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인터뷰 | “SK브로드밴드가 생성형 AI를 빠르게 도입한 비결은...” 이철행 AIX 개발 담당

요즘 어디서든 미래 전략을 논의할 때 빠지지 않는 주제가 생성형 AI일 것이다. 시장에서 앞서가려는 기업이라면 특히 생성형 AI 활용 방안을 찾느라 분주하다. 하지만 막상 생성형 AI를 도입하려 하면 여러 장애물을 마주치기 마련이다. 데이터 유출 위험, 환각으로 인한 품질 문제, 기술 인프라 구축, 예산 확보 등이 대표적이다. 거기에 인력 채용이나 경영진 설득까지 극복해야 할 어려움은 계속 나타난다. 이런 가운데 발 빠르게 생성형 AI 전략을 구체화한 국내 기업이 있다. 바로 SK브로드밴드다. SK브로드밴드는 ‘AIX 개발’이란 조직을 필두로 AI 기술 프로젝트를 확산 및 내재화하고 구성원의 AI 역량을 높이고 있다. 흥미로운 것은 AIX 개발이 이전에 DT(Digital Transformation)를 주도한 부서라는 점이다. 단순히 생성형 AI가 신기술이라서 DT 조직이 이끈 것이 아니다. 그동안 축적한 수많은 DT 프로젝트 자산이 생성형 AI의 연속선 위에 있기 때문이라고 한다. SK브로드밴드 AIX개발 총괄인 이철행 담당을 만나 SK브로드밴드의 생성형 AI 프로젝트와 관련한 성과를 들어보았다.   SK브로드밴드 이철행 AIX 개발 담당 ⓒ CIO Korea 전사에 혁신 DNA 심는 조직 ‘AIX 개발’ 이철행 AIX개발 담당은 1994년 SK텔레콤에 입사한 후 2016년까지 IT 기술 개발 조직에 근무했으며, 2017년에 SK텔레콤의 자회사인 SK브로드밴드로 합류했다. 당시 SK브로드밴드에선 전사 DT 확산을 위해 ‘DT추진 본부’가 신설됐는데 이철행 담당이 해당 조직의 본부장 역할을 맡았다. ‘DT 추진본부’는 AI 기술 활용성을 높이겠다는 목표 하에 2019년 ‘AI·DT 추진그룹’으로 변경되었으며, 생성형 AI 붐이 일던 2023년 말 조직 개편을 통해 ‘AIX 개발’로 바뀌었다. AIX에서 X는 ‘트랜스포매이션(Transformation)’의 약자다. AI로 핵심 비즈니스에 적용할 각종 기술, 시스템, 플랫폼, 교육 등을 전환하겠다는 뜻이 담겨있다. AIX 개발 조직이 하는 일은 크게 4가지다. 먼저 레거시 IT를 관리한다. 여기서 말하는 레거시 IT는 SK브로드밴드의 주력 상품인 인터넷 서비스와 IPTV의 근간이 되는 시스템은 물론 그룹웨어, ERP, HR 시스템 등을 일컫는다. 두 번째는 데이터 영역이다. 현업 부서가 데이터 구축, 제공, 분석 등을 요청하면 전문 데이터 분석가가 나서 과제를 수행한다. 세 번째는 DT 관련 업무다. 대표적으로 2023년 전사 하둡 기반 데이터 시스템을 퍼블릭 클라우드 환경으로 전환했다. 마지막으로 생성형 AI와 관련된 프로젝트를 주도적으로 이끌고 있다. ‘AIX개발’이라는 조직명에는 SK브로드밴드의 기술적 지향점이 반영 되어있다. 이철행 담당은 “AI는 하루아침에 만들거나 다룰 수 있는 것이 아니다. 결국 생성형 AI도 레거시 IT, DT인프라 하에 운영되기 때문에 DT 부서가 AI를 보다 더 잘 이끌 수 있다고 생각한다”라며 “2019년도에 등장한 AI와 지금의 AI는 완전히 다른 형태다. AIX 개발 조직은 빠르게 등장하는 수많은 AI 기술 중 어떤 것이 우리 조직 미션에 맞는지 선별하고 있다”라고 설명했다. 6개 팀으로 나누어져 있는 AIX 개발 조직에는 75여 명 직원이 소속돼있다. 그 외 필요한 기술 인력 운영은 SK C&C 등과 진행하고 있다. AIX 개발 조직의 독특한 특징은 레거시 IT 관리팀과 AI 및 데이터 같이 새로운 기술을 다루는 팀이 공존하는 구조라는 점이다. 레거시 IT팀은 아무래도 시스템의 안정성을 중요하고 AI 연구팀은 새로운 기술 환경을 요구할 수밖에 없다. 그래서 이철행 담당은 “일반적으로 두 영역이 분리 운영되는 경우가 많다. 서로 다른 성격의 기술팀이 한 조직안에 있으니 오히려 각 팀의 요구사항을 빠르게 파악하고 중재하기 용이해졌다”라며 “덕분에 의사결정 속도가 매우 빨라졌다”라고 설명했다. 데이터 유출 위험성 및 환각 문제, ‘랜딩존’과 ‘PoC’으로 대처 SK브로드밴드는 작년 한 해 동안 여러 생성형 AI 프로젝트를 추진했다. 일단 사내 구성원의 생성형 AI 기술 역량을 키웠다. 특히 프롬프트 엔지니어링 활용법을 알려주기 위해 각종 교육과 툴을 지원했다. 내부 반응은 뜨거웠다. 프롬프트 엔지니어링 교육 6개 강좌는 1시간 만에 모집 마감됐고, 추가로 개설한 4개 강좌 또한 금세 마감됐다고 한다. 이외에도 챗GPT와 달리(DALL·E)2 같은 생성형 AI 사용을 독려하고, 전사 구성원 대상으로 생성형 AI 활용 아이디어 경진 대회를 개최해 구성원의 관심과 참여를 유도했다. 이철행 담당은 “MS 오피스를 쓰는 사람과 쓰지 않은 사람 사이에 업무 생산성에 차이가 있는 것처럼 앞으로는 생성형 AI 툴도 업무 생산성을 좌우하는 중요한 도구가 될 것이다”라며 “20년동안 IT 업계에 있던 사람으로서 생성형 AI를 보고 있자면 과거 인터넷 기술 시대가 연상된다. 빠르게 따라가지 않으면 도태될 수 있다는 위기감, 나아가 두려움까지 느껴질 때가 있다. 사내 교육과 경진 대회를 통해, AI라는 것이 먼 미래의 대상이 아닌 당장 업무에 적용할 수 있는 기술이라는 점을 자연스럽게 전하고자 했다”라고 설명했다. 교육과 더불어 AIX 개발 조직은 기술 실험을 적극 시도했다. 주요 클라우드 기업과 PoC(Proof of Concept)를 진행하며 내재화 방안을 모색했고, 고객센터 상담 업무에 활용되는 챗봇에 생성형 AI를 결합했다. 테스트 결과, 생성형 AI를 결합한 챗봇은 이전 대비 훨씬 더 많은 문의를 처리할 수 있었다고 한다. 온라인 마케팅 성과를 높이기 위해 생성형 AI와 데이터 분석 결과를 결합해 홈페이지 UX를 변경하고 잠재 고객을 찾기도 했다. 최근에는 IPTV 서비스 내 음성 명령 기능에 생성형 AI를 활용하는 방법을 연구 중이다. 이철행 담당은 “기존 음성 명령 기능은 한 번에 한 가지의 질문만 할 수 있지만, 챗GPT와 같은 기술을 활용하면 꼬리 물기 식으로 여러 번의 질문과 답변이 오갈 수 있는 ‘멀티턴’구조가 가능해진다”라고 설명했다. 데이터 유출 문제는 DT 프로젝트에서 구축해 놓은 클라우드 서비스 내 랜딩존으로 해결했다. 랜딩존은 기존 클라우드 서비스 업체가 정해 놓은 보안 정책 외에 고객이 추가 접근 관리 및 보안 정책을 적용할 수 있는 시스템을 말한다. 랜딩존에서는 데이터 접근과 관련한 권한을 쉽게 통제할 수 있는데, AIX 개발 조직은 생성형 AI와 관련된 모든 데이터를 랜딩존 내부 폐쇄망에서만 처리해 사내 데이터 유출 위험을 최소화했다. 또한 구성원의 편의를 위해 사내 그룹웨어 메인 화면에 사내 전용 챗GPT 접속 링크를 제공했다. 이철행 담당은 “미리 클라우드 환경을 구축해두었던 것이 공교롭게 생성형AI 활용의 데이터 유출 위험 문제를 해결하기 위한 기반으로 작용했다”라며 “추가적으로 클라우드 서비스 업체와 협의해 데이터 누출을 방지하였는데, 우리 폐쇄망에 사용된 챗GPT 입력값은 타 AI기업에서 활용하지 못하도록 계약했다”라고 설명했다.   SK브로드밴드 이철행 AIX 개발 담당 ⓒ CIO Korea 기존 구축된 데이터 거버넌스 및 클라우드 거버넌스를 활용하여 AI 거버넌스를 마련했다. 현업에서 AI 활용에 대한 과제를 제시하면 AI R&D팀과 AI 엔지니어링팀에서는 과제 적합성에 대한 검토를, 재무 조직에서는 예산 점검을, 법무 조직에서는 컴플라이언스 및 고객 정보 보호 이슈 등을 검토하는 식이다. 이철행 담당은 “생성형AI라는 신기술을 활용하려다 보니, 현재는 직원들의 아이디어나 문의가 중구난방일 수 있다. 특별한 제한 없이 수용하고 있다. 대신 거버넌스 관리 팀이 민첩하게 검토하고 진행할 수 있는 구조를 지원했다”라고 설명했다. 성숙되지 않은 기술을 도입하는 것에 대한 부담감은 없었을까? 이철행 담당은 “생성형 AI 결과물이 기대치에 못 미칠 때가 있다. 하지만 현재까지 많은 가능성을 보여주었으며 앞으로 AI가 대세가 될 것이라고 확신한다. 어떤 기술이든 처음부터 완벽하지는 않다. 결국 시간이 지나면 현재의 단점은 어느 정도 극복될 것이다. 문제는 그 단점이 극복됐을 때 우리 구성원이 준비되지 않으면, 즉 AI가 생활화 되어있지 않으면 ‘성숙된’ AI를 적절히 활용할 수 없다는 것이다. 안 쓰던 기술을 하루아침에 따라잡을 수는 없다. 어떤 기술이든 내재화하는 데 시간이 필요하다. SK브로드밴드는 AI로 앞서가겠다는 목표 하에 선제적으로 대비하고 있다”라고 밝혔다. 환각 문제에 대해서도 비슷한 철학으로 대응하고 있다. 이철행 담당은 현재 기술 수준에서 AI 모델의 환각 현상을 100% 없앨 수는 없지만, 여러 시도를 통해 직접 경험해보면서 환각의 수준을 분석해보고 각 모델 및 서비스의 차이를 살펴보고 있다고 전했다. 리스크를 최소화하고자 대고객 서비스에 생성형 AI를 적용하기 전에 내부 직원용 서비스에 생성형 AI를 도입하고 있다. 예를 들어 기존 고객 상담 챗봇은 질문의 의도를 제대로 파악하지 못할 경우 엉뚱한 답변을 내놓는 경우가 많았다. 이에 대한 보완책으로 생성형 AI를 선택했다. 그 결과, 엉뚱한 답변을 하는 대신 상담원에게 우선 노출 시키도록 개선할 수 있었다.   AIX 개발 조직은 기술 선봉장일 뿐···학습 문화 만드는데 집중 생성형 AI를 제대로 도입하기 위해서는, 기술적 제반 마련뿐만 아니라 변화에 거부감이 있을 수 있는 임직원이 변화를 수용하고 받아들일 수 있도록 해야한다. 변화에 적응하는 조직을 만들기 위해 이철행 담당은 ‘학습 문화’가 관건이라고 강조했다. 그는 과거 DT 추진본부를 이끌 때부터 구성원에게 데이터 분석 역량을 강조했으며, ‘시민 데이터 과학자(Citizen Data Scientist, CDS)’, ‘데이터 인플루언서’, ‘데이터 엑스퍼트’로 전문성 수준을 나눠 전 구성원에게 데이터 분석 교육을 진행했다. 그때 만든 학습 인프라 및 교육 문화가 현재 생성형 AI 기술을 받아들이는데 중요한 역할을 하고 있다고 이철행 담당은 전했다. 실무적인 효과도 있었는데, 가령 현업 곳곳에서 데이터 전처리 작업이 필요한 경우 이미 사내에 데이터 전문 인력이 내부에 구축되어 있어 빠르게 진행될 수 있었다고 한다. 이철행 담당은 “최근 사내 교육 프로그램이 빠르게 마감되는 것을 보면 우리 구성원이 변화나 새 기술에 관심이 많은 것으로 보인다. 이러한 학습 문화에 AIX 개발 부서장으로 자부심을 갖고 있다”라고 설명했다. 이에 더해 이철행 담당은 경영진 차원의 지원이 생성형 AI 프로젝트의 추진력을 만드는 데 한몫했다고 강조했다. SK브로드밴드의 모회사인 SK텔레콤은 작년 일명 ‘AI 피라미드’라는 전략을 발표하고 앞으로 글로벌 AI 기업으로 나아가겠다는 포부를 밝힌 바 있다. AI 피라미드는 AI 기술 전략을 AI 서비스, AIX(AI전환), AI 인프라로 나누어 투자한다는 계획이다. SK텔레콤은 2월 초 실적 컨퍼런스 콜에서, 비통신 분야 핵심 사업이자 미래 먹거리 사업으로 AI를 꼽았으며, AI 기반 클라우드 서비스, AI 비서 등의 성과를 강조하기도 했다.  SK브로드밴드의 AIX는 특히 중간 AIX 전환 영역 기술을 담당하고 있다.   SK텔레콤의 AI 피라미드 전략 ⓒ SKT 이철행 담당은 ”임원 입장에선 한정된 자원을 효율적을 쓰는 방안을 고민할 수밖에 없다. 현재 AI의 중요성이 커진 만큼 AI 투자 배분을 늘리고 있다. AI에 대한 투자도 분명 타사보다 많다고 생각한다”라며 “AI 피라미드 전략으로 SK텔레콤과 SK브로드밴드는 원팀으로서 AI를 미래 핵심 전략으로 여기며, 이미 시너지가 나타나고 있다”라고 설명했다. 이철행 담당은 올해 생성형 AI 교육 과정을 3배 늘릴 예정이다. 본사 외 다른 지사의 구성원 및 임원 등에 맞춤형 교육을 제공하고 오프라인 외 온라인 교육 과정도 늘릴 계획이다. 이철행 담당은 AI 등 신기술과 관련하여 스스로도 꾸준히 학습하고 있다. 이철행 담당은 “구성원에게 자발적으로 학습하는 문화를 만들자고 해놓고, 이를 총괄하는 사람이 모범이 되지 못하면 그 자리에 있을 자격이 없다고 생각한다”라며 “실적만 강조하며 신기술에 부정적인 의견을 보이기 보다 신기술 도입을 격려하고 구성원의 커리어에 도움이 되는 그런 부서를 만들고 싶다”라고 밝혔다.    jihyun_lee@idg.co.kr

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인터뷰 | ‘AI가 군사 전략에도 중요’… 미 공군 CDAO가 전하는 최고 AI 책임자의 역할

미 공군의 최고 AI 책임자로 임명된 에일린 비드린은 AI 개발 및 사용을 지휘하는 임무를 맡고 있다. 공군의 전략적 우위를 확보하기 위해서다. 비드린과의 인터뷰를 통해 이 직책에 요구되는 사항을 소개한다.   Eileen Vidrine ⓒ DAF 인공지능(AI)은 업무의 수행 방식을 변화시키고 있다. 미국이 전쟁을 치르고, 위협을 감시하고, 국가 방위를 지키는 방식 또한 마찬가지다. 올해 미 공군이 처음으로 최고 AI 책임자를 임명할 정도로 AI의 역할은 군사 전략과 역량에 매우 중요해졌다. 미 공군부(Department of the Air Force, DAF)는 지난 봄 최고 데이터 및 AI 책임자(CDAO)로 에일린 비드린을 선임했다. 비드린은 과거 DAF의 최고 데이터 책임자로 3년 이상 근무했으며, 2022년 1월부터는 관리예산국(OMB)에서 연방 CIO의 수석 데이터 전략 고문을 맡아왔다. CIO닷컴은 비드린이 새로 맡게 된 직책, 여기에 필요한 경험 및 기술, 그리고 국방 분야에서 AI의 역할에 대해 이야기를 나눴다.  최고 데이터 책임자(CDO) 직책에 최고 AI 책임자(CAIO) 직함을 추가하게 된 배경은 무엇인가? 업무에 AI를 포함시킨 것은 공군의 데이터 전략과 역량을 강화하고 현대화하는 임무를 수행하는 데 있어 자연스러운 과정이었다. DAF는 현재 AI를 우선순위에 두고 있다. 의사 결정 프로세스 개선부터 운영 간소화까지 군의 미래에 AI가 중요한 역할을 할 것이라는 점을 알고 있다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있기에 DAF도 이러한 변화에 적응하며 앞서 나가야 한다고 본다. 최고 데이터 책임자 역할에 AI를 통합함으로써 AI 기술을 효과적으로 활용하는 업무를 지휘할 수 있게 됐다. 이러한 업무에는 데이터 처리뿐만 아니라 머신러닝 알고리즘의 분석 및 활용도 개선, 기타 AI 기반 솔루션의 통합 등이 있다. 또한 두 역할의 통합으로 AI 기반 솔루션의 구축과 최적화를 지원하면서 DAF 내에서 혁신을 이끌고 협업을 촉진하는 데 기여할 수 있다. DAF가 AI 기술의 개발과 활용에 우선순위를 두고 있기 때문에 CDO와 CAIO의 통합도 부서의 역량을 강화하기 위해 이뤄졌다. 우리 팀의 책임은 이 기술을 책임감 있게 구현하고 효과적으로 활용하며, 궁극적으로 DAF의 임무와 운영을 지원하는 것이다. 최고 AI 책임자라는 새 역할과 관련해 특별한 임무나 사명이 있는가? DAF의 최고 데이터 및 AI 책임자(CDAO)로서, AI에 대한 공군의 준비 태세를 갖추고 경쟁 우위를 확보하라는 임무를 받았다. 공군은 국가 안보에 있어 전략적 우위를 점하기 위해 2025년까지 AI 준비 태세를 갖추고, 2027년까지 AI 경쟁력을 확보한다는 목표를 세웠다. 이 과정에서 우리 팀은 다음과 같은 목표를 달성하고자 한다. • DAF의 디지털 트랜스포메이션에 부합하고 국방 전략에 기여하는 AI 전략을 개발한다. • AI 기반 기술의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축한다. • DAF 전반에 걸쳐 AI 애플리케이션을 설계, 개발 및 배포할 수 있는 데이터 과학자, 엔지니어 및 기타 전문가로 이뤄진 AI 전담 팀을 구축한다.  • AI를 적용해 이점을 얻을 수 있는 사용 사례와 시나리오를 파악하고, 이러한 영역을 처리하기 위한 AI 솔루션을 개발 및 구현한다. • 다른 정부 기관, 학술 기관 및 업계 협력사와 파트너십을 구축해 AI 연구 개발의 혁신과 협력을 이끈다. 팀에게 주어진 임무는 전반적으로 명확하고 조직 내에서도 중요하다. 원하는 결과를 달성하도록 집중하고 전념해야 한다. 현대전의 영역에서 DAF가 우위를 점하기 위해서는 AI 준비 태세와 경쟁력이 매우 중요하다는 점을 알고 있다. 이러한 목표를 달성하고 임무를 완수하기 위해 노력하고 있다. 어떤 점에서 당신이 이 역할에 부합한다고 생각하는가? 3년여 동안 DAF의 최고 데이터 책임자로서 데이터 관리 및 분석의 최전선에서 일했다. 데이터와 AI 간에 상당한 시너지 효과를 가져온 프로젝트를 80개 이상 성공적으로 수행했다. 이러한 경험과 전문성이 DAF의 CDAO 역할에 부합한다고 생각한다. 하지만 내 역량은 데이터와 AI에만 한정되지 않는다. 국방정보국, 국가정보국장실, 국방부 장관실 등 여러 조직에서 신흥 기술 분야의 리더십 경험을 인정받았다. 이러한 경력을 통해 복잡한 기술 개념을 파악하고 모든 관계자가 이해할 수 있도록 전달하는 능력을 입증해 왔다. CDAO로서 복잡한 데이터 시스템을 관리하고 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는, 실행 가능한 인사이트를 제공하고 있다. 이러한 경험을 바탕으로 개선이 필요한 부분을 파악하는 안목과 과감한 조치로 변화를 주도하려는 의지가 생겼다. CDAO 역할에 도움이 된다고 생각하는 기술, 지식 및 개인적 자질은 무엇인가? 나는 데이터 책임자로 폭 넓은 기술적 배경을 갖고 있다. 큰 그림을 보고 조직의 전략적 운영을 개선하는 데 있어, 구현 가능한 혁신적 솔루션을 구분할 수 있는 기술 전문성이 있다. 새로운 시스템과 프로세스를 배포할 때도 최신 기술 발전에 대한 포괄적인 이해를 바탕으로 팀을 정확하게 이끌고자 하고 있다. 하지만 기술에 대한 전문성 못지 않게 소프트 스킬도 중요하다. 나는 높은 감성 지능(emotional intelligence)을 강점으로 여긴다. 그 덕분에 협업자이자 팀워크 협력자로 역량을 발휘할 수 있었다. 성공을 위해서는 긍정적인 조직 문화의 조성이 필수다. 팀원들이 스스로 가치를 느끼고 존중받을 뿐만 아니라, 목소리가 전달될 수 있는 포용적인 환경을 조성하기 위해 노력하고 있다. 개인의 강점을 활용하고 팀에 시간을 투자해 전략적 성공에 중요한 부서 간 관계를 발전시킬 수 있다.  CAIO라는 역할이 장단기적으로 당신의 커리어를 어떻게 변화시킬 것으로 보는가? DAF의 프로세스와 운영에 AI의 혁신적 기술을 통합하고, 데이터 및 AI 전략을 이끌고 실행할 기회를 얻었다. 혁신적인 솔루션을 제공하고 임무 준비 태세를 보장하는 역량은 공군 전투원의 승리와도 직결된다. 단기적으로는 DAF의 IT 환경 전반에 걸쳐 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이는 것이 목표다. 다시 말해 자동화, AI, 머신러닝을 사용해 전투원의 요구에 대한 대응력을 높이는 것이다. 이러한 변화는 즉각적으로 영향을 미칠 수 있으며, 그 결과 업무 방식의 효과와 효율성이 개선될 것이다. 장기적인 목표는 원활한 협업과 파트너십을 통한 혁신 문화의 구축이다. 이는 신속하게 프로토타입을 도입하고 지식 공유 환경을 조성하는 것을 의미한다. 이를 통해 전사적으로 영향력 있는 변화를 제시할 수 있으며, 시간이 흐르면서 변화가 누적되면 더 큰 경쟁 우위를 제공하게 될 것이다. CAIO에 ‘가장 적합한’ 인재상은 무엇인가? 최고 데이터 및 AI 책임자 역할에는 스스로 시작하는 능력, 협업을 중심으로 생각하는 리더십, 고도로 전략적인 사고방식을 갖춘 인재가 이상적이다. 이러한 인재는 다른 사람의 지침에 의존하지 않고 자신의 역할에서 성공하기 위해 로드맵을 만들 수 있는 ‘셀프 스타터’여야 한다. 또한 기회를 파악하고 목표를 능동적으로 달성하기 위해 독립적으로 일할 수 있어야 한다. 데이터와 AI 분야를 깊이 이해하고, 새로운 트렌드와 기술을 익히는 데 익숙해야 한다. 또한 팀워크를 통해 업무를 완수하고 결과를 달성하는 데 집중하는 협업 중심의 사고도 필요하다. 모든 이해관계자에게 비전과 아이디어를 명확하고 설득력 있게 전달하는 커뮤니케이터의 역할도 요구된다. 그리고 직원, 고객, 파트너를 포함한 내외부 관계자와의 관계를 구축하고 발전시켜야 한다. CAIO가 비판적으로 사고하고 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해서는 고도로 전략적인 사고방식이 필요하다. 분석 및 데이터에 능숙해야 하며, 복잡한 데이터 세트를 평가해 패턴, 트렌드 및 인사이트를 파악할 수 있어야 한다. 또한 새로운 기술, 트렌드, 규제 등 데이터 및 AI 산업 전반에 대한 이해도를 갖춰야 한다. 이러한 특성을 적절히 조합한 인재가 새로운 데이터와 AI 기술의 힘을 활용해 조직의 성장과 성공을 이끄는 데 유리할 것이라고 생각한다. 향후 몇 년 내 AI가 어떻게 발전할 것으로 예상하며, 현재 이 기술을 도입하지 않은 조직에게 어떤 영향을 끼칠 것이라고 보는가? AI는 이미 전 세계 수많은 산업에 혁신을 가져왔다. 전문가들은 앞으로 영향력이 계속 커질 것으로 전망하고 있다. 기술의 지속적인 발전과 데이터 가용성의 증가로, 조직은 AI를 통해 프로세스를 자동화하고 비용을 절감하며 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다.  향후 몇 년 내에 AI는 더 정교해지고 조직의 여러 운영에 통합될 것으로 예상된다. AI가 활성화될 핵심 영역 중 하나는 데이터 분석이다. AI 기반 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 처리한다. 조직은 이를 통해 가치 있는 인사이트를 발견하고, 성과를 개선하고 프로세스를 간소화할 수 있으며, 궁극적으로는 경쟁 우위를 확보할 수 있다. AI 혁신을 기대할 수 있는 또 다른 영역은 고객 서비스다. 챗봇과 AI 기반 가상 비서가 조직에서 점점 더 보편화되어 신속하고 개인화된 업무를 지원할 것이다. 이러한 기능을 통해 사람 직원은 더 복잡한 업무에 집중할 수 있다. AI 기술을 도입하지 않은 조직은 향후 경쟁에서 뒤처질 가능성이 있다. AI는 앞으로 몇 년 동안 조직의 경쟁력과 민첩성을 유지하는 데 필수 요소가 될 것이다. AI 기술에 투자하면 효율성과 생산성을 개선하고 직원 만족도를 높이며, 우수 인재를 유치하는 데 도움이 될 수 있다. ciokr@idg.co.kr

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인터뷰 | 레드햇 짐 팔레르모 CIO가 말하는 ‘소프트웨어 CIO로의 변화’

자동차 제조, 컨설팅, 건설 등 모든 업종에서 소프트웨어가 비즈니스의 중심으로 이동하고 있다. 이제 기업의 제품과 서비스는 제품 개발부터 애프터마켓 지원에 이르기까지 거의 모든 부분에서 소프트웨어 및 데이터와 관련된다. 그러므로 축하한다! 당신은 본질적으로 소프트웨어 회사의 CIO이거나 나중에 될 사람이다. 필자는 수년 동안 소프트웨어 회사 CIO의 역할이 어떻게 달라졌는지, 특히 다른 산업 분야의 CIO와 달리 IT 운영과 제품 엔지니어링을 모두 담당해야 하는지에 대해 다뤄왔다. 2014년에 나는 이 주제에 대해 당시 어도비의 CIO였던 제리 마틴-플리킹거와 인터뷰한 적이 있다. 그녀는 “고객이 제품을 구매하기 위해 신용카드 정보를 입력하면 이커머스 기능이 제품에 내장된 것처럼 보인다. 하지만 그렇지 않다. 실제로는 IT 부서에서 운영하는 웹 서비스에서 제공하는 기능이다. 우리는 IT 부서에서 제공하는 서비스를 제품에 바로 넣었다”라고 말했다. 어도비에 입사하기 전에 마틴-플리킹거는 맥아피와 베리사인의 CIO를 역임했으며, 수년간 스타벅스의 CTO를 역임하기도 했다. 스타벅스의 지도부는 선견지명을 가지고 소프트웨어 회사의 CIO를 고용했던 셈이다. 지난 10년에 걸쳐 소프트웨어 엔지니어링과 IT 간의 경계가 더욱 모호해지고 있다. 이제는 모든 CIO는 소프트웨어 기업 CIO의 플레이북을 참고할 필요성이 커지고 있다. 짐 팔레르모는 CIO가 되기 전에 14년 동안 오픈소스 솔루션 제공업체인 레드햇에 근무했으며, 2022년부터는 이 기업의 CIO로 재직 중인 인물이다. 현대의 든 CIO가 그렇듯, 팔레르모도 대대적인 혁신을 주도하고 있다.  그는 “오늘날 기업의 엔지니어링 팀들은 한 곳에서 애플리케이션을 개발하여 온프레미스나 퍼블릭 클라우드 등 어디에나 배포하기를 원한다. 따라서 우리는 기존의 구독 기반 모델과 새롭게 등장한 소비 기반 모델이라는 2가지 비즈니스 모델을 지원해야 한다. 특히 후자의 경우를 위해 하이퍼스케일러 플랫폼 내에서 서비스형 소프트웨어를 운영할 필요가 있다”라고 말했다. 이러한 비즈니스 모델 혁신에서 IT 팀의 역할은 매우 중요하다. 팔레르모는 “우리의 우선적 과제는 ‘퍼블릭 클라우드 내의 마켓플레이스에 제품을 인스턴스화하여 사람들이 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것’이다. 이와 함께 ‘고객이 제품을 사용하는 방식에 대한 원격 분석을 파악하여 영업 및 제품 팀에 더 많은 기회를 창출할 수 있도록 하는 것’이다. 하이퍼스케일러의 원격측정을 마케팅, 영업, 고객 지원 팀으로 가져오는 것은 큰 변화이고, 이것이 우리에게 새로운 역할이다”라고 말했다. 구독 기반 모델에서는 고객이 소프트웨어를 다운로드하여 데이터센터의 인프라에서 실행한다. 이 과정에서 레드햇의 제품이 고객 데이터센터에 들어가면 레드햇 제품 및 마케팅 팀이 고객 사용 및 경험에 대한 가시성을 많이 잃게 된다. 팔레르모는 이 문제를 ‘에어 갭’이라고 부른다. 반면에 소비 기반 모델에서는 레드햇이 새롭고 가치 있는 데이터에 액세스할 수 있다. 팔레르모는 “소프트웨어 엔지니어가 오픈시프트 클러스터를 가동하기로 결정한 후 몇 주 동안 클러스터에 손을 대지 않는다고 가정해 보자. 하이퍼스케일러에서 원격측정 정보를 얻을 수 있으므로 채택율을 높일 수 있다”라고 말했다. 제로 소비자 IT 조직의 두 번째 주요 역할은 구독과 새로운 소비 모델을 모두 지원하기 위해 모든 백엔드 프로세스를 현대화하는 것이다. 팔레르모는 “청구 기반 모델에서 수익 기반 모델로 진화함에 따라 ERP, CRM, 보상 시스템을 비롯한 대부분의 백엔드 시스템을 변경하여 이를 수용하고 있다. 서비스형 모델은 모든 백오피스 가치 흐름에 바꾸어 놓았다”고 말한다. 새로운 비즈니스 모델을 위한 프로세스 변화를 주도하고 제품 사용 시장 데이터를 제품 및 마케팅 팀에 제공하는 것은 소프트웨어 업종을 넘어 모든 업종의 CIO에게 익숙해야만 하는 일이다. 그렇다면 소프트웨어 CIO가 된다는 것의 특별한 점은 무엇인가? 다른 CIO들은 그들의 경험에서 무엇을 배울 수 있을까?  먼저, 제로 소비자로서의 IT 역할에 대해 이야기할 수 있다. 팔레르모는 “고객 브리핑을 많이 하고 ‘레드햇의 레드햇’에 대한 이야기를 해달라는 요청을 받는다. 고객들은 ‘영업 및 마케팅 팀과 이야기해 봤다. 그들을 다 이해한다. 하지만 IT 부서에서는 비즈니스를 혁신하기 위해 제품을 어떻게 사용하고 있는가? 새로운 모델에 적응하기 위해 애플리케이션 제품군을 현대화하는 데 어떻게 도움을 주고 있는가?’라고 질문한다” 라고 전했다. 레드햇의 IT 팀은 사용자 인터페이스 결함 및 성능 문제를 찾아내어 제품 팀이 소프트웨어를 시장에 출시하기 전에 수정할 수 있는 기회를 갖는다. IT 팀의 피드백은 엔지니어링 팀뿐만 아니라 제품 팀에도 도움이 된다. 팔레르모는 “우리는 제품 사업부가 파악한 수요에 기반하여 제품을 발전시킬 수 있도록 지원한다”라고 말했다. 제로 고객으로서 레드햇의 IT 역할이 다른 기업의 IT에도 적용되는 이야기일까? 이에 대해 팔레르모는 “모든 CIO는 공급업체의 제품을 평가해야 한다. 제품 개발에서 내 역할을 통해 소프트웨어 제품이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전하는지에 대한 인사이트를 얻고 공급업체의 제품을 평가할 수 있는 다양한 질문 세트를 얻을 수 있다”라고 말했다. 팔레르모와 그의 팀은 공급업체 제품을 평가할 때 확장성과 릴리스 및 버전 관리의 기본 원칙, 즉 공급업체가 고객 리뷰 게시판을 어떻게 사용하는지, 원격측정을 사용하여 제품을 발전시키는 방법에 중점을 두고 있다. 그에 따르면, 소프트웨어 CIO는 제품 평가에 대한 고유의 관점을 가지고 있을 뿐 아니라 풀스택 엔지니어를 채용한 경험도 풍부하다. 그는 “우리는 컨테이너화 된 애플리케이션 포트폴리오의 유망함 속에서 살고 있기 때문에 인프라, 소프트웨어 개발 및 릴리스 관리에 대해 어느 정도 이해하고 있는 사람이 필요하다. 스택의 각 계층을 별도의 조직이나 기능으로 세분화하는 것이 점점 더 어려워지고 있기 때문에 이러한 인력은 우리에게 매우 중요한 가치가 있다. 현재 기술 스택에는 수많은 교류가 이루어지고 있다”라고 말했다. 팔레르모는 시장에 풀스택 엔지니어가 부족하다는 사실을 잘 알고 있다. 때문에 그와 그의 리더십 팀은 경험이 아닌 잠재력을 찾는다. 그는 “우리는 기술적인 적성과 호기심을 가진 인재를 영입하는 것을 크게 지지한다. 우리는 이들에게 3~5년의 여정을 통해 기술 개발 기회를 제공한다. 풀스택 엔지니어를 길거리에서 바로 채용하는 경우는 거의 없다”라고 말했다. 파트너 선택 소프트웨어 회사 CIO는 공급업체 파트너십에 대해서도 독특한 입장을 가진다. 모든 CIO는 어떤 기술 투자가 장기적으로 가치가 있는지에 대해 확신을 가져야 한다. 팔레르모의 CIO가 투자 결정을 내리는 데는 레드햇의 제품군이 큰 역할을 한다. 따라서 공급업체 파트너십이 비소프트웨어 기업과는 다른 양상을 띠게 된다.  레드햇에서 공급업체 파트너십은 다른 회사의 소프트웨어를 사용하여 비즈니스를 운영하는 것이 아니라 시장 진출에 대한 전략적 공동 접근 방식에 관한 것이다.  팔레르모는 “다른 소프트웨어 회사와 협력하여 이미 시장에 출시된 서비스형 제품과 함께 오픈시프트를 활용하는 경우, 그 회사의 가치 제안이 우리의 가치 제안과 일치하는지 확인해야 한다. 우리는 다른 회사의 제품을 어떻게 사용할 수 있는지 보다는 서로가 시장 점유율을 높일 수 있도록 돕는 것에 더 많은 대화를 나눈다. 시장 진출 대화가 예전보다 훨씬 더 중요하다”라고 말했다. 그에 따르면 ‘함께 시장에 진출하자’는 대화가 점점 더 CIO의 영역에 포함되고 있다. 비즈니스 모델이 소프트웨어 솔루션으로 전환되고 있는 산업에서는 특히 그렇다. 그렇다면 소프트웨어 CIO는 무엇을 배울 수 있을까? 그는 “예를 들어 ERP 패키지를 선택할 때 우리는 IT 리더처럼 생각하곤 했다. 하지만 공급업체의 제품을 우리의 제품에 포함시키는 것에 대해 이야기할 때 우리는 소프트웨어 CEO처럼 생각한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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“구인구직 매칭 서비스에 LLM 활용해보니...” 링크드인이 전하는 생성형 AI 현실 교훈

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AI로 새 매출 기회를!··· CIO가 CFO와 협력해 ‘레브옵스’ 구축하기

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사례 | '초유의 결항 사태' 겪었던 사우스웨스트 항공의 현대화 여정

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'세금 결산을 지원하는 생성형 AI 환경 구축'… H&R블록 CIO

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H&R블록 세금 결산 생성형 AI 머신러닝 인공지능 세금 세무 세무관리

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사례 | 'AI 헤드셋 착용한 직원'… 리테일 매장을 AI로 혁신 중인 트랙터 서플라이

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“비용, 성능, 그리고 α"··· AI 벤더 시커(Seekr)가 인텔 개발자 클라우드를 선택한 이유

투명성을 지향하는 AI 모델 공급업체 ‘시커’(Seekr)는 워크로드를 인텔 개발자 클라우드로 이전함으로써 비용 절감과 성능 향상을 기대하고 있다. 인텔의 최신 AI 칩을 빠르게 이용할 수 있기도 하다.   IT 리더들에게 있어, 대규모 ...

시커 AI 인프라 인텔 개발자 클라우드 가우디 제온

2024.04.12

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'선수 부상 예측도'… AI와 ML로 경기 개선 중인 스포츠 단체 3곳

세계적인 스포츠 단체 3곳은 선수와 코치가 AI와 머신러닝을 통해 가치 있는 데이터를 추출하고 이를 효과적으로 활용해 우수한 성과를 달성하도록 하고 있다.   약 10년 전 스포츠 분석 방법론의 선구자인 빌 제임스는, 야구의 세이버메트릭스...

스포츠 AI NFL ITF 라리가 머신러닝 세이버메트릭스

2024.04.09

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‘PoC에서 속속 가치 입증’··· 앞선 CIO들이 전하는 '엔터프라이즈 AI' 사례

다른 CIO들과 마찬가지로 카트리나 레드몬드 CIO는 조직 곳곳에서 AI의 가능성을 포착하고 있다. 그러나 전력 관리 시스템 제조업체인 이튼 코퍼레이션의 레드몬드 CIO는 "모두가 빠르게 발전하는 이 기술을 적용하기 위해 뛰어다니고 있지만 비즈니스 성...

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낙후된 IT 인프라… 기초부터 다지며 IT 현대화 중인 독일 에온

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사례 | '모델에 구애받지 않는 AI 구축'… 로켓모기지의 AI 접근법

머신러닝과 AI를 적극적으로 활용해 온 미국 모기지 대출 기업 로켓모기지(Rocket Mortgage)는 최적화된 다목적 데이터 플랫폼을 바탕으로 모델에 구애받지 않는 생성형 AI 접근 방식을 취하고 있다.   모기지 업계의 성공은 효율성...

로켓모기지 AI 머신러닝 생성형 AI 사용 사례 모기지

2024.04.01

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일문일답 | “생성형 AI 시대, 학위 아닌 ‘기술’ 중심 교육 더 증가할 것” 유데미 콘텐츠 전략 부사장

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유데미 직무교육 생성형AI

2024.03.29

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2024.03.29

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2024.03.25

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인터뷰 | “‘친환경+AI’ 앞세워 데이터센터 새바람 이끌 것”··· 엠피리온 디지털 최고전략책임자 최용석

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2024.03.25

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점점 복잡해지는 SaaS 솔루션··· IT 리더의 과제는 '통합과 합리화'

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EVP
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EVP
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일문일답 | “AI 기반 옵저버빌리티, IT 넘어 기업 전반에서 중요해질 것” 다이나트레이스 이효은 지사장

많은 기업이 클라우드 컴퓨팅 아키텍처로 이동하면서 성장, 민첩성, 혁신을 확실하게 경험했다. 하지만 클라우드 복잡성과 폭발적인 데이터 증가로 인해 클라우드 환경을 효과적으로 관리하지 못하는 문제도 함께 나타난 것이 사실이다. 클라우드 옵저버빌리티에 대해 관심이 증가한 배경이다.  IT 환경 내에서 클라우드 복잡성을 억제하고 애플리케이션, 인프라 및 데이터에 대한 관리 효율성을 높이려면 시스템에서 생성되는 데이터를 기반으로 시스템의 현...

EVP
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인터뷰 | “위기에서 기회를 보다’ 아이브릭스 채종현 대표가 전하는 ‘비즈니스 AI’ 이야기

“이제 우리는 어떡하나 싶은 당혹감이 들었습니다. 1년 내에 저 정도 수준의 서비스를 만들어낼 방법이 솔직히 보이지 않았습니다. 지난 1년 여의 기간은 그에 대한 해법을 찾는 시기였습니다. 마침내 나름의 활로를 찾았다고 봅니다.“ 2022년 11월 등장한 챗GPT는 업계와 사용자로부터 순식간에 갈채를 이끌어냈다. 나선형 발전 중에서도 ‘비약’, ‘도약’에 해당하는 진전이라고 평하기에 부족함이 없었다. 그러나 인공지능 전문 기업 아이브릭스의 채...

EVP
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인터뷰 | 빠른 대용량 편집기 ‘엠에디터’를 아시나요? ··· 40년 경력의 개발자 에무라 유타카 대표

개인용 컴퓨터를 다루는 사람이라면 이른바 ‘취향’이 있기 마련이다. 수십 년 동안 컴퓨터로 만져온 이라면 더욱 그렇다. 간단하게는 워드 프로세서나 스프레드 시트와 같은 오피스 소프트웨어부터 이미지 편집, 메신저, 인터넷 브라우저, 일정 관리나 협업 도구에 이르기까지 개인적으로 선호하는 소프트웨어가 있고, 저마다의 설정 값이 존재한다. 사람에 따라서는 소프트웨어를 넘어 키보드나 마우스, 모니터의 배치와 설정 등에 정성을 쏟는 이들도 흔하다. 이...

EVP
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일문일답 | 브로드컴 앤디 날라판 CIO·CTO·CSO가 말하는 클라우드 성공 노하우

클라우드로 이동하는 기업들이 이전 여정 가운데에서 흔히 깨닫는 현실이 있다. 예상다 더 많은 금액을 지출하고 기대보다 성과가 적다는 현실이다. 속한 IT 조직이 클라우드 활용에 필요한 문화, 사고방식, 스킬이 부족하기 때문인 경우가 많다. 브로드컴의 앤디 날라판은 다양한 역할을 맡고 있다. CIO 역할을 포함하여 여러 소프트웨어 사업부에 걸쳐 회사의 외부 클라우드 플랫폼, 데브옵스, SaaS 운영까지도 관리한다. 그 과정에서 그는 클라우드 성...

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