인공지능 기반 애플리케이션들이 시장에서 점점 많아지고 있고, 수많은 기업들이 내부에서 그런 앱들의 개발을 완료하기 위한 체제를 갖추고 있기도 하다. 하지만 이건 단순 ‘앱 개발’로서 묘사되는 그런 프로젝트가 아니다. 좀 더 광범위한 변화와 참여를 요구하는 사업이다.

[보안뉴스 문정후 기자] 내부에서 인공지능 기반 애플리케이션을 직접 개발하려는 조직들이 늘어나고 있다. 외부에 맡기는 것에 비해 비용이 저렴해지고, 보다 원하는 형태에 가깝게 애플리케이션을 완성시킬 수 있기 때문이다. 하지만 이런 몇 가지 장점만 보고 당장 도전하기에는 인공지능 기반 애플리케이션을 개발한다는 작업의 난이도가 너무나 높다. 그래서 도전하는 기업들도 많지만 좌절하는 기업들이 더 빠르게 늘어나고 있는 것처럼 느껴지기도 한다.


인공지능 애플리케이션의 개발을 돕기 위해서나, 조직의 실패를 막기 위해서 가장 기본적으로 필요한 건 인공지능 기반 애플리케이션에 대한 CIO들의 이해력이다. 보안 업체 설트시큐리티(Salt Security)의 수석 데이터 과학자 마이크 얼리슨(Mike Erlihson)은 “특히 회사의 사업적 필요를 기반으로 한 인공지능 기술의 이해가 필요하다”고 설명을 덧붙인다. 순수 과학으로서가 아니라 응용 과학으로서의 접근법이 요구된다는 뜻이다.

“그 다음은 현재 보유하고 있는 IT 인프라가 인공지능 기반 도구들이나 앱들을 충분히 지원할 수 있는 지를 평가해야 합니다. 인공지능과 관련된 사용 사례를 몇 가지 파악한 후에 실험해 보는 단계를 거치는 것도 중요합니다. 현재 기업이 가진 문제를 해결해 줄 만하고, 인프라와도 잘 어울리며, 알맞은 사용처까지 확보가 됐다면 그 때부터 본격적으로 투자를 해도 안전합니다.”

하지만 인공지능 기반 도구 및 앱들을 만드는 건 꽤나 많은 돈과 시간을 투자해야 하는 일일 수 있다고 그는 경고한다. 특히나 백지에서부터 혼자서 인공지능 앱을 만든다면 더 그럴 수 있다고 한다. “어떤 인공지능 모델을 도입할 것이냐에 따라 들어가는 돈과 시간이 전혀 달라질 수 있습니다. 뿐만 아니라 가지고 있는 데이터가 얼마나 되느냐, 개발 팀의 실력이 어느 정도냐, 현재 인프라를 얼마나 바꿔야 하느냐에 따라서도 투자되는 것들의 양이 달라집니다.”

다행인 건 규격화 되어 나오는 인공지능 플랫폼, 인공지능 프레임워크, 인공지능 도구들이 점점 많아지고 있다는 것이다. 누구나 매장에서 쇼핑하듯 이런 제품과 서비스들의 도움을 받을 수 있고, 이 때문에 인공지능 앱 개발에 투자되는 시간과 돈은 전체적으로 줄어드는 추세다.

앱 개발에 대한 사고방식의 변화
SAP의 인공지능 부문 마케팅 및 솔루션 관리 부회장인 안드리스 웰쉬(Andreas Welsch)는 “인공지능 기반 애플리케이션들을 자체적으로 개발하려면 ‘개발’이라는 행위 자체에 대한 사고방식이 뒤바뀌어야 한다”고 강조한다. “알고리즘이 개발에 더 많은 부분을 담당할수록 더 많은 자원을 부어야 합니다. 그래야 원하는 결과를 만들어낼 수 있습니다.”

그는 현재 조금씩 떠오르고 있는 로우코드와 노코드 개발 방식을 예로 든다. “이런 개발 방식을 들여올 경우 애플리케이션의 프론트엔드 부분을 훌륭하게 처리할 수 있습니다. 하지만 현대에 만들어지는 애플리케이션들은 대다수 더 깊은 곳에 있는 데이터나 다른 앱의 기능들과 연결되어 있죠. 이제는 애플리케이션을 개발한다는 말에는 그 깊숙한 데이터와 API를 관리한다는 뜻도 포함되어 있습니다. 인공지능 앱은 특히나 데이터와 밀접한 관련이 있죠. 최소한 개발자와 데이터 관리자가 있어야 개발이 진행될 수 있다는 뜻입니다.”

VM웨어의 CIO인 제이슨 콘야드(Jason Conyard)는 “요즘 챗GPT가 등장하면서 대다수 사람들이 ‘드디어 인공지능의 강력함에 대해 알게 됐다’고 생각하는데, 인공지능이 제대로 활용되기까지는 아직 한참 멀었다”고 말한다. “아주 작은 한 걸음을 앞으로 내디뎠을 뿐, 인공지능을 현장에 제대로 투입시켜 일을 맡기기에는 너무나 부족한 게 현실입니다. 인공지능의 강력함을 어떤 식으로 규제해야 안전하고 신뢰할 만한 방향으로 발전할지 아직 논의가 시작조차 되지 않았고요. 이제 막 태어난 아기 같은 기술입니다.”

그렇기에 CIO들이 안전한 테두리를 쳐줄 수 있어야 한다는 게 콘야드의 의견이다. “인공지능의 단면만 보고 그 강력함에 반해 투자를 서두르려는 사람들이 꽤나 많습니다. 인공지능 애플리케이션을 자체적으로 개발하려는 기업가들도 자주 저지르는 실수입니다. CIO가 이걸 좀 더 관리할 필요가 있습니다. 인공지능의 윤리적인 활용 가이드라인만 지정할 게 아니라, 인공지능의 한계를 분명히 설명함으로써 위험한 투자를 막는 것도 CIO의 역할입니다.”

CDO, CFO 등 여러 관계자들 아우르기
얼리손은 데이터 책임자인 CDO도 인공지능 애플리케이션 개발에 직접 나서야 하는 입장이라고 짚는다. 조금은 떨어진 곳에서 CFO도 동참해야 함 역시 얼리손은 지적한다. “CDO라면 인공지능 활용에 필요한 각종 데이터를 보다 전문적이고 체계적으로 관리해 주는 역할을 담당해야 합니다. 개발자가 데이터까지 잘 다루지는 못합니다. CFO는 인공지능 개발을 자체적으로 처리하는 게 결국 비용과도 밀접한 관계가 있다는 걸 늘 상기시켜서 CIO나 CEO가 과도한 투자를 하지 못하도록 해야 합니다. 예산의 균형을 냉정하게 맞춰야 한다는 겁니다.”

각 사업 분야의 책임자들과 소통하며 인공지능 애플리케이션으로 해결해야 하는 문제를 항상 인지해 두는 것도 중요한 요소다. “인공지능 앱이라는 것만으로는 아무런 쓸모가 없습니다. 어떤 문제를 인공지능이 얼마나 효과적으로 해결해 주도록 하는 앱이냐가 중요합니다. 해결해야 할 문제가 없으면 인공지능에 투자할 필요도 없는 것이죠.”

웰쉬의 경우 “C레벨 임원들이라면 누구나 CIO만큼 인공지능 앱 개발에 참여해야 한다”고까지 표현하는 쪽이다. “인공지능 애플리케이션을 자체적으로든 외주를 줘서든 개발하려는 건 결국 사업적인 성과를 바라기 때문입니다. 이건 단순히 IT 부서의 사소한 프로젝트가 아니라, 일종의 거대한 사업 투자인 셈입니다. 그 점을 C레벨들부터 각인시켜야 합니다.”

또한 인공지능에 관한 법리적 혹은 윤리적 검토가 다 끝나지 않았다는 것을 C레벨 경영진들이 인지하여 프로젝트 참여 인원들이 합리적이고 안전한 선 안에서 일을 진행할 수 있도록 해야 한다고 웰쉬는 강조한다. “인공지능이 윤리적인 방향으로 개발되도록 점검하고 또 점검하는 것은 C레벨만 할 수 있습니다. 개발자들은 그런 면까지 고려하지 못할 때가 많거든요.”

글 : 네이선 에디(Nathan Eddy), IT 칼럼니스트
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]

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