조용민 대표님 AI 특강 후기: AI 시대, 우리가 나아가야 할 방향은?

여러분, 혹시 조용민 대표님의 AI 관련 강연 영상을 보신 적 있으신가요? 저는 정말 시간 가는 줄 모르고 빠져들어 봤는데요, AI 투자 관점부터 시장 변화, 기술 발전과 인간 적용의 간극, 그리고 AI 에이전트의 미래까지 정말 폭넓은 이야기를 들을 수 있었답니다. 이 강연을 통해 AI 시대에 우리 기업들이 어떤 방향으로 나아가야 할지 명확한 인사이트를 얻었고, AI 기술의 무한한 가능성에 저도 모르게 가슴이 뛰더라고요!

특히 기억에 남는 부분은 AI 기술이 우리에게 실질적인 도움을 주기 위해서는 사용자 인터페이스(UI) 및 사용자 경험(UX) 개선, 데이터 패턴 분석, 그리고 비즈니스 모델과의 긴밀한 연결이 중요하다는 말씀이었어요. 아무리 뛰어난 기술이라도 사용하기 불편하면 외면받기 마련이잖아요? 기업들은 AI를 통해 우리 일상의 골치 아픈 문제들을 해결하고, 고객들에게 실질적인 혜택을 제공하는 데 집중해야 한다는 조언도 깊이 와닿았습니다.

AI 시대, 주니어 개발자에게 필요한 역량 변화

흥미로운 이야기 중 하나는 한 게임 회사의 주니어 개발자 채용 현황이었는데요. 재작년에는 20명 지원했던 자리에 올해 초에는 무려 200명이나 지원했다고 해요! 이는 AI 기술 발전으로 인해 주니어 개발자에게 단순 코딩 실력보다 문제 해결 능력이 훨씬 중요해졌다는 것을 시사합니다.

구글에서도 이미 개발의 25%를 AI가 담당하고 있으며, 인간처럼 문제를 해결하는 능력을 갖춘 인재를 더 필요로 하는 사회적 변화가 일어나고 있다고 해요. 이제 어린 개발자들에게 필요한 건 단순히 코드를 잘 짜는 능력을 넘어, 우리 일상에서 문제를 발견하고 이를 창의적으로 개선할 수 있는 능력이라는 점, 저도 깊이 공감했습니다. 기존 교육 내용과는 방향이 확 달라져야 하며, AI 기술 관련 교육이나 필요 역량도 문제 발견을 넘어 창의적 개선 능력을 키우는 쪽으로 전환되어야 할 것 같아요.

정리하자면, 주니어 개발자 모집에 있어 과거의 스펙보다는 문제 해결 능력을 갖춘 사람이 중요해졌다는 것이죠. AI가 개발의 상당 부분을 맡게 되면서, 우리가 무엇을 배우고 준비해야 할지 다시 한번 고민해봐야 할 시점입니다.

AI 투자, 전문가의 시선은 다릅니다

조용민 대표님은 리더십과 AI 투자 분야의 전문가로, 현재 AI 관련 기업 투자에 주력하고 계신다고 해요. 삼성전자, 구글, IBM 등에서의 풍부한 필드 경험을 바탕으로, 요즘은 주로 미국 기업에 집중 투자하신다고 하니, 역시 경험에서 우러나오는 통찰은 남다르더라고요.

대표님은 AI 기술이 비즈니스 문제 해결에 필수적인 도구가 되고, 결국에는 누구나 다루는 기술, 즉 코모디티(Commodity) 기술이 될 것이라고 예상하셨어요. 따라서 지금처럼 AI를 잘 활용할 수 있는 팀을 찾는 것이 매우 중요하며, 이런 팀들은 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 말씀을 기억해야겠습니다. AI에 대한 거품 논란도 미국 선두 기업들의 움직임을 보면 해소될 수 있으며, 시장 동향을 꾸준히 살펴보는 것이 중요하다고 강조하셨어요.

AI 기술 발전, 어디까지 왔을까요?

AI 발전 초기에는 알파고 덕분에 AI 컴퓨팅 환경이 CPU에서 GPU로 크게 전환되었죠. 이후 라지 랭귀지 모델(LLM) 같은 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 AI 활용 사례가 등장하고 있습니다. 예를 들어 돼지 농장에서 AI로 돼지 무게를 측정한다거나, 반도체 공정에서 삼성전자나 SK하이닉스 같은 기업들이 AI를 활용해 실제 문제를 해결하고 있다는 사실은 정말 놀라웠습니다.

앞으로 에이전트 AI가 더욱 발전하기 위해서는 멀티모달리티 데이터 처리 능력과 커뮤니케이션 능력이 필수적이라고 짚어주셨어요. AI 발전 흐름을 파운데이션(기반 모델)과 인퍼런스(추론 및 응용) 두 가지로 보았을 때, 한국은 솔직히 파운데이션 쪽은 따라잡기 어려운 상황이지만, 앞으로는 인퍼런스 쪽에 집중하여 빅테크 기업들 아래에서 더 높은 가치를 창출하는 모델로 나아가야 한다는 조언도 명심해야겠습니다.

LLM과 머신러닝, 꾸준한 성장의 역사

LLM이나 머신러닝 같은 AI 기술의 기반이 되는 인프라 단계에서는 GPU 활용 능력이 중요하고, 실제 우리에게 보이는 애플리케이션 단계에서는 인퍼런스가 핵심이라고 설명해주셨어요. AI 업계에서 기술이 막 발전하던 시기에는 눈에 띄는 보상이 없던 시간도 있었지만, 그때도 흥미로운 순간들이 많았다고 회고하셨습니다.

LLM의 품질은 결국 데이터 양에 따라 지속적으로 향상되며, 이를 테스트하는 과정도 꾸준히 이어져 왔다고 해요. 마치 아이폰이 처음 등장했을 때 개발자들 사이에서 엄청난 반응이 있었던 것처럼, AI 기술도 그렇게 서서히 대중 속으로 퍼져나가는 과정과 유사하다고 볼 수 있습니다. 오픈AI의 발전 역시 하루아침에 이루어진 것이 아니라, 여러 단계를 거치며 애플리케이션 모델링과 함께 성장해온 결과라고 추측할 수 있겠죠.

AI 발전 속도 vs. 인간의 적용 속도: 커지는 간극

AI 기술이 일반 대중에게 공개되고 사용되면서, 기술 발전 속도와 우리가 실제로 이를 얼마나 잘 활용하는지, 즉 적용 속도 사이의 격차가 점점 더 커지고 있는 것 같아요. 빅테크 기업들의 과감한 투자가 기술 발전을 엄청나게 가속화했고, 이는 과거 다른 기술들이 발전하던 상황과 비슷하다고 하셨습니다.

초기 기술 도입 시에는 필연적으로 투자가 필요한 시기가 있고, 그 투자로 인한 혜택은 시간이 지나야 나타나기 마련입니다. 특히 AI는 빅테크 기업들이 엄청난 잠재력을 보고 투자하는 분야라서 기술 발전 속도가 정말 빠른데요. 이 격차는 결국 인간의 적용 속도가 기술 발전 속도를 따라가지 못해 발생하는 문제일 것입니다. 우리도 AI를 더 잘 이해하고, 우리 삶에 어떻게 적용할 수 있을지 더욱 적극적으로 고민해야 할 때입니다.

AI 기술, 이제는 사용자 중심으로!

핵심은 사용자 중심의 기술 개발입니다. 기업들은 고객이 진정으로 무엇을 필요로 하는지 이해하고, AI 기술을 우리 같은 평범한 사람들이 사용하기 편하게 만들어야 한다는 것이죠. 아무리 좋은 AI 기술이라도 UI나 UX 디자인이 엉망이면 불편해서 사용하지 않게 되니까요. 기술이 우리 삶에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 만들어야 한다는 말씀에 깊이 공감했습니다.

또한, AI 기술이 우리에게 무언가를 실행할 수 있는 능력, 즉 '액션'을 할 수 있는 능력을 제공하지 못하면 제대로 된 에이전트 역할을 수행하기 어렵다는 우려도 있었습니다. 작은 기업들이 초기에 혁신적인 아이디어를 내놓을 수는 있지만, 결국 빅테크 기업들이 주도하는 시장에서 따라잡기가 쉽지 않다는 현실적인 이야기도 들려주셨고요. AI 기술이 진정으로 우리에게 이득이 되려면, 여러 다른 앱들과 얼마나 효과적으로 연결되느냐가 중요하다는 점도 잊지 말아야겠습니다.

AI 에이전트의 진화: 더 똑똑하고 유연하게

AI 에이전트의 자율성을 어느 정도까지 부여할지, 그리고 사용자 요구에 맞춰 얼마나 유연하게 확장할 수 있는지가 중요하다고 하셨어요. 혁신적인 기술을 적용해 사용자들이 진짜 필요로 하는 것들을 충족시켜주는 방법이 필수라는 점! 다양한 형태의 기기(폼팩터)에 적용할 수 있다는 점도 새로운 서비스나 경쟁에서 중요한 무기가 될 수 있다고 합니다.

앞으로는 여러 앱의 AI 에이전트들끼리 주도권 경쟁을 벌이는 시대가 올 수도 있고, 어쩌면 중앙 집중형 AI 시스템이 더 편리할 수도 있다는 의견도 있었어요. 결국 사용자 경험(UX)을 얼마나 향상시키고, 사용자 요구를 얼마나 잘 만족시키느냐가 앞으로 시장에서 살아남는 기업의 중요한 조건이 될 것입니다.

AI 비즈니스, 이렇게 키워나가야 합니다

빠르게 변화하는 산업에서는 우리가 말로 설명하기 전에 AI가 먼저 답을 찾아주는 것이 중요합니다. 멀티모달리티(다양한 형태의 정보 이해)와 멀티 에이전트(여러 AI의 협력)는 이제 필수가 되었어요. AI들끼리 서로 소통할 수 있어야 진정으로 똑똑한 에이전트 AI가 될 수 있다는 점, 회의 중 중요한 질문이나 키워드가 자동으로 인식되는 기능 등이 필요하며, 이를 위해서는 여러 기술의 융합이 필요하다고 강조하셨습니다. 자동화된 시스템 안에서 자율성과 비자율성이 적절히 조화를 이루어야 효과적으로 운영될 수 있다는 말씀도 기억에 남습니다.

AI 에이전트의 자율성, 어디까지 허용해야 할까요?

AI 에이전트에게 어느 정도의 자율성을 부여할지는 다양한 애플리케이션에 따라 달라질 수 있다고 해요. 예를 들어, "오늘 읽을 만한 책 추천해 줘"라고 했을 때, AI가 정보를 찾아보는 범위를 교보문고, 반디앤루니스, 심지어 아마존까지 우리가 직접 설정할 수 있다는 것이죠. AI를 어떻게 설정하느냐에 따라 개인 비서처럼 유능해질 수도 있고, 우리가 느끼는 사용 경험도 완전히 달라질 수 있습니다. 결국 이 모든 것이 AI의 자율성을 어떻게 설정하느냐에 달려 있으며, 이러한 설정들이 AI가 제공할 수 있는 정보의 범위와 깊이를 결정하는 중요한 요소가 됩니다.

AI 에이전트 발전, 사회적 합의가 우선일까요?

자율주행 자동차 기술은 이미 상당 수준에 도달했지만, 아직 사회적으로 완전히 받아들여지지 않고 있죠. 대표님은 지금처럼 사회적 합의가 덜 된 분야보다는 기존 제도 안에서 AI 에이전트가 먼저 발전해나갈 것이라고 전망하셨습니다. AI 에이전트는 자율주행차처럼 사람의 생명과 직접적으로 연결된 문제를 피할 수 있고, 프라이버시 문제를 우회하거나 목소리를 변조하는 방식으로 기술적 우위를 확보할 수도 있다는 점도 흥미로웠어요.

구글의 프로젝트 아스트라 같은 사례를 보면 AI 에이전트가 우리에게 얼마나 큰 도움을 줄 수 있는지 알 수 있습니다. 우리가 필요한 정보를 정확하게 제공해줄 수 있으니까요. 기술 발전이 우리 삶에 꼭 필요하다고 느껴지게끔 만들어야 높은 수준의 가치를 창출할 수 있다는 말씀, 정말 와닿았습니다. 자율주행차처럼 신중해야 할 서비스들은 정책적인 규제가 필요하고, 생명과 관련된 분야는 더욱 신중하게 발전해나가야 할 것입니다.

에이전트 경쟁 시대? 결국 중앙 집중화될 것

우리가 사용하는 스마트폰 앱들마다 각자의 에이전트를 가지고 있고, 애플의 시리처럼 모든 것을 총괄하는 중앙 마스터 에이전트와의 소통이 필요하다는 의견도 있지만, 아직 이 부분은 의견이 분분하다고 해요. 그럼에도 불구하고 결국에는 중앙 집중화된(Centralized) AI가 우리 같은 사용자에게는 가장 편리할 수 있으며, 스타트업들은 이러한 흐름 속에서 자신들만의 특별한 에이전트를 개발하려고 노력하고 있다는 것이죠.

앱 스토어에서 우리가 어떤 앱을 더 선호하는지, 그리고 그 선호도가 어떻게 변하는지를 보면, 결국 1등이나 2등 업체의 시장 점유율을 위협하는 새로운 강자가 나타나면서 중앙 집중화가 이루어질 수 있다는 것을 보여준다고 하셨습니다. 경쟁이 없는 특정 서비스에서는 에이전트들끼리 협력하여 효율성을 높일 가능성이 크고, 결국 중앙 집중화는 계속될 것이라는 예측입니다. 중앙 집중화된 AI가 대세가 될 것이며, 새롭고 독특한 서비스들이 등장하겠지만, 결국 기존의 큰 플랫폼에 흡수될 가능성이 크다는 점도 염두에 두어야 할 것 같아요.

폼팩터의 변신, AI 에이전트의 무한한 확장 가능성

폼팩터, 즉 기기의 형태가 바뀌면 AI 에이전트가 다양한 기기를 통해 우리 삶에 더 깊숙이 들어올 수 있다는 가능성을 의미한다고 해요. LG전자의 TV나 우리 집 현관 인터폰이 AI 에이전트 역할을 할 수도 있다는 것이죠! 발화(우리가 말하는 방식)와 액션(AI가 우리를 위해 해주는 행동)은 서비스 편리성에 엄청나게 중요한 요소입니다. 우리가 명령을 내리거나 서비스 전체 과정을 이용할 때 어떤 방식이 가장 편한지를 계속 고민해야 한다는 것이죠.

이미 전체 과정을 우리 입맛에 딱 맞게 커스터마이즈 해주는 서비스들도 있고, 이는 엄청난 투자임에도 불구하고 3위 업체가 갑자기 시장을 선도할 수 있는 기회가 될 수도 있다고 합니다! 중앙 집중화된 서비스가 등장하면 기존에 투자했던 것들의 가치가 불확실해질 수도 있고, 시장 경쟁 구도가 비슷해지면 오히려 3위 업체가 1위를 차지할 가능성도 있다는 점! AI 에이전트의 중앙 집중화는 빅테크 기업들이 다양한 기기에서 동일한 에이전트를 사용하게 만들 것이고, 결국 사용자 경험을 지속해서 개선해야 하는 숙제를 안겨줄 것이라고 하셨습니다.

AI 에이전트, 우리의 삶을 확 바꿔줄 거예요!

AI 에이전트 기술은 이제 우리 일상에서 그냥 스쳐 지나가는 문제를 정확히 짚어내고 해결책까지 제시하는 똑똑한 능력을 가져야 한다고 해요. 그리고 이 기술의 가장 중요한 임무는 우리 사용자들에게 명확한 이득을 제공하는 것입니다. 주니어 개발자 지원자가 늘어난 것은 코딩 능력보다 문제 해결 능력이 더 중요해졌다는 것을 의미하므로, 우리 교육 내용도 빠르게 변화해야 한다는 점을 다시 한번 강조하고 싶어요.

우리 같은 사용자들이 쓰기 편한 서비스는 결국 고객의 문제를 해결해주는 방식으로 발전해야 하며, 고객들이 "와, 이거 진짜 편하다!"라고 느낄 수 있어야 성공할 수 있습니다. 예를 들어, 기존의 복잡했던 의료 시스템이 AI 덕분에 점점 더 편리하게 바뀌어가는 것처럼요! 이제는 패턴과 맥락을 제대로 읽을 수 있는 조직이 되어야 하고, 고객이 무엇을 원하는지 제대로 파악하지 못하는 서비스는 실패할 확률이 높다는 뼈아픈 말씀도 해주셨습니다. 기술이 우리 삶에 자연스럽게 녹아들어 편리함을 줄 때, 비로소 많은 사람이 그 기술을 찾게 되고, 그것이 바로 기술 대중화의 길이라는 점을 잊지 말아야겠습니다.

문제 해결 전문가 집단으로 거듭나자!

1900년대 뉴욕 5번가의 마차가 자동차로 완전히 바뀌는 데 13년이나 걸렸다고 해요. 이는 단순히 자동차 기술 하나만 발전해서 이루어진 것이 아니라, 대량 생산 기술 같은 여러 가지 요소들이 서로 영향을 주고받았기 때문이라는 거죠.

우리 조직도 이제 '어떻게 하면 우리만의 특별한 고객 혜택을 만들 수 있을까?'를 끊임없이 고민해야 하고, 이를 통해 고객의 진짜 니즈를 파악하고 새로운 가치를 제시해야 한다고 해요. 패턴과 맥락을 잘 파악하는 팀이 비즈니스 성공에 엄청나게 중요하며, 특히 제품이나 서비스의 품질을 결정하는 데 꼭 필요하다는 점!

이제 HR 부서의 역할도 단순히 사람을 뽑고 교육하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 어떻게 하면 우리 비즈니스 문제를 해결하는 데 직접적으로 기여할 수 있을지를 고민하고, 그 방향에 맞춰 교육도 다시 설계해야 한다는 말씀! 교육 과정에서도 사용자 피드백을 매우 중요하게 생각하고, 실제 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춰야 한다는 점, 꼭 기억해야겠습니다.

정말 알찬 내용으로 가득했던 조용민 대표님의 강연이었죠? 저도 이번 영상을 통해 AI에 대한 생각을 더욱 깊게 할 수 있었고, 앞으로 펼쳐질 AI 시대를 어떻게 준비해야 할지 많은 힌트를 얻었답니다. 여러분도 이 글을 통해 AI의 미래에 대한 기대감과 함께, 변화에 발맞춰 나갈 준비를 시작해 보시면 좋겠습니다!