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오피니언


디지털 전환의 시작은 데이터 관리

<박덕환 칼럼>

 

데이터와 정보가 조직의 경쟁력을 좌우하는 주요 자산임은 컴퓨터가 업무에 도입되기 시작한 1960년대부터 강조되어 왔다.

 

앨빈 토플러는 1990년 저서 ‘권력이동(Power Shift)’에서 오늘날 권력의 격변을 일으키는 것은 전적으로 새로운 부의 창출체제에서 비롯된다고 하였다. 데이터, 아이디어, 지식의 즉시적인 전달과 보급에 의존하는 이 체제는 과거 산업혁명기의 낡은 공장굴뚝 체제를 대체하며 권력의 원천인 부, 지식, 폭력의 급진적인 변화를 야기한다고 밝혔다. 

 

인상 깊은 점은 통화(화폐)에 관하여 ‘갈수록 전자 펄스로 이루어지고 통화는 덧없이 사라지고, 순간적으로 송금되며 비디오 스크린에서 모니터 된다. 지구를 가로질러 깜빡거리고 번쩍이고 윙윙거리며 돌아다니는 이 ‘제3의 물결’의 통화는 그 자체가 바로 정보 즉 지식의 기초’라 하였다. 지금 생각해 보면 참으로 그 통찰력이 놀랍다. 서로우 교수 또한 1999년 저서 ‘지식의 지배(The Wealth Pyramid)’에서 국가의 경쟁력은 국가가 보유한 지식의 양에 의하여 결정된다고 하였다. 현재 환경에서 지식의 가장 기초가 되는 것이 데이터임은 그 누구도 부인할 수 없을 것이다. 

 


데이터의 축적


 

축적된 데이터는 궁극적으로 기업에게 새로운 통찰력을 갖게 한다. 즉, 데이터가 축적되지 않은 조직이 높은 수준의 지식을 보유할 수 없으며 새로운 지식을 창출할 수도 없다. 기초적인 사실이나 현상, 실적, 사건 등이 잘 기록되어 관리되고 분석될 때 새로운 지식이 생성되고 축적되어 증가하게 된다.

 

‘축적의 힘’은 시간이 지남에 따라 정보, 자원 또는 경험이 축적되어 가치를 얻는 현상을 말한다. 이것은 다양한 분야에서 관찰되며 비즈니스, 학습, 문화 등 여러 측면에서 중요하게 작용한다. 예를 들어 기업은 고객 데이터를 수집하고 분석하여 고객 성향과 요구사항을 파악하고 제품 개발 및 마케팅 전략에 활용할 수 있다. 이러한 데이터 축적은 기업이 더 나은 의사결정을 내리고 혁신을 추진하는 토대가 된다. 

 

비즈니스적 새로운 인 사이트를 얻거나 창조성 및 혁신을 촉진하는 데도 도움이 될 수 있다. 따라서 기업들은 지식이 경쟁력을 결정하는 요소이며 주요한 자산으로써 이를 최대화하기 위해 지식의 원천이 되는 데이터들을 잘 관리하는 것이 필요하다.

 

그리고 한 걸음 더 나아가 과연 필요하고 중요한 데이터들을 보유하고 있는지, 정말 필요한 데이터들이 관리되지 않고 누락되고 있는 것은 아닌지, 불필요한 데이터들을 열심히 관리하고 있는 것은 아닌지 등에 대한 고민과 분석이 필요하다. 

 

지금까지 중소기업의 정보화와 디지털 전환이 중요한 이유는 축적된 경험, 기술, 지식의 가시화(데이터화)와 공유가 계속기업으로의 성장과 국가적 이익을 담보할 수 있기 때문이다. 정보화는 정보기술(IT)을 활용하여 기업의 주요 데이터를 관리하는 효과적 방법이며 디지털화는 광범한 커뮤니케이션 네트워크를 통해 관리된 데이터(지식)의 공유와 내외부적 협업, 타 업종과의 융합 등 새로운 비즈니스 기회를 실행하는 기회이다. 그 저변에 데이터가 있다. 

 

요즘 데이터의 힘을 체감할 수 있는 대표적인 예가 쳇GPT다. 스타트업 시드 엑셀러레이터인 와이콤비네이터의 샘 울트만이 마이크로소프트사의 투자를 받아 2015년 설립한 인공지능 기업 OpenAI가 2022년 11월 출시한 대화형 인공지능 챗봇 서비스가 바로 쳇GPT다. 일명 ‘생성형 Generative AI’로 사람의 지시 없이 스스로 학습한 알고리즘을 바탕으로 새로운 결과물(이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드 등)을 직접 만들어낸다. 

 

넷플릭스가 3.5년 만에 돌파한 100만 사용자를 쳇GPT는 출시 5일 만에 달성하였고, 두 달 만에 월간 활성 사용자(MAU) 1억 명을 돌파하였다. 마이크로소프트사의 빌 게이츠는 “인공지능이 모바일 폰과 인터넷과 같은 혁신적인 기술로써 혁명적이라고 생각한다”고 밝혔다.

 

독보적으로 세계 반도체 생산에 필요한 노광장비 EUV를 생산하는 엔비디어의 CEO 젠슨 황 역시 ‘AI는 아이폰과 비견되는 사건’으로 표현하였다. AI의 근간을 이루는 핵심은 인간의 자연어를 이해할 수 있는 거대 언어 모델(LLM)과 인터넷에 공개된 데이터의 바다-빅데이터이다. 

 

 

정형, 비정형의 데이터들 은 다양 한 빅데이터 분 석 방법을 통해 인간에게 유용한 정보를 제공할 수 있다. 2023년 3월에 공개된 GPT-4의 파라미터(변수)는 수 조억 개로 1,750억 개의 GPT-3.5를 능가하며 월 20불의 사용료로 최신의 데이터에 근거한 정보를 제공해 준다.

 

대화 1회당 최대 영문 2만5천 단어(한글 책 18페이지 분량)을 기억한다. OpenAI가 제공하는 서비스는 먼저 거대 언어모델을 기반으로 분류/생성/대화/변환/요약 등의 텍스트와 관련된 기능 을 제공한다. 

 

다음으로 여러 프로그래밍 언어를 지원하는 코드에 특화된 모델을 기반으로 자연어 기반 코드(프로그래밍 언어) 생성기능을 제공한다. 활용방식은 로우 코드 앱 활용 지원, Legacy(구형)시스템 프로그램 언어의 새로운 시스템 환경 언어로의 변환, 자연어 검색에 대한 SQL, 쿼리
문 작성 등이다.

 

그리고 DALL·E2서비스 등 자연어 기반 이미지 생성 및 제공된 이미지의 OutPainting, Inpanting, Styletransfer 기능을 제공한다. 대비할 것이 많겠지만, AI는 인간과 흡사한 대화 능력으로 정보 탐색 비용을 줄이며 기업의 업무 생산성 향상에 기여할 것으로 보인다. Python, C#, Java 등 여러 프로그래밍 언어를 지원할 수 있어 프로그래밍 언어 간 장벽이 해소되어 API접근성 향상과 소프트웨어 개발이 보다 용이해진다. 

 

마이크로소프트사의 애저 OpenAI의 4가지 활용 사례(표1)를 보면 고객 질의에 대한 맞춤형 답변 생성(Content Generation), 고객 상담 로그에 대한 요약 및 정보 추출(Summarization),

자연어 기반 소프트웨어 개발 코드 및 SQL 작성(Code Generation), 개인화된 제품 추천 등

정보 검색 및 지식화(Semantic Search) 등으로 향후 산업별 특화 솔루션으로 진화중 이라고 한다. 

 




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