[디지털경제뉴스 박시현 기자] SAS가 2024년 기업이 주목해야 할 12가지 AI 시장 및 기술 전망을 발표했다.
12가지 전망은 △생성형 AI, 산업별 AI 전략 강화 △AI 활용 새로운 일자리 창출 △책임감 있는 AI 마케팅 강화 △금융권, AI로 증가하는 사기 범죄 대응 △CIO, 쉐도우 AI 문제 직면 △새로운 첨단 기술로 멀티모달 AI와 AI 시뮬레이션이 부상할 것 △디지털 트윈 도입 가속화 △보험업계, AI로 기후 위기 대처 △정부 내 AI 중요성 확대 △생성형 AI로 환자 치료 개선 △신중한 AI 적용이 보험사의 성패를 좌우할 것 △공중 보건 부문에서 학계의 AI 활용 폭 증가 등이다.
▪생성형 AI, 산업별 AI 전략 강화: 2024년에 기업들은 생성형 AI를 산업별 AI 전략을 보완, 강화하는 요소로 활용하게 될 것이다. 예를 들어, 금융권에서는 스트레스 테스트 및 시나리오 분석에 사용되는 시뮬레이션 데이터를 통해 위험을 예측하고 손실을 예방하며, 의료 서비스 산업에서는 개인 맞춤형 치료 계획을 세울 수 있을 것이다. 또 제조업의 경우, 생성형 AI를 활용해 생산 과정을 시뮬레이션함으로써 품질, 안정성, 유지보수, 에너지 효율성, 수율에 대한 개선 사항을 파악할 수 있다.
▪AI 활용 새로운 일자리 창출: 2023년에는 AI로 인해 사라질 일자리를 걱정했다면, 2024년에는 AI가 창출할 일자리에 관심이 높아질 것이다. 대표적으로 모델의 잠재력을 실제 적용과 연결시키는 프롬프트 엔지니어링을 예로 들 수 있다. AI는 기술 수준과 직무에 관계없이 모든 실무자의 업무 효과와 효율성을 높이는데 도움을 준다. 2024년 이후 몇 년 동안은 새로운 AI 기술이 고용 시장에 일시적인 혼란을 야기할 수 있지만, 앞으로 경제 성장을 견인할 많은 신규 일자리와 직무를 창출할 것이다.
▪책임감 있는 AI 마케팅 강화: 마케팅 담당자는 AI의 오류를 인식하고 편견이 개입할 수 있는 가능성을 경계하는 등 의식적으로 책임감 있는 마케팅을 실천해야 한다. AI는 마케팅과 광고 프로그램을 개선할 수 있는 가능성을 제시하지만, 편향된 데이터와 모델은 편향된 결과를 가져올 수 있기 때문이다. SAS 마케팅 부서는 마치 식품 성분표와 같은 AI를 위한 모델 카드를 사용하고 있다. AI를 생성하거나 적용하는 사람은 그 영향력에 대한 책임이 있기 때문에 모든 마케팅 담당자는 기술적 노하우에 관계없이 모델 카드를 검토하고, 알고리즘의 효과 및 공정성을 검증하며 필요에 따라 이를 조정할 수 있어야 한다.
▪금융권, AI로 증가하는 사기 범죄 대응: 소비자들이 금융 사기에 대한 경각심을 높이고 있지만, 사기꾼들은 생성형 AI와 딥페이크 기술을 활용해 수십조 원 규모에 달하는 사기 실력을 키우고 있다. 피싱 메시지는 더 정교해지고, 가짜 웹사이트는 진짜처럼 보이며, 사기꾼은 몇 초 만에 음성을 복제할 수 있다. 금융기관이 급증하는 피싱 및 다양한 사기에 대해 더 큰 책임을 지도록 하는 규제 변화로 인해 그간 AI 도입에 미온적이었던 은행 및 소규모 금융 기관들이 AI를 적극적으로 도입하게 될 것이다.
▪CIO, 쉐도우 AI 문제 직면: 과거에 ‘쉐도우 IT’로 어려움을 겪었던 CIO들은 이제 IT 부서의 공식 승인이나 모니터링 없이 조직에서 사용하거나 개발한 솔루션인 이른바 ‘쉐도우 AI’에 직면하게 될 것이다. 직원들은 생산성 향상을 위해 좋은 의도로 생성형 AI 도구를 지속적으로 사용할 것이며, CIO는 이를 어느 정도까지 수용해야 하는지, 관련 위험으로부터 조직을 보호하기 위한 안전장치 마련에 고민하게 될 것이다.
▪새로운 첨단 기술로 멀티모달 AI와 AI 시뮬레이션이 부상할 것: 생성형 AI의 차세대 목표는 텍스트, 이미지 및 오디오를 단일 모델로 통합하는 멀티모달 AI 구현이다. 멀티모달 AI는 다양한 범위의 입력을 동시에 처리할 수 있어 더 많은 상황 인식 애플리케이션으로 효과적인 의사 결정을 가능하게 한다. 일례로 3D 객체, 환경 및 공간 데이터의 생성이 가능하며 증강현실, 가상현실, 디지털 트윈 등 복잡한 물리적 시스템의 시뮬레이션 등에 적용될 수 있다.
▪디지털 트윈 도입 가속화: AI와 사물인터넷 분석과 같은 기술은 제조, 에너지, 정부 등 경제의 중요한 산업 부문에 활력을 불어넣고 있다. 공장 근로자나 기업 경영진은 이러한 기술을 이용해 대용량 데이터를 기반으로 더 나은 의사결정을 신속하게 내릴 수 있다. 2024년에는 실시간 센서와 운영 데이터를 분석하고 공장, 스마트 도시, 에너지 그리드와 같은 복잡한 시스템의 복제본을 생성하는 디지털 트윈 기술이 확산되면서 AI와 사물인터넷 분석의 도입이 가속화될 것이다.
▪보험업계, AI로 기후 위기 대처: 기후 변화는 이제 막연한 추측을 넘어 실질적인 위협이 됐다. 자연재해로 인한 전 세계 보험 손실액은 2022년에 1,300억 달러를 넘어섰고, 전 세계 보험사들은 경제적 압박을 느끼고 있다. 이러한 위기에서 살아남기 위해 보험사들은 자사가 보유한 방대한 데이터 저장소의 잠재력을 활용해 유동성을 강화하고 경쟁력을 갖추기 위해 AI를 도입할 것이다. AI는 보험사가 동적인 보험료 책정 및 위험 평가에서 이익을 실현하는 것 외에도 보험 청구 처리, 사기 탐지, 고객 서비스의 자동화와 품질 개선에 도움을 줄 것이다.
▪정부 내 AI 중요성 확대: AI가 인력 수급에 미치는 영향은 정부에서도 예외가 아니다. 전문가들의 높은 급여 요구에 따라 정부는 AI 인재를 영입하고 유지하는데 어려움을 겪고 있지만, 규제 정책을 지원하기 위해 전문성을 갖춘 인재를 적극적으로 채용할 것이다. 기업과 마찬가지로 정부도 생산성 증가, 단순 업무 자동화 및 인력 부족 문제를 해소하기 위해 AI와 분석에 점점 더 의존하게 될 것으로 전망된다.
▪생성형 AI로 환자 치료 개선: 건강을 증진하고 환자 및 보험 가입자 경험을 개선하기 위해 의료기관 및 보험사는 2024년 임상 실험에 사용할 환자별 아바타 생성, 개인화된 치료 계획 생성 등 맞춤형 의료를 위한 생성형 AI 기반 도구 개발에 적극적으로 나설 것이다. 또한 임상 의사결정 지원을 위한 생성형 AI 기반 시스템이 등장해 보험자, 의료 서비스 제공자 및 제약사에 실시간으로 지침을 제공하게 될 것이다.
▪신중한 AI 적용이 보험사의 성패를 좌우할 것: 현재 보험사들은 각자의 비즈니스 모델에 맞추지 않은 자율 시스템을 빠른 속도로 도입하고 있다. 이들은 AI를 이용해 보험 청구를 신속히 처리함으로써 지난 몇 년간의 실적 부진을 상쇄할 것으로 기대하고 있지만 구조조정 후 남은 인력에 업무가 집중돼 AI를 적정 규모에 윤리적으로 배포하기 위한 관리 업무에 어려움을 겪을 것이다. AI에 대한 절대적 믿음을 갖게 될 경우 잘못된 사업 판단을 발생시켜 기업의 붕괴를 초래할 수 있다.
▪공중 보건 부문에서 학계의 AI 활용 폭 증가: 공중 보건은 전례 없는 속도로 기술 현대화를 실현하고 있다. 약물 과다 복용이나 독감 경계 등 공중 보건의 개입이 필요한 요소를 예측하는데 데이터를 사용하는 것은 필수적이다. 예측과 모델링은 빠르게 공중 보건 업무의 기반이 되고 있지만 정부는 여전히 학계의 도움을 필요로 하고 있다. 글로벌 팬데믹 이후 국민 보호를 위해 뛰어난 기술과 협업이 필요하다는 인식이 확고해졌기 때문에 정부를 대신해 AI 기반 모델링과 예측을 수행하는 학계 연구원들이 점차 늘어날 것이다.
