- 기업 C레벨...“AI 거버넌스 가이드라인 작성 및 AI 생애 주기 관리 전담 조직 구성 필요”
- “AI 거버넌스 수립 통해 적시 도입 의사결정 지원·리스크 줄이는 검증 쳬계 마련해야”
삼정KPMG(회장 김교태)는 19일 ‘챗GPT가 촉발한 초거대 AI 비즈니스 혁신’ 보고서를 발간하며 챗GPT와 초거대 AI·생성형 AI의 발전사 및 AI 기술 도입에 따른 기업 부서별 변화 방향성을 분석했다. 또 기업 C레벨에서 주목해야 할 AI 관리 방안인 ‘AI 거버넌스 프레임워크’에 대해서도 제언했다.
보고서에 따르면 챗GPT의 근간은 지난 2017년 구글이 발표한 자연어 처리 모델 트랜스포머(Transformer)다. 챗GPT 개발사 오픈AI는 2018년 GPT-1을 출시한 뒤 순차적으로 후속 버전을 내놓았고, GPT-3 공개 후에는 텍스트 기반 이미지 생성 모델로 ‘AI 화가’라 불리는 ‘달리(DALL·E)’를 출시했다.
이어 지난 2022년 11월 30일 GPT-3.5에 해당하는 챗GPT를 출시했고, 5일 만에 100만 명의 이용자를 확보했다. 이는 넷플릭스·페이스북·인스타그램 등이 세웠던 100만 가입자 시기보다도 훨씬 빠른 기록이다.
보고서에 따르면 생성형 AI의 영향력이 크게 미치는 부서로 ▲마케팅·영업 ▲고객 서비스 ▲인사(HR) ▲법률·컴플라이언스 ▲연구·개발(R&D) ▲물류·유통을 꼽으며 각 부서별 변화 방향성에 대해 설명했다.
마케팅 분야에서는 생성형 AI 툴을 이용해 여러 광고 카피라이팅 가안을 만들고 인간이 최종 결정을 내려 시간과 비용을 단축할 수 있다.
또 소비자 맞춤형 마케팅 콘텐츠 생산 및 시장 소비자 데이터를 분석해 제품 추천·가격 설정 등 세일즈 전략을 세울 때에도 AI 기술을 적극 활용할 수 있고, AI 챗봇·가상 비서 등을 통해 시공간 제약 없는 고객 서비스를 제공할 수 있다.
인사 부서의 경우 생성형 AI 기술을 도입해 채용 프로세스를 자동화하고 인적 자원의 역량 분석·개발을 고도화할 수 있다. 아울러 법률·컴플라이언스 부서는 AI를 통해 법적 문서를 작성하고 규제 준수 모니터링의 신속성·정확성을 높일 수 있다.
연구·개발 부서는 생성형 AI 기술 발달로 개발 부담이 줄어드는 노코드(No code)·로코드(Low code) 트렌드가 확대돼 개발 생산성을 증진할 수 있다. 또 물류·유통 부문에서는 AI 기술을 활용해 재고 관리 및 발주·유통 프로세스를 자동화하고, 최적화된 경로 설정·관리가 가능하게 된다.
이에 더해 보고서는 기업 C레벨들이 편향된 데이터로 인해 부정확한 결과가 도출되는 부작용 등을 예측해 이를 선제적으로 관리해야 한다고 제언했다. 특히 AI 모델이 도출한 결과값의 신뢰 가능성 및 사고 발생 시 대응 프로세스·AI 판단 결과를 어떻게 고객·규제 당국 등에 이해시킬 수 있는지 등 AI 도입에 따른 주요 질문(Key Questions)을 만들어 둘 필요가 있다고 전했다.
이후에는 기업의 고유한 상황을 고려해 조직과 R&R(역할·책임) 및 프로세스와 모형 검증 측면에서 AI를 관리하는 ‘AI 거버넌스’ 방안을 수립해야 하며, AI 거버넌스 원칙에 기반해 AI 운영의 신뢰성을 위한 프레임워크 역시 설계해야 한다.
보고서는 또 기업 C레벨들이 AI 관련 법·제도와 회사 내부 규정을 검토하고, AI 규정·지침 수립에 필요한 항목을 도출하며 AI 거버넌스 가이드라인을 작성해야 한다고 강조했다. 또 AI 생애 주기 관리를 위한 AI 위원회·전담 조직 등 신규 조직 구성을 추진하고, 기업의 상황을 감안해 점진적으로 확대 가능한 조직 구성도 염두에 둘 수 있다고 덧붙였다.
조재박 삼정KPMG 부대표·디지털본부장은 "기업 내외부 데이터 급증 및 마이데이터 확산과 함께 AI를 넘어 초거대 AI가 출현함에 따라, 기업 입장에서는 데이터 관리 및 활용과 함께 AI와 초거대 AI에 대한 이해와 접목이 게임 체인저(Game Changer)가 되고 있다“고 밝혔다.
그러면서 “데이터 및 AI·초거대 AI에 대한 관심 및 적극적인 활용 모색과 함께, AI 거버넌스 수립을 통해 적시 도입 의사결정을 지원하면서 리스크를 줄이기 위한 검증 체계를 마련해야 한다”고 강조했다.
