AI 시대를 위해 기업이 알아야 할 사항

Janet George는 AI의 선구자입니다. 수십 년 동안 오라클, 인텔, 애플, 야후, 이베이 등 거대 기술 기업에 인간의 두뇌와 유사한 기능을 하는 컴퓨터 시스템을 구축하는 데 기여해 왔습니다. 그리고 인공지능, 머신러닝, LLM 및 심층 신경망을 구현하여 이를 달성했습니다.

"AI에 대한 제 경험은 클라우드 컴퓨팅, 딥러닝, 방대한 데이터 세트, 고급 GPU 기능이 융합되기 시작한 시대로 거슬러 올라갑니다."라고 그녀는 말합니다.

조지는 2025년부터 마스터카드의 AI 센터를 이끌며 최첨단 기술을 활용하여 결제 시스템을 개선, 보호, 개인화하는 데 주력하고 있습니다. 또한 모든 규모의 비즈니스에 권장하는 목표인 AI 우선 조직으로 거듭나기 위한 마스터카드의 여정을 안내하고 있습니다.

지난 2년 동안 AI는 들불처럼 진화하여 기업의 운영 방식, 신제품 개발, 고객과의 소통 방식을 근본적으로 변화시킬 것이라는 기대에 불을 지폈습니다. George는 변화에 개방적이고 AI의 역량과 한계를 이해하기 위해 노력하는 기업이 성공할 수 있는 가장 좋은 위치에 있다고 믿습니다.

이 기술 선구자에게 점점 더 AI가 주도하는 세상에서 앞서 나가기 위해 비즈니스 리더가 알아야 할 것이 무엇인지 물어보았습니다. 

George: 먼저, 과대광고를 배제하고 확장 가능한 ROI에 집중하는 방법을 배웁니다. 목표는 제너레이티브 AI를 실험하는 것을 넘어 조직 전체로 확장하는 것이어야 합니다. 매일 새로운 생산성 도구가 등장하고 있기 때문에 리더는 단순히 생산성 도구를 추구하기보다는 ROI를 통해 고객 가치를 진정으로 향상시키는 영향력 있고 현실적인 사용 사례를 정확히 찾아내야 합니다.

또한 윤리적이고 책임감 있게 AI를 배포하는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 이는 운영 또는 운영 데이터에 이미 존재할 수 있는 편향성을 사전에 해결하고, 데이터 사용 방식의 투명성을 확보하며, 고객과의 신뢰를 유지한다는 의미입니다.

기술적인 유창함은 정말 중요합니다. 리더가 직접 코드를 작성할 필요는 없지만, 위험을 완화하고 데이터의 부정확성이나 모든 종류의 보안 취약성을 살펴보는 방법을 포함하여 AI의 복잡성, 기능 및 한계를 이해해야 한다고 생각합니다.

즉, AI는 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보강하는 도구로 인식해야 합니다. 리더는 AI가 일상적인 업무를 처리하는 모델을 추구하도록 장려함으로써 직원들이 창의성, 공감, 전략적 사고에 집중할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

지난 몇 년 동안 AI는 1세대 및 2세대 머신러닝과 그라데이션 부스트 알고리즘 모델링을 통한 특징 추출에서 벗어나 3세대 및 4세대 트랜스포머 모델링과 주의 메커니즘 및 자가 학습을 갖춘 신경망을 통한 딥러닝을 수용하는 놀라운 변화를 겪어왔습니다. 이러한 변화는 사전 학습된 생성형 트랜스포머(GPT)와 같은 초대형 언어 모델의 등장으로 두드러지게 나타났는데, 이는 AI가 수행할 수 있는 작업을 재정의했습니다.

방대한 데이터 리소스와 GPU 가속을 기반으로 한 이러한 혁신을 통해 AI는 인간 수준의 성능을 달성할 수 있게 되었습니다. 특히 자연어 처리 및 추론 영역에서 이 기술이 정보를 검색하고, 문맥을 이해하고, 지능을 발휘하는 방식이 기하급수적으로 발전했습니다. 따라서 최신 자율 시스템과 AI 에이전트는 이제 인간의 두뇌를 모방하도록 설계되어 에피소드 메모리와 고급 인지 능력과 같은 요소를 통합합니다. 저는 모든 과학적 발전이 생물학적으로 얼마나 많은 영감을 받았는지 늘 놀라움을 금치 못합니다.

AI는 금융 산업과 은행 업무를 근본적으로 재편하고 있습니다. 이들은 단순한 자동화 사용에서 벗어나 최신 AI 기술을 매우 단호하게 행동하고 배포하는 제너레이티브 AI 우선 기관으로 진화하고 있습니다.

그리고 이 모든 것이 레거시 시스템과 수동 프로세스에 의존하는 기업들에 비해 매우 중요한 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다. 2025년 EY 설문조사에 따르면 71개 은행(% )이 차세대 AI 기능을 구현했거나 소프트 론칭했으며, 61개 은행(% )은 이미 강력한 영향을 미치고 있고 89개 은행(% )은 향후 2년 동안 비용 절감 도구부터 매출 성장 촉진에 이르기까지 강력한 영향을 미칠 것으로 예상했습니다.

저희는 오랫동안 위험 관리와 사기 탐지에 AI를 사용해 왔습니다. 이제 AI 에이전트는 계정과 채널 전반의 거래와 패턴을 모니터링하여 밀리초 단위로 위험을 점수화하고 기존 탐지 방법으로는 쉽게 놓칠 수 있는 위치 및 지출 속도의 이상 징후를 포착할 수 있습니다. 생성형 AI 에이전트는 운영 네트워크 트래픽의 오탐지 수를 크게 줄일 수 있습니다. 자율 에이전트는 은행을 대신하여 신용 분쟁 처리와 같은 복잡한 엔드투엔드 작업을 이해하고 추론하며 행동할 수 있습니다. 

George: 이제 소비자들은 주로 브랜드 웹사이트나 기존 검색 엔진에 의존하는 대신 AI 기반 Q&A 도구를 사용하여 쇼핑 결정을 내리고 있습니다. 최근 한 보고서에 따르면 60% 의 소비자가 쇼핑 시 AI를 활용하고 있으며, 이들 중 46% 은 의상에 대한 조언을 구할 때 친구보다 AI를 더 신뢰한다고 합니다. 이러한 인사이트는 에이전트 커머스에 대한 지속적인 투자와 에이전트 페이 및 에이전트 스위트와 같은 도구 및 서비스 개발의 원동력이 되고 있습니다.

또한 AI 기반 고객 지원도 늘어나고 있습니다. 이제 소비자들은 소매 웹사이트에서 24시간 즉각적인 지원을 받기 위해 기존 챗봇이 아닌 AI 상담원과 소통하고 있습니다. 하지만 놀라운 점은 이러한 에이전트가 다양한 음성 패턴, 어조 및 억양에 적응하면서 복잡한 대화를 이해하고 관리할 수 있을 만큼 정교하다는 것입니다.  

중소기업은 관리 업무, 약속 예약, 재고 관리, 데이터 입력 등 다양한 일상적인 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 제너레이티브 AI를 도입하여 이러한 작업을 보다 효율적이고 정확하게 완료할 수 있습니다.

또한 재무 관리 영역에서는 중소기업이 현금 흐름에 대한 실시간 데이터 분석을 통해 잠재적인 사기 활동을 식별하고 거래 및 네트워크 트래픽을 모니터링하여 사이버 보안을 강화할 수 있는 AI 기반 가상 CFO가 부상하고 있습니다.

마지막으로, 소규모 비즈니스에 대한 혜택 중 하나는 비용 절감이라고 말씀드리고 싶습니다. 일상적이고 반복적인 작업을 자동화함으로써 인건비를 크게 절감하고 효율성을 높여 기존에 수작업에 소요되던 시간을 확보할 수 있습니다. 이제 비즈니스 소유자는 전략적 성장과 경쟁 우위를 확보하는 데 집중할 수 있습니다. 소규모 비즈니스는 더 우수하고 빠른 서비스를 제공할 수 있는 역량을 확보하여 대규모 조직과 효과적으로 경쟁할 수 있습니다.