머신러닝, 인공지능 그리고 미래 전망

재정·복잡성이 AI 도입 늦추는 장애 요인
AI·ML 기반 솔루션, 저렴하고 장벽 낮아져
본격적인 시기는 올해부터...AI는 우리 희망

가까운 미래에 어떤 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 관련 제품이 시장에 나올까? 또 2022년은 드디어 로봇의 부상이 현실화되는 해가 될까?

얼마 전 까지만 해도 AI란 용어는 마케팅으로 과하게 사용되는 홍보문구에 불과했다. 많은 소프트웨어 기업이 기존의 알고리즘과 단순한 정규식 기반의 패턴 인식을 바탕으로 한 솔루션을 인공지능이라는 이름으로 판매해왔다고 해도 과언이 아니다.

이제 시대는 변했고, 시장은 거시적인 관점에서 다음과 같은 두 가지 부류로 구분될 수 있다.  사전에 정의된 AI 프레임워크를 사용하는 공급업체와 자신만의 프레임워크를 만드는 공급업체로 나뉜다. 각 공급업체의 장단점을 넘어 사용자에게 어떤 의미가 있을지 들여다보자.

AI 도입 늦추는 두 가지 장애 요인

AI 도입 늦추는 장애 요인은 먼저 재정적인 부분에 있다. (사진=셔터스톡)

먼저 재정적 장애 요인이 있다. 실제 AI를 사용하는 솔루션은 ‘고급(advanced)’이라고 불리며 고가의 가격이 매겨진다. 그러나 새로운 기술을 구현하는 기업 입장에서는 비용 절감 또는 효율성 증대를 고려하지 않을 수 없다. 베틀의 발명, 생산 벨트, 그리고 IT에서의 자동화 증가에서도 같은 현상이 목격됐었다. 다음 세대로 넘어왔지만 상황은 크게 달라지지 않았다. 새로운 기술로 인건비를 줄일 수 있을지, 그렇다면 손익분기점은 얼마가 될 것인지 따져 봐야한다.

IT 보안 분야를 한 번 예로 들어보자. 의심스러운 조짐을 조사하는데 얼마나 많은 시간이 소요되고, 얼마나 많은 분석 전문가가 로그 파일을 살펴보며, 여기에 소요되는 총비용은 과연 얼마나 될까? 이런 작업은 사람이 일일이 계산한다면 몇 시간이 소요되겠지만 몇 초는 아니더라도 몇 분 안에 결과를 보여주는 기계에 쉽게 위탁할 수 있는 일이다. 그렇다고 분석 전문가가 더 이상 필요하지 않다는 이야기는 아니다. 이들 분석 전문가는 AI가 어려워하는 창의력을 요하는 작업을 담당할 수 있다.

그러나 앞서 언급한 바와 같이 시대는 변했고, AI 도입은 점점 늘고 있다. 이런 현상의 결과 중 하나는 경제적인 가격의 더 접하기 쉬운 솔루션의 출현이다. 다시 말해, 글로벌 기업만 최신 기술을 접할 수 있는 시대는 지났다. 향후 12개월 안에 중소기업까지도 AI 도입이 증가할 것으로 예상된다. 즉 AI는 더 이상 “우리에겐 필요하지 않습니다”가 아닌 “한번 시도해 봅시다”가 될 것이다.

AI 제어하기

이런 현상은 우리에게 AI 도입에 있어 복잡성이라는 두 번째 장애 요인으로 이어진다. 기성품이든 맞춤형이든 AI 기반 솔루션을 제대로 활용하기 위해서는 커스터마이제이션이 필수적이다. AI 기반 솔루션을 커스터마이징하기 위해서는 개발 인력이 필요한데, 여기엔 기성품을 제공하는 기업에서 일괄적으로 개발 인력을 제공하는 경우와 기업이 사내 개발 인력을 활용하는 방안이 있다. 다만, 후자의 경우 부담해야 하는 비용이 더 가중된다.

하지만 여기서도, 우리는 기술의 진보된 사용, 정확히는 여러 기술의 혼용을 볼 수 있다. 요즘 AI 솔루션은 로우(low)/노코드(no-code) 인터페이스를 제공하기에, 유의미한 차트를 생성할 수 있는 사람이라면 누구나 이러한 시스템을 다룰 수 있다.

남은 것은 신뢰의 문제다. AI 솔루션은 스스로 결정을 내린다. 인간과 마찬가지로, 이 과정도 경험, 지식, 훈련에 기초한 과정이다. 그러나 인공지능에게 학습 기회를 제공하는 주체는 누구인가? 2021년 유럽연합(EU)이 채용 과정에서 AI 사용에 대한 규제가 필요하다고 제안한 데에는 이유가 있다. 중요한 점은 이러한 학습 과정이 사내에서 많이 이루어질수록 신뢰도가 높아진다는 것이다. 다만 여기서 끝나지 않고, AI 기반 솔루션은 일단 구현되면 어려운 작업을 수행하고 사용 효율을 높여야 한다.

AI의 미래

AI 및 ML 기반 솔루션은 더 저렴해지고 사용하기 쉬워져 도입률 또한 높아질 전망이다. (사진=셔터스톡)

현재 사람들은 일상에서 여러 종류의 업무용 소프트웨어를 사용한다. 고객 관계 관리, 리소스 관리, 창고 관리 또는 판매 리드 처리 등 다양하다. 이들 소프트웨어는 모두 기본적으로 보고서가 함께 제공되며, 보고서 품질 수준은 각각 다를 수 있으나 대부분 많은 도움이 된다.

경우에 따라 좀 더 특별한 보고서가 필요한데, 이것이 바로 문제가 시작되는 지점이다. 이들 업무용 솔루션 중 일부는 다루기 어려워 사용자 맞춤형 보고서를 만들기가 쉽지 않다. DBA가 사용자 지정 쿼리를 생성하고, 회의에서 최고경영자(CEO)가 요청한 데이터 포인트를 검색하기 위해 일상 업무에서 시간을 들이는 것은 다반사다. 여기에 자유롭게 입력할 수 있는 텍스트 상자가 있으면 훨씬 수월하지 않을까?

예를 들어, “지난 분기 중동 지역 판매 실적을 국가별로 나눠서 알려줘”라고 작성하면 20초 안에 만족할 만한 결과가 나오도록 말이다. 이것은 더 이상 공상 과학 소설이 아니다. 사실 많은 이들이 이미 챗봇을 사용하고 있는데, 챗봇이 바로 AI이다. 다만 "죄송합니다, 명령을 이해하지 못했습니다"와 같이 답변을 제대로 못하는 상황, 즉 응답의 질을 더 개선해야 하는 과제가 남아 있다.

AI 및 ML 기반 솔루션은 더 저렴해지고 사용하기 쉬워져 도입률 또한 높아질 전망이다. 사실 미래를 내다보는 수정 구슬(Crystal Ball)이 필요하지 않을 만큼 2022년에는 이런 현상이 실현될 것이 자명하다. 우리는 여전히 팬데믹으로 인한 타임루프(time loop; 같은 시간이 반복되는 상황)에 있으며, 사람 간 상호작용을 줄일 수밖에 없다. 그러기에 AI는 우리의 미래이자 희망이다.

솔라윈즈 사샤 기즈(Sascha Giese) 헤드 긱(Head Geek) Sascha.Giese@solarwinds.com

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