에이전트 기반 AI의 등장에 적응하지 못해 어려움을 겪는 기업은 각오를 단단히 해야 한다. 더 복잡한 기술이 빠른 속도로 등장하고 있기 때문이다.
대표적인 예가 로봇을 포함하는 물리적 AI와 양자 컴퓨팅이다. 엔비디아는 물리적 AI를 수십억 달러 규모 시장으로 평가하고 있으며, 두 기술 모두 향후 몇 년 안에 여러 산업을 뒤흔들 가능성이 높다.
조 디파 언스트앤영 최고혁신책임자는 기업이 빠르게 변화에 적응해 선두를 유지하거나, 적응하지 못하고 뒤처지는 선택지밖에 없다고 진단했다.
세무·자문 기업인 언스트앤영이 미래 지향적 기술에 큰 관심을 두는 것도 자연스러운 흐름이다. 언스트앤영은 새로운 기술을 적극적으로 수용해 왔으며, 고객 기업이 기술 변화를 어떻게 대응해야 하는지 조언해 온 이력이 있다.
Computerworld는 최근 디파를 만나 기업 환경에서의 인공지능 프로젝트 현황과 컨설팅의 역할, 에이전트 기반 인공지능 이후의 기술 변화에 기업이 어떻게 대응해야 하는지에 대해 이야기를 나눴다.
많은 조사에서 인공지능 개념 검증은 많지만 실제 운영 단계로 이어지는 사례는 적다는 결과가 나온다. 현장의 상황에 대해 디파는 기술 진화 속도가 갈수록 빨라지고 있다고 설명했다. 생성형 AI에서 에이전틱 AI로, 다시 물리적 AI로 이동하고 있으며 그 뒤를 양자 기술이 빠르게 추격하고 있다는 것이다.
디파는 챗GPT가 등장한 지 3년 만에 인공지능에서 가치를 얻지 못하고 있다는 평가가 나오는 동시에, 실제 성과를 만들어내는 고객도 분명히 존재한다고 짚었다. 초기 실험이 많은 것은 자연스러운 현상이지만, 최근에는 실질적인 효과가 나타나는 사례가 늘어나고 있다는 설명이다.
에이전틱 AI의 경우 단순한 생산성 향상에 그치지 않고 재무, 조달, 인사와 같은 백오피스 기능을 중심으로 활용 사례가 확대되고 있다. 소프트웨어 개발 생애주기 전반도 에이전틱 AI의 영향을 받고 있으며, 해당 영역은 특히 변화 가능성이 크다고 평가했다. 이어 물리적 AI 역시 머지않아 현실화될 것이라고 전망했다.
기술 도입이 단계적으로 진행되는지에 대한 질문에는 단호한 답이 돌아왔다. “기술 융합은 순차적으로 일어나지 않는다. 모든 것이 동시에 벌어지고 있다.”
기존 인프라를 교체하는 동시에 새로운 프로세스가 도입되고, 새로운 기술과 인력이 동시에 투입되는 상황이라는 설명이다. 여기에 물리적 AI와 양자 기술이 빠르게 겹쳐지고 있다는 분석이다.
디파는 적응력이 새로운 직업 안정성이 되고 있다고 강조했다. 변화에 적응하는 능력이 직원에게 가장 중요한 역량이자 기업 차원의 핵심 차별화 요소라는 분석이다. 새로운 기술에 빠르게 적응하고 프로세스를 재정의하며 교육까지 병행하는 기업만이 경쟁력을 확보할 수 있고, 그렇지 못한 기업은 뒤처질 수밖에 없다고 경고했다.
아직 예측하기 어려운 변화에 어떻게 대비해야 하는지에 대해 디파는 기술 문제가 아니라 비즈니스와 프로세스의 문제로 바뀌고 있다고 설명했다. 인공지능, 에이전틱 AI, 물리적 AI, 양자 기술 자체는 이미 존재하며 현재의 문제를 해결하기 위한 수단이라는 것이다. 핵심은 교육, 인력, 그리고 실제 도입에 있다고 지적했다.
디파는 헬스케어를 예로 들며 일부 분야에서는 로봇 수술이 인간 수술과 같거나 더 나은 수준으로 수행되고 있다고 설명했다. 적절히 훈련된 로봇 수술 시스템은 피로를 느끼지 않고 인간의 감정 요소를 배제한 채 높은 정밀도로 수술을 수행할 수 있다는 것이다.
전 세계적으로 의사 부족 현상이 심화되는 상황에서 로봇 수술은 의료 시스템의 부담을 줄이고 더 나은 치료 결과를 제공할 수 있다. 하지만 의료진이 로봇 수술을 실제로 받아들이도록 만드는 과정이 쉽지 않다고 지적했다.
일부 의료진은 데이터로 효과를 입증해도 로봇이 인간만큼 잘할 수 없다고 믿지 않는 저항을 보인다. 디파는 “기술은 이미 준비돼 있고 효과도 알고 있다. 하지만 병원과 의사가 받아들이지 않으면 아무 의미가 없다”라며 결국 기술 문제가 아니라 변화 관리의 문제라고 분석했다.
고객 교육 방식에 대한 질문에 디파는 데이터, 인프라, 활용 사례가 함께 가야 한다고 답했다. 금융 서비스와 헬스케어, 정밀 의료 분야는 규제 대응을 이유로 오랜 기간 데이터와 데이터 품질에 투자해 왔으며, 해당 자산을 인공지능과 양자 기술에 활용할 수 있는 위치에 있다고 설명했다.
반대로 적절한 데이터와 인프라, 실험 환경이 없으면 시도는 많아도 실제 가치를 얻기 어렵다. 명확한 사용례와 집중 영역이 없을 경우 혁신 연출에 그칠 가능성이 높다고 지적했다.
최근 기업들도 첫 단계로 해결하려는 활용 사례를 명확히 정의하는 데 집중하고 있다. 해결하고자 하는 비즈니스 성과를 구체화한 뒤, 필요한 데이터가 준비돼 있는지를 점검하는 방식이다.
데이터가 준비돼 있다면 기술을 활용해 시뮬레이션을 수행하고 결과를 도출한다. 이후 해당 결과가 기업의 행동 변화를 이끌 수 있는지, 실제 어떤 조치를 취할 것인지를 검토해야 한다. 활용 사례, 데이터, 시뮬레이션, 그리고 실제 행동으로 이어지는 결과가 갖춰져야 혁신 연출 단계를 벗어날 수 있다는 설명이다.
인공지능 도입에서 파트너와 컨설턴트의 역할도 변하고 있다.
“지금은 개방형 혁신 생태계로 가고 있다. 모든 것을 직접 만들 필요는 없다.”
디파는 양자 기술을 예로 들며 자체 컴퓨터를 구축하기보다는 신뢰할 수 있는 파트너와 협력하는 편이 현실적이라고 말했다. 언스트앤영 역시 비즈니스 전략이 유사한 파트너와 긴밀하게 협력해 속도를 확보하고 있다는 설명이다. 언스트앤영은 비즈니스 전략이 유사한 신뢰 가능한 파트너를 선정해 공동 시장 전략을 추진하고 있으며, 이런 접근이 필요한 속도를 제공하고 있다.
컨설팅이 인공지능으로 대체될 수 있느냐는 질문에는 선을 그었다. 디파는 기술, 데이터, 인공지능을 이해하고 비즈니스 문제를 식별해 더 효율적으로 해결할 수 있는 인재에 대한 수요는 오히려 커지고 있다고 밝혔다.
컨설팅 서비스는 더 효과적인 방식으로 제공되도록 변화할 수 있지만, 결국 핵심은 인재다. 인공지능과 에이전틱 AI를 실제로 배포할 수 있는 인력, 다중 업체 환경을 조율할 수 있는 인력, 규제와 리스크를 이해하는 인력이 있는지가 관건이라고 설명했다.
이런 역량을 갖춘 컨설팅 기업은 더 큰 기회를 맞이하겠지만, 그렇지 못한 경우 시장에서 도태될 가능성이 높다고 전망했다.
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Agam Shah editor@itworld.co.kr
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