[현장] IBM 행사에 '골프 여제' 박세리도 지원사격…이은주 "6천조 시장 이끌 것"

"인공지능(AI)의 발전으로 4년 내 10억 개에 가까운 앱이 만들어질 겁니다. 향후 비즈니스 AI는 전세계 국내총생산(GDP)을 6천조원에 가깝게 수익 성장을 낼 것입니다." 이은주 한국IBM 대표는 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 열린 IBM AI 서밋 코리아 행사에서 이처럼 말하며 AI 시장을 이끌겠다는 의지를 다졌다. 한국IBM은 '기업 혁신을 극대화 하는 AI, 자동화, 하이브리드 클라우드'라는 주제로 이날 행사를 열었다. 이 대표는 "AI로 성공하려면 신뢰성, 유연성, 개방성이 필요하다"며 "자사는 100개 이상 조직과의 협약을 통한 지적 재산권 면책 정책을 시행 중으로, '왓슨x'는 미스트랄·라마 등 타사 대형언어모델(LLM)과 연계가 가능한 것이 장점"이라고 설명했다. 이어 "'왓슨x'는 큰 크기의 AI 모델을 필요로 하지 않는 사람들에게 소형의 모델을 제공하면서도 품질과 성능을 유지할 수 있도록 한다"고 덧붙였다. '왓슨x'는 지난해 IBM이 출시한 생성형AI 및 데이터 플랫폼이다. 이번 행사는 왓슨x가 실제 현장에서 어떻게 쓰이고 있는지를 살펴보며 비즈니스 영역에서 어떻게 활용 가능한지를 소개하기 위해 마련됐다. 이 대표는 이날 하이브리드 클라우드의 중요성에 대해서도 강조했다. 수익성 있게 생성형AI를 확장하려면 AI에 대해 신뢰할 수 있는 개방적이고 유연한 접근 방식을 가진 하이브리드 클라우드 아키텍처가 필요하다고 주장했다. 이 대표는 "AI를 위해 별도의 하이브리드 클라우드를 마련하는 것이 수익성 측면에서 더 이롭다"며 "이러한 접근 방식을 활용하는 기업들은 필요할 때만 1번씩 하이브리드 (클라우드)를 구성하는 접근 방식을 사용한 기업보다 투자 수익률(ROI)이 3배 이상 높다"고 강조했다. 이날 행사에는 골프선수인 박세리 전 감독을 포함해 IBM 관계자, 한국 레드햇 관계자 등이 참석해 왓슨x, IT 운영 자동화 프랙티스, 하이브리드 클라우드 아키텍처 및 적용 방안을 공유했다. 특히 박세리 전 감독은 IBM이 골프 시장에 주고 있는 이점과 운동선수 출신으로서 AI에 대한 의견을 내놨다. 박 대표는 "AI가 코스 데이터 등 분석을 도와줘 시간을 줄여주고 선수 컨디션 관리를 도와주고 있다"며 "해설을 하는 입장에서도 AI가 사람 해설이 짚어주지 못하는 부분을 알려줘 몰입도를 높인다고 생각한다"고 말했다. 다만 사람들이 골프 스윙처럼 신체 활동이 요구되는 행동까지 전부 AI에 의존하는 모습은 우려했다. 박 대표는 "골프 스윙과 관련한 AI 코칭이나 영상을 보고 따라 한다고 해서 스윙 속도나 스위티 스팟이 똑같이 나오지는 않는다"며 "AI에 도움받을 수 있는 부분과 직접 코칭을 받으면서 개선해 나갈 수 있는 것을 구분하는 모습이 자신의 객관적인 장·단점 파악에 더 도움이 된다"고 강조했다. IBM 본사 임원진도 연설에 나섰다. IBM 아눕 쿠마르 CTO는 "인공지능(AI)에 있어 실험의 시간은 끝났다"며 "이제부턴 AI를 어떻게 활용하냐의 싸움이며 우리는 그 싸움에서 앞서나가고 있다고 자신할 수 있다"고 자신감을 표했다. 쿠마르 CTO는 각종 기업들이 AI 어시스턴트를 도입해 반복 작업을 대신 해주고 자바 등 코드를 파악해 자동으로 처리해주는 등 업무 생산성이 크게 높아진 점을 강조했다. 이어 노코드 플랫폼으로 맞춤화와 튜닝이 쉬운 것이 업무 생산성을 높였다고 설명했다. 쿠마르 CTO는 "프로세스 자동화를 통해 운영비용 측면에서 약 4억 달러 가까운 비용 절감 효과를 가질 수 있다"며 "테스트 코딩 자동화와 테스트 프로세스를 자동화 해 생산성을 크게 높일 수 있다"고 언급했다. 같이 발표에 나선 미드하트 샤히드 AI 제품 관리 부사장은 생성형 AI를 위해선 신뢰가 필요하다고 주장했다. 또 플랫폼을 가져가기 위해선 적절한 인프라와 목적에 맞는 데이터가 필요하다고 강조했다. 또 그는 IBM이 1천 개 이상의 고객사와 협업하며 많은 데이터를 끌어모았고 이 중 사용자가 원하는 데이터만 골라 뽑아 활용할 수 있도록 신뢰할 수 있는 모델을 제공하고 있다는 점도 피력했다. 샤히드 부사장은 "생성형AI를 위해선 신뢰가 필요하고 플랫폼을 가져가기 위해선 적절한 인프라와 목적에 맞는 데이터가 필요하다"며 "AI 윤리팀과 긴밀히 협력해 검증된 품질의 데이터로 모델이 학습하도록 하고 있다"고 말했다.