디지털타임스

"AI(인공지능) 기술발전이 너무 빠르다 보니 혼자 머리 싸매고 틀어박혀서 연구해서는 따라갈 수 없는 시대입니다. 현장에서 부닥쳐서 협업하면서 기술의 한계와 가능성을 확인해 가면서 치열하게 매달리고 있습니다."

이태희(45·사진) 삼성SDS 연구소 AI연구팀장(상무)은 "지금은 AI 연구자라면 산업 현장에 있어야 할 때인 것 같다. 매우 큰 변화가 급격하게 이뤄지다 보니 흥분될 정도"라며 "기술자로서 흔히 만나기 힘든 변화의 시기"라고 말했다.

이 상무는 국내 대표적 엔터프라이즈 IT서비스 기업에서 생성형 AI 기반의 클라우드 서비스 기업으로 변화하고 있는 삼성SDS의 AI 브레인 조직을 이끌고 있다.

삼성SDS는 200여 명의 연구소 조직을 두고 AI, 클라우드, 보안 연구를 하고 있다. 그중 AI연구팀이 100여 명 규모로 가장 크다.

삼성SDS는 기업들이 산업현장에서 생성형AI를 기회로 삼도록 뒷받침한다는 비전 하에 먼저 자사부터 AI에 맞춰 변화 중이다. 황성우 삼성SDS 대표는 20일 열린 주주총회에서 "생성형AI 기반의 차별화된 클라우드 서비스로 기업 업무의 하이퍼 오토메이션(초자동화)을 선도하겠다"고 선포했다. 황 대표는 "생성형 AI로 촉발된 변화에 대응할 준비를 마쳤다. 작년 한 해 동안 모든 서비스와 상품, 일하는 방식에 생성형 AI를 접목하는 노력을 했다"고 말했다. 대표적으로 내세우는 게 기업용 생성형 AI 클라우드 플랫폼인 '패브릭스(FabriX)'와 협업솔루션인 '브리티 코파일럿'이다.

이 상무가 이끄는 AI연구팀은 전사적으로 벌어지는 AI 활동에 대한 기술적 기반을 뒷받침하고 다가올 변화의 방향을 제시하는 역할을 한다. 이 상무는 "회사의 본업인 SW(소프트웨어)와 클라우드 서비스, 솔루션 등을 개발하고 운영하는 데 필요한 공통 기술과 함께, 현재의 AI 기술 한계를 뛰어넘는 원천기술을 내재화하려 한다"면서 "최근에는 그동안 적용하지 않았던 새로운 기술방식들이 다양하게 시도되고 있는데, 이런 변화가 축적되고 가능성이 보이면 어느 한순간에 갑자기 패러다임이 바뀔 수 있는 만큼 새로운 방식에 대한 탐구와 도전도 하고 있다"고 설명했다.

이 상무는 서울과학고를 졸업하고 카이스트 전산학과를 나온 후 미 UC샌터바바라대학에서 증강현실 연구로 컴퓨터과학 석사, 미 UCLA에서 컴퓨터비전 연구로 박사학위를 받은 AI 전문가다. 2012년부터 9년간 미국 구글 본사에서 SW엔지니어로 재직하며 구글포토 조직 팀장으로 일하다 2020년 삼성SDS에 당시 최연소 임원으로 발탁됐다.

산업현장에는 AI를 기술적 화두에서 산업적 가치로 연결하는 과제가 놓여있다. 챗GPT, 제미나이 등 AI모델들이 나왔지만 그 자체로는 기업 차원에서 할 수 있는 일이 많지 않다. 이를 기업 내부의 핵심 업무와 축적된 데이터, 임직원들의 역량과 연결하고 조합하는 치열한 시도와 실패, 학습과 도전의 과정을 거쳐야 한다. 그 과정에서 기업들과 오랜 기간 호흡을 맞추며 산업을 이해하는 삼성SDS 같은 기업들이 해야 할 역할이 크다.

이 상무는 "산업현장의 화두는 AI에 어떻게 비용효율적으로 투자하면서 실질적 가치를 만드느냐"라면서 "기업들은 작은 부분부터 시작해서 검증해가며 범위를 넓히는 시도를 하고 있다"고 말했다. 그러면서 올해 내놓을 패브릭스가 기업의 업무와 데이터, IT시스템을 잘 연계해서 새로운 생성형 AI 서비스와 연결하고 효율적인 변화를 이루고 관리할 수 있는 프레임워크 역할을 할 것이라고 설명했다. 삼성SDS는 고객에 앞서 자사 클라우드부터 솔루션, 물류까지 전체 사업조직에 생성형 AI를 입히는 노력을 하고 있다.

삼성SDS가 핵심 지향점으로 삼는 키워드는 '하이퍼 오토메이션'이다. 그동안 이뤄져온 RPA(로봇업무자동화), 자동화에 생성형·초거대 AI 기술을 접목해 자동화의 수준을 획기적으로 높인다는 구상이다. '패브릭스'가 다양한 데이터 플랫폼, 멀티 LLM(초거대언어모델)과 연결돼 하이퍼 오토메이션의 뼈대 역할을 할 전망이다. 이 상무는 앞으로 챗봇이 자율형 에이전트로 진화할 것으로 내다봤다.

삼성SDS 직원들은 작년부터 일하는 방식을 AI에 맞춰 바꾸는 시도를 하고 있다. 자신이 하는 일이 어떤 일이고 어떤 순서로 하는지 등 머릿속에 있던 지식을 문서화하고 프로세스화해서 이를 LLM(초거대언어모델)에게 숙지시킴으로써 사람의 일을 AI로 대신 하거나 효율화하려는 것. 이 상무는 "그 과정에서 어렴풋했던 것들이 더 명료해지기도 하고 어떤 일은 잘 되는데 다른 일은 한계에 부딪히기도 한다. 그런 부분은 기술을 더 개발하거나 프레임워크화하거나, 아니면 업무 프로세스 자체를 바꾸는 시도를 하고 있다"고 밝혔다. "하이퍼 오토메이션은 결국 일하는 방식의 근본적 변화를 가져올 것"이라는 이 상무는 "결국 일이라고 정의하고, 이 일을 어떻게 하면 된다는 것을 머릿속으로 떠올릴 수 있으면 모든 게 자동화될 수 있을 것"이라고 내다봤다.

이미 생성형AI로 개발한 SW로봇 같은 것을 회사 업무 곳곳에 배치한 게 아니냐는 질문에 이 상무는 "그런 지향점을 가지고 연구를 하고 있다"면서 "SW나 서비스 개발·운영, 클라우드 운영 등의 작업을 프레임워크 프로세스 안에서 에이전트에게 맡겨서 자동화·효율화하면 사람은 훨씬 더 높은 차원의 일을 하게 되고, 회사의 서비스 품질은 올라갈 수 있을 것"이라고 말했다.

안경애기자 naturean@dt.co.kr