“AI에 대한 환상 버려라”…지금 기업에 필요한 건 ‘AI 학습’

매경이코노미 ‘AI 콘퍼런스 2025’
전규화 비아이매트릭스 상무 “신입사원 대하듯 AI 다뤄야”

24일 매경이코노미 창간 46주년 기념 콘퍼런스 세션 연설에 나선 전규화 비아이매트릭스 상무.(사진=매경 DB )

“인공지능(AI)이 모든 업무를 자동으로 다 해줄 거라는 생각은 착각입니다.

신입사원 대하듯 가르쳐야 합니다.

”
지난 7월 24일 서울 양재동 엘타워에서 매경이코노미 창간 46주년 기념 ‘AX 대전환: AI, 어디까지 써봤니?’ 콘퍼런스가 열렸다.

이날 오전 세션 강연자로 나선 전규화 비아이매트릭스 상무는 기업 실무자에게 AI에 대한 환상을 버릴 것을 주문했다.

전 상무는 수많은 기업이 AI를 도입하고 실질적인 업무 개선 효과를 보지 못한다는 부분을 지적했다.

그 원인으로 AI가 학습하는 데이터 질과 구조를 꼽았다.

전 상무는 “챗GPT는 인터넷 정보를 학습한 언어모델로, 특정 기업의 매출과 지점별 실적 등 실제 업무에 관한 질문에 답할 수 없다”며 “보안이 중요한 기업 내부망에서 외부 AI 서비스와 데이터 연동도 현실적으로 불가능하다”고 꼬집었다.

기업용 AI는 에이전트형 모델이 필요하다는 것이 전 상무의 진단이다.

사용자의 명령어를 스스로 이해하고 명령어를 직접 생성하며, 실시간으로 데이터베이스(DB)에서 데이터를 불러와 결과까지 분석하는 모델이다.

다만 명령어를 직접 생성하는 방식은 ‘환각’에 대한 우려가 있다.

이때 대안으로 제시되는 방식이 ‘검색증강생성(RAG)’다.

RAG는 AI가 사용자 질문을 받은 뒤 내부 문서나 DB에서 관련 정보를 검색하고, 이 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 구조다.

단순 추론이 아닌 실질 정보에 기반해 응답하기 때문에 환각 우려를 최소화할 수 있다.

기업 내 실제 데이터를 정확히 반영할 수 있다는 점에서 실무 적용에도 적합하다.

전 상무는 비아이매트릭스가 수행한 AI 사례를 소개했다.

마이크로소프트(MS) 팀즈와 연동된 모바일 환경에서 영업사원이 이동 중 ‘이 제품을 팔면 재고가 얼마나 남느냐’는 질문을 통해 즉시 업무에 활용할 수 있는 분석 데이터를 제공받은 사례다.

교사가 국회에 제출해야 하는 복잡한 데이터도 DB에서 조회해 결과를 쉽게 받아볼 수 있다.

AI가 ‘응답형’에서 한 단계 더 진화해야 한다는 것이 전 상무의 생각이다.

그는 “앞으로 AI는 사람의 질문을 받아 단순히 답하는 데 머물지 않을 것”이라며 “데이터를 기반으로 분석하고 기업이 정의한 판단 기준에 따라 의사결정까지 도울 수 있어야 한다”고 말했다.

그러면서 ‘온톨로지’ 기반 AI 중요성을 강조했다.

온톨로지 AI는 데이터의 의미와 관계를 구조화해 AI의 추론 능력을 향상시키는 기술이다.

예를 들어 ‘고양이’와 ‘포유류’의 관계를 학습하면 ‘호랑이’도 유사한 특성을 가진다는 결론을 도출할 수 있다.

전 상무는 “실제로 비아이매트릭스는 인사 데이터와 규정집을 AI에 학습시켜 일본 사업부 팀장 직원 추천을 받았다”며 “직무 경력과 조직 내 위치, 업무 이력, 언어 능력 등을 종합해 특정 직원을 도출하는 구조”라고 소개했다.

전 상무가 무엇보다 강조한 부분은 ‘학습’이다.

기업은 AI 학습을 위한 체계를 미리 설계해야 한다고 조언했다.

전 상무는 “AI는 결국 신입사원”이라며 “첫 날엔 단순한 검색밖에 못하지만 가르치면 과장 수준의 의사결정도 가능하다”고 말했다.

이어 “기업은 지금부터 AI에 무엇을 가르칠지 정하고 단계별로 진화시켜야 한다”고 덧붙였다.