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글로벌 칼럼 | “품질 지키면서 신기술 수용하라” AI 품은 MS 오피스에 배울 점

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마이크로소프트의 AI 기술은 지난주 마이크로소프트 365 코파일럿(Copilot)의 공개로 큰 진전을 이뤘다. 코파일럿을 제대로 활용할 줄 안다면 사용자는 생산성 향상에 큰 도움을 받을 것이다.
ITWorld

ⓒ Microsoft

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마이크로소프트가 지난주 오피스에 생성형 AI를 결합한 코파일럿을 공개했다. 필자는 코파일럿이 과거 원도우만큼 엄청난 파급력만큼 가진 기술이라고 믿는다.

이런 기술의 발전은 늘 그렇듯이 고용, 성과, 업무의 방향성에 영향을 미친다. 생성형 AI같이 기존의 삶에 새로운 변화를 만드는 도구를 사용할 때 가장 중요한 부분은 책임 있게 잘 사용하는 방법을 배우는 것이다.

생성형 AI 도구의 강력한 측면은 ‘양’에 있다. 더 적은 시간에 더 많은 작업을 할 수 있게 한다. 품질에 집중하는 사람은 보통 양을 포기해야하곤 한다. 하지만 이제 AI 도구로 산출물을 증가하는 데 활용할 수 있기에 품질과 양 모두를 챙기는 최고의 작업을 할 수 있다.

반대로 업무를 빨리 해치우는 사람은 속도를 위해 품질을 포기하는데, 이 영역에서는 AI로 시너지를 낼 부분이 적다. 오히려 품질이 낮은 산출물의 양만 많이 늘리면 결과는 악화될 가능성이 높다. 다시 말해 ‘빨리 빨리’를 좋아하는 사람에게 생성형 AI 도구는 매우 매력적으로 다가오겠지만, 결국에는 업무의 질에도 여전히 집중해야 함을 명심해야 한다.


테슬라의 사례

테슬라(Tesla)가 적절한 사례다. 테슬라는 기술 회사답게 자동화와 로보 분야에 집중해 자동차 사업에 진출했지만 전통적인 자동차 제조 지식은 부족했다. 그 결과, 적당한 가격의 전기차를 최초로 생산하는 데는 성공했지만, 품질은 낮다는 문제가 있었다. 거기다 이 문제는 제때 해결하지 못하고 오래 끌었다. 속도와 비용 억제에 치중한 테슬라는 생성형 AI와 같은 신기술인 자동화와 로봇 공학을 활용했지만 품질 개선 없이 생산 속도만 높인 결과를 낳았다.

이와 대조적인 재규어(Jaguar)를 보자. 재규어는 자동화된 공장에서 최초로 F-타입(F-Type)을 제작할 때 메르세데스(Mercedes) 출신 전문가를 영입해 공장 운영을 맡겼다. 재규어는 품질 관련해서는 전체적으로 좋은 평가를 받지 못하는 기업이지만, F-타입의 품질과 관련해서는 매우 좋은 평가를 받았다. 고품질 공정을 구현하여 전반적으로 관련 문제를 대폭 줄였기 때문이다.

로봇 공학이나 AI와 같은 기술은 공정 속도를 매우 높여주지만 좋은 관행과 나쁜 관행을 가리지 않고 적용된다는 단점이 있다. AI에게 좋은 방법과 나쁜 방법의 차이를 가르칠 수는 있지만 담당자가 고품질 제품의 구현 방법을 모른다면 결국 AI도 고품질 생산을 만들 수 없다. 요컨대, 고품질 산출물을 만들 줄 아는 사람이 생성형 AI를 활용하면 고급 작업을 대폭 늘릴 수 있다. 하지만 양을 위해 품질을 희생하는 사람이 생성형 AI를 활용하면, 품질 낮은 업무의 생산량만 늘릴 뿐이다. 그 끝은 대개 안 좋다.

비록 테슬라는 결국 제품 품질을 향상시켰지만 유일한 전기차 회사라는 초기의 이점은 제대로 누리지 못하고 있다. 초창기 테슬라 구매자 중에는 포르쉐(Porsche)와 같이 고급 자동차를 이용하다가 첫 전기차로 테슬라를 선택한 경우가 많았다. 테슬라가 일찍 품질에 집중했더라면 평판이 퇴색되는 일은 막을 수 있었을 것이다.


새로운 도구를 잘 알아야 기술 혜택을 누린다

마이크로소프트 오피스에 적용되는 생성형 AI는 아주 새로운 기술이면서도 놀라울 정도로 능력이 뛰어나다. 거의 믿기 어려운 속도로 발전하고 있다. 코파일럿(마이크로소프트의 생성형 AI 적용을 지칭하는 명칭)의 근간이 되는 챗GPT(ChatGPT)는 벌써 4세대가 나왔다. 애플리케이션은 새로운 것이지만 핵심 기술은 4세대나 된 것이다.

AI가 결합된 오피스는 방금 출시된 제품치고 품질이 대단히 높다. 그런 면에서 이런 기술로 품질이 낮은 결과물을 만들었다면 그 원인은 사용자에게 있을 가능성이 높다. 만약 직원들이 이 도구의 장단점을 빠르게 익혀 고품질 결과를 만들지 못한다면, 경영진이 대신 나서 활용 방법을 알아야 할지도 모르겠다.

생성형 AI 도구가 출시된 후 가장 위기에 빠질 사람은 이런 도구를 형편없이 사용하는 사람들이다. 저품질 결과를 대량 생산한다면 그런 사용자의 낮은 역량이 아주 명백하게 드러날 것이다. 이와 대조적으로, 이 도구의 기능을 파악해 더 높은 수준으로 활용하는 사람들은 상대적으로 이를 잘 활용하지 못하는 동료들보다 돋보일 것이다. 도구를 제대로 사용하면 이 기술의 파도에서 살아남을 뿐만 아니라 기술의 파도로 힘을 얻어 앞설 것이다.


파워포인트용 코파일럿

필자는 코파일럿에 대한 기대감이 매우 높지만 크게 의존하기에 앞서 적절한 사용법을 배우는 데 집중할 예정이다. 또한, 코파일럿으로 생산성 향상을 추구하는 한편 품질에 계속 집중할 것이다(필자는 퇴물이 되고 싶지 않기 때문이다). 그런 점에서 새로운 오피스에서 흥미로운 기술이 바로 파워포인트용 코파일럿이다.

파워포인트용 코파일럿은 텍스트를 프레젠테이션으로 바꿔준다는 점에서 양에 집중하는 다른 것들과는 약간 다르다. 많은 사람들이(필자도 예외가 아니다) 파워포인트를 발표할 때 참고하는 큰 메모장으로 활용하고, 파워포인트의 시각적 메시지 전달 기능은 제대로 활용하지 않는다. 코파일럿은 스크립트를 만드는 기능을 통합하여 시각적 매체가 가진 특징을 잘 살려 알아서 멋진 프레젠테이션을 만들어 준다. 역설적이게도 필자가 마케팅 분야에서 초기에 성공을 거둔 비결 중에는 프레젠테이션을 더 잘 만드는 능력이 있었다. 그런 능력 덕분에 덜 숙련된 사람들보다 경영진의 눈에 훨씬 잘 띄었다.

파워포인트를 일종의 편법처럼 써 왔지만 좋은 이야기를 할 줄 아는 사람들에게 파워포인트 코파일럿은 프레젠테이션을 위해 하늘이 내린 선물이다. 전달하고자 하는 개념을 이미지로 구현하고 이를 문서와 책에 활용할 수 있다. 물론 애초에 이야기를 할 줄 모르는 사람이라면 제대로 활용하기 어렵겠지만, 필자가 가장 기대하는 단 하나의 도구가 바로 이것이다.


앞으로 생성형 AI는 어떻게 진화할 것인가?

생성형 AI는 인간으로부터 배울 수 있는 최초의 도구다. 시간의 경과에 따라, 인간이 하는 일을 점점 더 빠른 속도로 배우고 자동화하게 될 것이다. 여느 자동화 프로세스와 마찬가지로, 이는 인간의 결함을 애초부터 제거하면 AI의 결함과 그 부작용을 최소화할 수 있다는 의미다. 그런 노력을 하지 않으면 AI 도우미들은 인간의 나쁜 습관을 배우게 되고 이를 잊게 만드는 데 많은 시간을 써야 할지 모른다.

필자는 생성형 AI가 인간의 기술적 복사본을 만드는 ‘디지털 쌍둥이’의 기반을 마련할 것으로 예상한다. 즉, 디지털 쌍둥이의 품질을 높이려고 노력할수록 시간이 지날수록 결과는 빛을 볼 것이다. 생성형 AI의 진화는 지금 맨 첫 단계에 와 있다. 필자가 볼 때 이 기술을 받아들이고 효과적인 사용 방법을 배우는 사람들이 그렇지 않은 사람을 대체할 것이 확실하다. 컴퓨터를 받아들인 사람들이 타자기나 계산기를 고집하던 사람들을 밀어낸 것과 같은 상황이다.

AI가 만드는 파도는 이제 막 시작되고 있다. 이런 기술의 발전이 다 그러하듯, 이 파도에 따라 헤엄치는 법을 빨리 배우는 것이 좋다. 그렇지 않으면 빠져 죽는다. 그러고 싶은 사람은 아무도 없을 것이다.

*필자 롭 엔데를(Rob Enderle)는 기술을 전문적으로 분석하는 컨설팅 기업 엔데를 그룹(Enderle Group)의 대표 분석가이다. 마이크로소프트는 엔데를 그룹의 고객임을 미리 밝혀둔다.
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