성할 필요가 있다.

 

마지막으로 리더는 민감한 정보에 대해 공개 채팅봇을 사용하지 않도록 직원들에게 주의를 기울여야 한다. Generative AI 도구에 입력된 모든 정보는 저장되어 모델 훈련을 계속하는 데 사용된다.

 

 

Generative AI에 대한 효과적인 전략적 접근 방식을 만들면 옥석(신호와 노이즈)을 구별하는 데 도움이 될 수 있다.

 

적절한 기회를 식별하고, Generative AI 혁신을 지원하기 위해 인력 및 운영 모델을 구성하고, AI 관련 시도가 보안과 윤리를 희생하지 않도록 하는 등 비즈니스 모델을 재구상할 준비가 된 리더는 장기적인 경쟁 우위를 창출할 수 있다.

 

 

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