[시론] AI시대엔 ‘통합 능력’이 경쟁력

이 특이점은 새로이 발견되는 자연법칙 혹은 물리법칙일 수도 있고, 새 발명품이거나 획기적인 아이디어일 수도 있다. 이런 특이점의 예로, 개인용 컴퓨터와 인터넷, 스마트폰, 생성형 인공지능(Generative AI) 등이 있다. 이를 위해 메모리 반도체와 시스템 로직 반도체 칩이 필요했다. 최근 들어 인공지능 반도체 수요가 폭발적이다.

인공지능은 기호주의와 연결주의로 나눠 생각해 볼 수 있다. 기호주의(Symbolism)는 컴퓨터 작동 방식에 맞게 기호와 규칙을 사용하는 규칙 기반(Rule-based) 인공지능으로 오래전부터 지금까지 지속적으로 사용되고 있는 방식이다. 연결주의(Connectivism)는 인간 뇌의 정보 처리 과정에서 영감을 받은 AI 연구 방식이다. 이는 인공지능이 연산과 계산의 패러다임 전환을 야기하는 까닭이다.

계산과 연산은 모두 수학적 작업을 처리하는 것이지만, 그 방법과 목적에 차이가 있다. 계산은 숫자나 수식을 이용하여 값을 계산하는 작업을 말한다. 예를 들어, 사칙연산이나, 제곱근, 로그 함수 등의 수학 함수를 이용하여 값을 계산할 수 있다. 반면, 연산은 컴퓨터가 수행하는 작업을 말한다. 연산은 주로 데이터를 처리하거나, 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 적용하기 위해 사용된다.

인공지능 기반 지능화 구축과정은 비즈니스 혁신을 위한 발판이다. 생성형 AI의 작동 원리는 크게 데이터 수집, 모델 학습, 훈련, 생성을 포함한 네 가지 단계로 이루어진다. 모든 훈련이 끝난 AI는 스스로 새로운 콘텐츠를 생성해 낸다. 이때, AI는 스스로 만들어 낼 수 있는 다양한 답변 중 가장 적절한 최적의 결과값을 출력하도록 하는 것이 중요하다.

그러나 이미 생성형 인공지능과 최적화 인공지능(Optimized AI)을 고도화하기 위해 연산과 계산의 패러다임이 전환되었는데 아직도 낡은 기술과 과거 성공과 경험의 가늠자에 머무르고 있으면 스피드와 지능화로 무장한 경쟁 시장에서 살아남을 수 없다. 현재를 살기 위해 미래를 저당 잡히고 있다는 사실마저도 인식하지 못할 수 있다. 이를 극복하기 위해 현재 사용하고 있는 시스템의 지능화가 필수적이다.

인공지능에 대해 기업이 운영을 유지하기 위해 치러야 하는 비용 중심적인 접근으로 보는 대신, 인공지능 기술이 투자수익률(ROI)을 더 잘 높일 수 있는 방법으로 생각을 다시 해야 한다. 이는 빠른 생산성 향상을 제공하는 단순한 작업 이상을 자동화하는 것을 의미한다.

따라서 모든 기업은 과거와 다른 전략적인 접근이 요구되고 있다. 전체 워크플로를 평가하여 자동화와 증강의 조합, 그리고 지속 가능한 지능화 프로세스를 개선할 방법을 찾아야 한다. 왜냐하면 기존 시스템은 수익성을 약화시키고, 자원을 고갈시키며, 성장을 저해하고, 창의성을 억압하기 때문이다.

연산과 계산의 패러다임 전환 시대에는 인공지능 빅데이터 플랫폼이 미들웨어로서 필수적이다. AI 빅데이터 플랫폼(T3Q.ai)은 인간의 전문성과 AI 역량 간의 격차를 효과적으로 메워 고객을 지원하고 도메인별 지식을 유지하면서 생성형 인공지능과 최적화 인공지능의 지속가능한 잠재력을 생성하고 최적화하는 플랫폼 기능이 요구되고 있다.

또한 산업 및 인공지능 전문가와 빅데이터, 다양한 인력 및 AI 모델을 연결하여 공통 플랫폼(T3Q.ai)에 통합함으로써 기업은 시너지 효과를 최대한 활용할 수 있다. 이렇게 다양한 통합을 수용하는 기업은 생성형 인공지능 시대에 그 누구보다 빠르게 경쟁 우위를 선점할 수 있을 것이다.