인공지능(AI) 도입을 두고 많은 기업이 고민 중이라는 말이 자주 등장하고 있습니다. AI를 쓰면 좋다는 것은 알겠는데, 임직원들이 챗봇에 무언가를 물어보는 것 외에 구체적인 용도를 마련하기 어렵다는 말입니다.
그래서 AI 컨설팅을 진행하는 탤런트리의 안찬봉 대표는 상당수 기업들이 "동종 업계 A사는 어떻게 하고 있나요"라는 질문을 자주 받는다고 전했습니다. 즉, 다른 회사의 유즈 케이스를 참고하겠다는 말입니다.
기업들은 AI가 이제 테스트나 기술 검증 단계를 지나, 투자수익률(ROI)을 입증해야 하는 단계로 접어들었습니다. 따라서 최근에는 많은 회사들이 구체적인 유즈 케이스를 발굴해 내고 있으며, 이에 대한 논의도 활발하게 진행되고 있습니다.
이 가운데 모건 스탠리가 3일(현지시간) 월스트리트 저널을 통해 밝힌 사례가 눈길을 끕니다. 이 회사는 자체적인 코딩 AI를 구축, 오래된 회사의 소프트웨어를 교체하는 데 큰 성과를 거뒀다고 밝혔습니다.
마이크 피치 글로벌 기술 및 운영 책임자는 지난 1월 오픈AI의 GPT 모델을 기반으로 자체 개발한 데브젠AI(DevGen.AI)라는 도구를 개발했다고 밝혔습니다. 이 도구는 코볼과 같은 오래된 컴퓨터 언어로 작성된 코드를 개발자가 자연어로 새로 고쳐 쓸 수 있도록 합니다.
이를 통해 "올해 900만줄의 기존 코드를 검토해 개발자들이 28만시간을 절약했다"라고 밝혔습니다.
정부나 기업이 아직도 20년 전 도입한 소프트웨어를 아직 사용하고 있으며, 이를 현대화하는 것이 기업에 큰 골칫거리라는 이야기도 전해 드린 바 있습니다. 이런 오래된 코드는 보안을 약화하고 새로운 기술 도입을 지연시킬 수 있습니다. 그러나 오래된 프로그램은 전문가도 드물어 꽤 애를 먹는다는 내용입니다.
또 새로운 AI 코딩 도구는 인기가 없거나 오래된 프로그래밍 언어에는 취약한 것으로 알려졌습니다. 그래서 모건 스탠리는 직접 도구 개발에 나섰고, 이를 통해 큰 효과를 봤다는 내용입니다.
이처럼 기업을 움직이는 수많은 소프트웨어와 알고리즘을 효율적으로 개선하는 것이 생성 AI의 대표적인 유즈 케이스로 주목되고 있습니다.
지난달 구글이 출시한 '알파이볼브'도 흡사합니다. 이는 범용 알고리즘 탐색과 최적화를 위한 진화형 코딩 에이전트로, 각 분야에 사용되는 알고리즘을 스스로 개선할 수 있다는 점이 주목받았습니다.
구글은 이를 통해 전 세계에서 운영 중인 데이터센터의 효율을 개선, 컴퓨팅 리소스를 평균 0.7% 줄였다고 밝혔습니다. 이는 수백만달러 이상의 비용 절감을 이뤄냈다는 말입니다.
이뿐만 아니라, 미국의 온라인 뱅킹과 항공권 예약, 연금 지급 등 핵심 인프라 시스템은 여전히 1950년대에 개발된 코드에 기반해 운영되는 것으로 알려졌습니다.
맥킨지는 지난해 12월 보고서를 통해 포춘 500대 기업이 사용하는 소프트웨어의 약 70%는 최소 20년 이상 됐다고 밝혔으며, IDC는 전 세계 금융기관들이 2028년까지 노후한 결제 시스템 유지에 570억달러(약 8조원)를 투입할 것으로 추정했습니다.
물론 낡은 시스템의 현대화는 생성 AI의 초기 사례에 불과할 것으로 보입니다. 시선을 넓히면 효율을 향상할 사례가 무궁무진할 것으로 보입니다. 하다못해 사람들을 자주 짜증 나게 하는 엘리베이터에도 알고리즘이 들어가 있습니다.
이어 3일 주요 뉴스입니다.
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