현명한 AI 투자를 위한 길잡이, CIO Playbook 2024

2023년 이래로 최근 IT 업계에서 가장 많이 주목받는 기술은 단연코 생성형 AI라고 할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 결과물을 사람이 만든것 못지 않게 훌륭한 퀄리티로 만들어내는 능력을 갖춘 생성형 AI는 OpenAI의 ChatGPT 출시 이후 IT 업계의 가장 뜨거운 감자가 되었습니다. 클라우드 이래로 이렇게 많은 관심을 받은 기술이 또 있었나 싶네요.

이렇게 생성형 AI가 크게 주목받고 있는 요즘, CIO와 같은 기업의 IT 의사결정권자들은 생성형 AI 기술의 빠른 발전과 자사의 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을지에 대해 고심하고 있습니다.  그들은 이 기술이 기업의 경쟁력을 강화하고, 비즈니스 모델을 혁신할 잠재력이 있다고 보고 있으나, 동시에 만약 생성형 AI에 투자하지 않으면 경쟁업체에 뒤처질 수 있다는 두려움도 가지고 있습니다. 그리고 또다른 걱정거리가 있는데요. 바로 임직원들이 생성형 AI의 도입을 두려워한다는 것입니다. AI가 많은 일자리를 대체할 가능성이 있다는 지적은 꽤 오래전부터 있어왔지만, 지금처럼 정말 그럴지도 모르겠다고 이렇게나 체감이 확 되는 시기가 있었나 싶기도 합니다.

<이미지 출처 : OpenAI, DALLE 3>

이러한 CIO의 고심에도 불구하고, 생성형 AI를 필두로 한 AI에 대한 투자는 직원들의 업무 생산성을 향상시켜 기업의 경쟁력을 강화시킬 수 있는 유용한 기술이 될 수 있다는 것에는 의심의 여지가 없습니다. 문제는, 많은 CIO들이 가지고 있는 AI 투자에 대한 고민, 그리고 임직원들이 걱정하는 것들을 어떻게 해소하고 기업의 비즈니스에 AI를 잘 접목해 나갈 수 있는 방안을 찾기가 어렵다는 것인데요. 이번 칼럼에서는 그 방안의 실마리를 얻을 수 있는 콘텐츠를 소개하고자 합니다. 아젠다는 아래와 같습니다.

이 콘텐츠는 Lenovo의 지원으로 제작되었습니다.

현명한 AI 투자를 위한 길잡이 CIO Playbook 2024

레노버의 백서를 통해서 900명 이상의 CIO들이 AI의 혁신적인 영향에 대해 어떻게 생각하는지 살펴보십시오.  

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기간 : 2024년 5월 10일(금)까지

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1. 생성형 AI의 도전과 기회, 어떻게 받아들여야 할까?

서두에서 CIO로 대표되는 기업의 IT 리더들이 생성형 AI에 투자하지 않으면 경쟁에서 도태되지 않을까 걱정한다고 언급했습니다. 그와 동시에 당장 AI를 도입하는 것이 기업의 비즈니스에 얼마나 도움이 될지에 대한 의문도 가지고 있죠. 반면 직원들은 뛰어난 성능의 생성형 AI로 인해 자신들의 일자리가 사라질지도 모른다는 두려움에 떨고 있습니다. CIO와 직원들이 왜 이러한 생각을 가지고 있는지 좀 더 구체적으로 알아보겠습니다.

• ■여전히 부족한 AI 도입 성공 사례
  

생성형 AI는 그 잠재력에도 불구하고 아직 초기 단계에 머무르고 있어, 실제 비즈니스 환경에서의 효과적인 활용 사례가 충분히 검증되지 않았습니다. 물론 업무적으로 ChatGPT에 도움을 받는 사람들이 많은 것이 사실입니다. 게다가 ChatGPT의 GPT 4외에도 Claude 3와 같은 뛰어난 성능의 LLM 덕분에 학술 연구를 하는 이들부터 글쓰기, 콘텐츠 개발, 대량의 정보 정리 등 생성형 AI는 다방면에서 유용하게 활용되고 있죠.

<이미지 출처 : CIO Korea, “코파일럿에 완전히 매료되지 못한 이유는...” AI 미리 도입한 CIO 3인의 조언>

그런데 이러한 사례는 아직 극소수에 불과합니다. 개개인의 활용 사례에 그친다는 거죠. 기업의 업무 생산성이 향상되려면 이러한 생성형 AI를 전 직원들이 자신들의 업무에 모두 활용할 수 있어야 합니다. 그래서 Microsoft는 코파일럿을 출시했고 Windows 기반 노트북의 키보드에 아예 코파일럿 버튼을 넣기 위해 노트북 제조사들과 긴밀하게 협력하고 있죠. 하지만 최소 1천명 이상의 직원이, 직원 당 월 30달러를 내야만 사용할 수 있는 코파일럿의 성공사례는 주변에서 쉽게 찾아보기 어렵습니다. 직원들의 업무 생산성을 획기적으로 올려줄 수 있는 많은 기능들을 홍보하고 있는 Microsoft지만 도입 허들이 제법 높은 편이라는 것이 문제라면 문제입니다.

그리고, 많은 IT 기업들이 자신들의 솔루션에 코파일럿과 같은, 솔루션을 보다 쉽고 다양하게 활용할 수 있도록 도와주는 AI 기능을 발표하고 있습니다. 제가 들어본 코파일럿 종류만 해도 네다섯개는 되는 것 같네요. 이러한 AI에 대한 기사를 찾아보면 AI 발표 기사만 있지 AI 활용사례에 대한 기사는 찾아보기 어렵습니다. 비단 한국 뿐만 아니라 글로벌 사례도 아직은 그리 많지 않기 때문에, CIO는 우리 회사의 비즈니스에 AI를 접목하는 것은 아직 시기상조가 아닐까 하고 신중하게 생각하고 있는 것 아닐까요?

• ■AI에 대한 엇갈리는 직원들의 의견

<이미지 출처 : OpenAI, DALLE 3>

생성형 AI가 기업들의 관심을 본격적으로 받기 시작하면서 CEO는 CIO에게 주문합니다. 하루라도 빨리, 남들보다 먼저 우리 비즈니스에 AI를 접목해야 한다고, 그래야 경쟁에서 앞서 나갈 수 있다고 말이죠. 생성형 AI야 말로 진정한 게임 체인저이며, 우리 회사 비즈니스를 구원해 줄 구세주로 여기는 CEO가 많아질 수록 CIO들의 고민은 깊어갑니다. 아직 우리는 AI를 회사 비즈니스에 접목시킬 역량도, 경험도 부족하다는 것을 잘 알고 있거든요. 그렇다고 외부 업체의 도움을 받자니 우리가 아는 것이 너무 없어 되려 그들에게 끌려만 다니지는 않을까, 외부 업체에 대한 종속성이 너무 커져버리지는 않을까 하는 걱정이 앞섭니다.

AI를 자사 비즈니스에 접목하는 것은 회사에 새로운 솔루션을 도입하는 것과 같습니다. 그런데 이러한 신규 솔루션 도입이 반드시 좋은 결과로 이어지지 않는다는 것을 CIO들은 잘 알고 있는데요. 과거 생산성 향상을 위해 주목받아온 도구 중 하나로 협업툴이 있습니다. 협업툴은 동료들과의 협업 방식을 획기적으로 개선하여 업무 생산성을 대폭 끌어올릴 수 있는 도구로 주목받았죠. 특히 코로나19로 인한 비대면 시대에 협업툴에 대한 관심은 현재의 AI 못지 않았습니다. 하지만 협업툴을 도입하거나 바꾼다는 것은 우리 회사의 일하는 방식을 바꾸는 매우 커다란 프로젝트였습니다. 게다가 단순히 협업툴 하나 바꾼다고 업무 스타일이 변경되지 않는다는 것을 뼈저리게 느낀 CIO들은 새로운 도구의 효용성이 그렇게 크지 않다는 것을 경험적으로 잘 알고 있습니다.

<이미지 출처 : OpenAI, DALLE 3>

그럼, 직원들의 입장은 어떨까요? 협업툴을 비롯해 RPA, 노코드 & 로우코드 플랫폼은 직원들의 업무 생산성을 크게 개선시킬 수 있는 도구들입니다. 이러한 도구를 도입해서 업무 생산성이 올라가면 기업의 경쟁력이 향상되니 좋은 일이지만, 직원들 입장에서는 그리 달갑게 여겨지지 않을 수도 있습니다. 생산성 향상이라는 것은 같은 노력으로 더 많은 일을 할 수 있다는 것이고, 반대로 말하면 같은 일을 할 수 있는 노력을 이전보다 적게 투입해도 된다는 것이거든요.

즉, 5명이 하던 일을 생산성 향상 도구를 통해 2명이 할 수 있게 되면, 기업의 경영진은 남는 3명을 다른 보다 가치있는 일에 투입하려 할까요? 이상적으로는 그렇겠죠. 하지만 현실은? 그 3명은 일자리를 잃어버릴 가능성이 큽니다. 이를 잘 알고 있는 직원들은 생산성 향상 도구의 도입을 두손 벌려 반기지 않습니다. 하물며 역대 최고의 생산성 향상 도구가 될 수 있다고 평가받는 생성형 AI라면? 직원들의 우려는 그 어떤 솔루션 도입 때보다 커질 수 있을 것입니다. 내 자리가 AI로 인해 없어질 지도 모른다는 걱정을 안고 있다면, 비록 나는 아니더라도 내 동료들의 자리가 사라지는 것을 목도한 직원들이라면, 그 회사 직원들의 사기가 온전할까요? 기업의 업무 생산성이 향상될까요? 아닐 가능성이 높습니다. 

<이미지 출처 : 아시아경제, "최저임금 2만원 너무해" 지구 반대편 직원 고용한 美 식당>

경기가 안좋을수록 기업은 신규투자를 줄이는 것을 넘어 기존에 보유한 자원도 다시 검토하고 인력을 재배치하거나, 최악의 경우 정리해고를 단행합니다. 이럴 때일수록 새로운 기술 도입은 기존 직원들에게 큰 반감을 일으킬 수 있죠. 지금은 레스토랑에서 최저시급 법을 회피해서 인건비를 줄이고자 캐셔를 없애고 Zoom을 사용해 지구 반대편에 있는 저임금 노동자를 고용하고 있는 시대니까요.(관련기사 참고)

• ■기술적 노하우 부족과 보안 문제

AI는 이제껏 다뤄온 그 어떤 솔루션들보다 더 많은 컴퓨팅 인프라를 요구합니다. AI 성능 = 인프라 성능이라는 공식은 ChatGPT의 놀라운 성능 이면에 엄청난 양의 NVIDIA GPU가 존재한다는 사실을 일깨워줬죠. 그 결과 NVIDIA GPU에 대한 수요는 폭증했고, NVIDIA의 주가는 글로벌 시총 3위까지 치솟았습니다.

<이미지 출처 : Medium blog by Li Sun, GPU shortage and Cloud cost in AI>

그런데 이러한 AI를 위한 GPU 컴퓨팅 인프라는 단순히 기존 서버에 GPU만 추가한 것이 아닙니다. GPU 카드 한두장을 기존 2U, 4U 서버에 장착한 것이 아닌, 아예 처음부터 GPU 기반 병렬 컴퓨팅에 최적화된 형태로 제작된 GPU 서버가 필요합니다. 그리고 다수의 GPU들을 서로 연결해 거대한 GPU 컴퓨팅 인프라를 운영할 수 있기 위해서는 그에 알맞은 네트워크 솔루션들도 필요하죠. 고성능 스토리지 역시 요구됩니다. 즉, 기존의 데이터센터에서 미션크리티컬 애플리케이션을 운영하던 시스템보다 더욱 고도화된, 복잡한 인프라가 필요하다는 것입니다. 

일반적인 기업들은 이러한 새로운 인프라 구축, 운영, 관리에 대한 노하우가 적을 수밖에 없고, 그래서 NVIDIA와 같은 외부 업체에 대한 의존도가 올라갑니다. 특정 업체에 대한 종속성이 높아지면, 기업들이 그들의 기술력에 대한 의존도 때문에 자사의 비즈니스 전략 수립에 있어 자유롭지 못할 수도 있습니다. 어느 정도 자신들만의 GPU 인프라 운영 노하우가 쌓이고 기술력을 습득해야 하는데 그럴 시간이 부족한 것이 문제가 될 수 있겠죠. AI 관련 기술은 자꾸만 발전해만 가는데, 지금 당장 도입하지 않으면 우리만 도태될 것 같아 불안에 하는 CIO들도 많은 것이 현실입니다.

<이미지 출처 : ScienceSoft, The Threats Artificial Intelligence Poses to Cybersecurity>

이와 동시에 AI 활용에 따른 보안 문제도 새롭게 떠오르고 있습니다. 아직은 나날이 발전해 가는 AI 기술에 잠시 가려져 있는 것 같은데, AI 모델 학습을 위해 어느 정도 수준까지의 데이터를 취급할 지, AI 학습 및 활용에 개인 프라이버시 침해 요소는 없는지, AI로 만든 결과물에 대한 저작권은 어떻게 관리해야 하는지, 우리 업계에서 AI 활용을 어느 정도 수준까지 용인할 지 등 AI가 접목되면서 그동안 경험해 보지 못했던 새로운 보안 문제들이 생겨나고 있습니다.

물론 이 부분은 아직 AI도 도입하지 않은 기업에게 너무 앞서가는 걱정일 수도 있겠지만, 보안이라는 것은 한번 문제가 터지면 겉잡을 수 없이 심각한 상황을 초래할 수도 있기 때문에 최대한 보수적으로 접근하는 것이 맞습니다. CIO들은 AI 도입으로 인해 새롭게 맞닥뜨리게 될 보안 문제를 어떻게 해결해 나갈 것인가에 대한 방안도 마련해야 합니다.

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2. AI에 대한 CIO의 전략은? IDC 백서 살펴보기

이렇게, AI 도입이라는 새로운 물결 앞에 CIO의 고민은 커져만 갑니다. '우리 회사의 비즈니스 경쟁력을 확 올려줄 수 있는 혁신적인 기술이라는 건 알겠어. 하지만 아직 우리 회사는 AI를 활용할 기술적, 인적 자원을 갖추지 못했는걸? 게다가 직원들은 AI 도입이 자신들의 일자리를 위협한다고 여기고 있다고. 그렇다고 마냥 AI 도입을 무시할 수는 없는 노릇이고... 어쩌면 좋지?' 라고 생각하는 CIO와 IT 리더 분들 많으시죠? 

이러한 상황에서 CIO는 어떤 입장을 취해야 하는지, 어떻게 하면 슬기롭게 기업의 CEO와 직원들을 만족시키면서 경쟁에 도태되지 않게끔 생성형 AI에 투자하고 비즈니스에 접목시킬 수 있을까에 대한 걱정과 우려를 조금이나마 덜어줄만한 콘텐츠를 소개합니다.

• ■CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

이 백서는 IDC가 Lenovo의 후원으로 제작해 올해 1월에 공개한 콘텐츠로, 아시아 태평양 지역의 IT 리더 900명에게 AI에 대한 생각과 향후 투자 계획을 조사하여 정리한 보고서입니다. 앞서 언급한 고민들을 해결하기 위한 첫걸음은 다른 CIO, IT 리더들이 어떻게 생각하는지 살짝 엿보는거죠. 그 내용을 일목요연하게 정리한 것이 바로 이 백서입니다. 총 50페이지에 달하는 방대한 분량인데, 이번 칼럼에서 이 백서가 어떤 내용을 담고 있는지 간단히 소개하겠습니다. 전문은 직접 다운받아 확인해 보시기 바랍니다.

• ■백서에서 다루고 있는 주요 내용 간략 소개

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

백서의 초반부에서 IDC는 총 8가지의 인사이트를 제시하고 있는데, 그 중 일부를 가지고 왔습니다. 먼저 CIO들이 AI와 같은 새로운 기술 등장을 어떻게 바라보고 있는지 알 수 있는 지표입니다. 비즈니스 최우선 순위가 무엇인지에 대한 조사에서 CIO들은 2023년 기업의 매출 및 수익 성장을 1순위로 꼽았지만, 2024년은 생성형 AI와 같은 새로운 기술을 활용하는 것을 첫 번째로 선정했습니다. 그리고 AI 활용을 바탕으로 한 고객 경험 및 만족을 두 번째로 중요한 사항으로 꼽았는데요. 이것을 달성할 수 있으면 자연스레 매출 및 수익이 성장할 것이라 여기는 것 같습니다.

추가로, CIO들은 2024년에 맞이할 최대의 비즈니스 과제의 첫 번째 항목으로 사이버보안 및 데이터 프라이버시를 들었는데요. 아마도 AI 활용으로 인한 부작용을 걱정하는 것이 아닌가 싶습니다. 해커들도 AI를 사용하기 시작하면서 공격이 더욱 교묘해지는 것은 물론 AI가 만들어 준 코드로 해킹을 시도하는 등 해킹 횟수가 급증할 수 있기에, 이에 대비하기 위한 사이버보안에 더욱 신경써야 할 것이라고 생각하는 CIO들이 많은 것 같습니다. 추가로, AI 모델 강화를 위해 데이터를 학습하는 과정에서 프라이버시 침해 요소가 발생할 수 있음을 걱정하고 있는 것으로 보이는군요.

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

이번에는 AI 기술에 대해 어느 정도 투자하고 있는지를 알 수 있는 지표를 보겠습니다. CIO들은 AI 기술 투자 금액이 2023년 대비 2024년에 45%나 증가하는 것으로 계획을 세웠다고 하고요. 현재 투자하고 있는 AI 기술 분야 중 가장 높은 비중을 차지하고 있는 것은 생성형 AI(29%)로 나타났습니다. 그리고 AI 워크로드 배포에 대한 선호도는 퍼블릭 클라우드만 활용하기 보다는 기존의 데이터센터와 프라이빗 클라우드쪽의 비중이 더 높은 것을 알 수 있습니다. AI 학습에 필요한 데이터 확보, 정제, GPU 인프라 활용은 곧 돈으로 직결되기에, 파일럿 프로젝트가 아니고서는 이미 가지고 있는 인프라를 활용하는 것이 비용 효율성 측면에서 더 낫다고 생각하는 CIO들이 많은 것 같습니다.

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

이어서 CIO들은 AI의 영향을 가장 크게 받는 기술 분야로 사이버보안 및 위협 감지를 첫 번째로 꼽았는데요. 지금도 이미 사람이 일일이 탐지하기 어려울 정도로 엄청나게 많은 수의 외부 공격, 이상 행위들이 탐지되고 있죠. 게다가 점점 고도화되는 해커들의 공격에 맞서기 위한 보안 전문가들의 수가 부족하기 때문에, CIO들은 AI의 힘을 빌려 해커들과의 전쟁을 치루기로 마음먹은 듯 보입니다.

그리고 AI의 영향을 가장 크게 받는 비즈니스 분야의 일순위는 고객 여정 개선이었는데요. 고객이 자사의 서비스를 좀 더 쉽고 간편하게 이용할 수 있고, 그러면서 동시에 좋은 경험을 이전보다 더 많이 할 수 있다면, 이는 그대로 수익 증대로 이어질 수 있습니다. 마케팅도 개인화된 마케팅이 각광받고 있는 만큼, 다수의 고객들을 하나의 군집으로 묶어 페르소나 별 마케팅하던 것을 넘어 진정한 개인별 맞춤화된 마케팅을 AI를 통해 구현하겠다는 움직임으로 읽혀지는데요. 이러한 방향은 마케팅 뿐만 아니라 기존 서비스에 대한 사용자 경험을 개선시켜 궁극적으로 고객의 서비스 및 기업에 대한 충성도 향상에 크게 기여할 수 있을겁니다. 이것을 AI로 구현하겠다는 것이 CIO들의 생각이지 않나 싶습니다.

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

그렇다면 CIO들은 AI를 어떻게 활용할 수 있다고 생각하고 있을까요? CIO들이 생각하는 AI의 좋은 활용 분야는 위와 같습니다. 먼저 DataOps 분야에 AI를 활용해 직원들이 스스로 데이터 품질을 향상시키는 데에 기여할 수 있다고 보고 있는데요. 이를 기반으로 데이터 거버넌스가 확립되고 메타데이터가 체계적으로 관리된다면, AI도 좀 더 고품질의 데이터를 학습할 수 있으니 AI의 성능도 올라가고 직원들의 데이터 활용도 역시 향상될 수 있을겁니다.

그리고 앞서 여러번 언급했듯이, SecOps에 AI를 활용하여 한정된 인력이라도 이전보다 안전한 보안 환경을 갖추고 운영할 수 있겠다 라고 여기는 CIO들이 많은 것 같습니다. 사내 AI 기술 활용을 검토하실 때 어느 분야에 먼저 적용하면 좋을지 고민이 되는 분들은 DataOps와 SecOps를 우선적으로 검토해 보시면 좋겠네요. 아, 한 분야가 더 있습니다. 어떤 분야인지는 백서에서 직접 확인해 보세요.

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

백서에서는 금융, 제조, 리테일, 통신, 헬스케어 5개 업종에 대해 위와 같이 AI가 기업이 미치는 영향에 대해 CIO들이 어떻게 생각하고 있는지, AI의 영향력이 가장 크게 발휘될 수 있는 기술은 무엇인지, IoT를 비롯한 엣지 컴퓨팅 지출은 얼마나 늘어나는지와 엣지에서의 AI 사용 사례를 자세히 분석해서 보여줍니다. 그리고 이 지표는 비단 업종 뿐만 아니라 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주 및 뉴질랜드 지역에 대해서도 위와 같은 형태로 분석했는데요. 위 이미지는 한국에 대한 결과입니다. 

한국은 엣지 컴퓨팅 지출 증가율이 다른 어느 나라보다 월등히 높았습니다. 세계에서 가장 도시화된 국가 중 하나인 우리나라는 세계 최고 수준의 통신 인프라를 바탕으로 산업 현장에서의 IoT 기기 활용, 스마트 시티, 정부 주도의 디지털 뉴딜 정책 덕분에 각 산업 별 끝단에서 실시간으로 빠르게 데이터를 수집, 분석, 활용하려는 수요가 무척 많은 편에 속합니다. 여기에 AI가 가미되면 제조 현장의 관리 효율성 뿐만 아니라 서비스 사용자 경험 개선까지 이어질 수 있다는 것이 한국의 엣지 컴퓨팅에 대한 관심이 특히 높은 이유로 설명될 수 있지 않을까요?

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

백서 후반부에는 위와 같이 CIO들이 의견을 바탕으로 AI를 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 사례를 IDC가 구체적으로 제시하고 있습니다. 생상성 향상, 기능별 및 업계 특화 사용 사례를 비즈니스 영향도와 왜 AI 도입이 필요한지에 대한 이유, 그리고 파급 효과와 함께 정리하고 있는데요. IDC가 제시하는 AI 사용 사례 예시는 제가 일부러 가려두었습니다. 내용이 궁금하신 분들은 꼭 백서 전문을 통해 확인해 보시기 바랍니다.

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3. 결론 : 생산성 향상을 위해 반드시 필요한 AI 도입은 Lenovo & NVIDIA와 함께

과거의 AI는 AIOps 측면, 즉 기존의 업무를 자동화하여 업무 처리에 들어가는 시간을 줄여주고 휴먼에러를 감소시켜 효율성을 높이는 것이 주 임무였지만, 생성형 AI의 등장으로 이러한 AI의 역할, AI를 바라보는 사람들의 시선도 많이 달라졌습니다. AI가 개인의 업무를 도와주는 것을 넘어 업계의 판도를 흔들 수 있는 게임 체인저가 될 수 있다고 보고 있는 CIO들이 많다는 것을 이번 IDC의 백서에서 확인할 수 있었는데요. 하지만 저는 생성형 AI의 역할 역시 기존 AI크게 다르지 않다고 생각합니다. 생성형 AI는 형태가 기존의 AI와 다르기 때문에 매우 혁신적으로 보일 뿐(사실 혁신적이긴 하죠), 주 목적은 인간의 업무를 도와 인간들이 한정된 시간에 보다 많은 일들을 빠르게 처리함으로써 업무 생산성을 높여 주는 것이라고 봅니다. 즉, AI 도입이 너무 거대한 프로젝트라고 여겨 지레 겁먹을 필요가 없다는 것입니다.

이 관점에서 볼 때, 직원들은 기존에 잘 활용해왔던 업무 생산성 향상 도구들의 연장선상으로 생성형 AI를 바라보면 될 것입니다. 무턱대고 일자리를 위협하는 존재라고 보기 보다는, 나를 도와 내가 좀 더 많은 일을 할 수 있도록 지원하는 존재로 인식해야 한다는 거죠. 그리고 CIO는 전 직원 생산성 향상이라는 도전과제를 생성형 AI에 투자하는 것으로 해결해 나갈 수 있을 것입니다. 이 거대한 파도, CIO가 생성형 AI 시대에 맞닥뜨리게 될 피할 수 없는 거센 물결을 슬기롭게 헤처나가기 위해 반드시 필요한 것이 AI를 활용하기 위한 최적의 인프라와 솔루션입니다.

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

Lenovo는 NVIDIA와 긴밀하게 협력하여 강력한 AI 인프라 뿐만 아니라, 그 인프라 위에서 활용할 수 있는 솔루션들을 제공하고 있는데요. 사람을 돕는 똑똑한 비서 역할을 해주는 스마트 버추얼 어시스턴트, 안전한 항공 여행을 위한 충돌 방지 솔루션, 산업 현장을 더욱 안전하게 만들어 줄 CCTV 비디오 데이터 기반 분석 솔루션 등 다양한 유형의 AI 솔루션들을 제공하고 있습니다. 이미 다수의 분야에서 AI 인프라를 성공적으로 구축하고 그 인프라에서 운영할 AI 솔루션을 공급한 경험, 그리고 수많은 AI 파트너들과의 협력으로 앞서 열거한 CIO들의 고민을 해결해 줄 수 있는 맞춤 솔루션을 보유하고 있다는 것입니다.

<이미지 출처 : IDC, CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서>

앞서 백서의 초반 내용에서 보신것처럼, 조사에 참여한 CIO들은 AI 워크로드 배포에 적당한 인프라로 온프레미스를 좀 더 선호하는 것으로 나타났습니다. 사실 많은 기업들의 관심은 ChatGPT와 같은 엄청난 성능의 AI를 개발한다기 보다는, AI 모델을 우리 회사가 가지고 있는 고유의 데이터로 학습해 우리 회사만의 AI 서비스를 개발하는 것일텐데요. 이를 위해서는 우리 회사 데이터센터에 AI를 위한 알맞은 인프라를 갖춰야겠죠. 그 인프라를 Lenovo가 제공해줄 수 있습니다. NVIDIA GPU에 대한 엄청난 수요, 그리고 그에 따른 공급 부족으로 인해 AI 인프라 구축이 어려움을 겪고 있는 CIO분들이라면 Lenovo ThinkSystem을, 엣지단에서 실시간 데이터 분석과 같은 고성능 인프라를 구축하셔야 하는 CIO 분들이라면 Lenovo ThinkEdge를 우선 순위에 놓고 검토해 보시기 바랍니다.

그리고 이 인프라 위에서 NVIDIA Omniverse를 활용해 제품 제조 및 새로운 환경 구성을 미리 시뮬레이션해볼 수 있고요. NVIDIA가 지난 3월 GTC 2024 키노트 세션에서 발표한 NIM(NVIDIA Inference Microservice)를 활용해 기업 고유의 AI 모델을 빠르게 만들어 기업의 비즈니스에 접목시킬 수 있습니다. 다양한 형태의 NVIDIA Ready 시스템을 공급하는 Lenovo가 우리 회사의 AI의 도입에 대한 고민을 해결해 줄 수 있을 지 의문이 드는 CIO 분들이 계시다면, 아래의 전문가에게 상담을 받아보실 것을 권합니다.

• ●Lenovo AI 전문가에게 상담 신청하기 : [email protected]

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그리고, 여러번 강조했지만 이번 칼럼에서 소개한 CIO Playbook 2024, It's all about smarter AI 백서는 AI 도입을 검토하는 CIO 분들께 새로운 인사이트는 물론, 기업의 다른 임원진 및 직원들을 설득하는 데에 유용한 자료로 활용될 수 있습니다. 우리 회사만의 AI 서비스 개발에 관심이 많은 분들은 꼭 이 백서를 다운로드해서 내용을 꼼꼼히 읽어보셨으면 좋겠습니다. 마침 이벤트도 진행하고 있는데, 백서를 다운로드하지 않고 그냥 지나치기에는 너무 아깝겠죠?

이 콘텐츠가 AI라는 거대한 파도를 어떻게 타야할 지 고민이 많은 기업의 CIO, IT 리더 분들께 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다. 끝!