인공지능(AI) 에이전트(비서)가 단순히 챗GPT처럼 사람의 질문에 대답해주는 챗봇을 넘어 훨씬 더 복잡한 방식으로 산업계와 일상에서 응용될 수 있다는 전문가 제언이 나왔다. 현재 생성형 AI 경쟁이 챗GPT 같은 챗봇 형태로 답변 정확도에 초점이 맞춰졌지만 앞으로는 공장의 주문·재고 관리처럼 단순 자연어를 넘어 다양하고 복잡한 데이터의 학습·분석 능력이 관건이 될 거라는 전망이다.
하인드 크레이텀 팰런티어 아시아·태평양지역총괄은 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘서울포럼 2025’의 세션 발표를 맡아 “우리가 챗봇으로로 생성형 AI를 처음 접했지만 질문하고 답변받는 이 같은 형태는 선형적이며 기존보다 개선이 이뤄졌다고 볼 수는 없다”며 “실제 조직은 이보다 훨씬 복잡한 프로세스를 가졌으며 이를 이해해야 AI를 일상에서 더 효과적으로 사용할 수 있다”고 말했다. 그는 그러면서 “이 모든 것은 데이터 분석으로 시작된다”고 강조했다.
오늘날 전 세계 기업들이 AI 에이전트 도입을 서두르고 있지만 제효과를 발휘하려면 단순히 임직원이 챗봇에게 업무 도움을 받는 것을 넘어 AI에게 직접 다양한 업무 프로세스의 관리자 역할을 맡겨야 하며 이를 위해서는 팰런티어의 강점이기도 한 데이터 분석 능력이 관건이라는 취지다. 팰런티어는 방대한 데이터를 분석하고 시각화하는 소프트웨어 플랫폼을 제공해 고객사가 복잡한 데이터를 쉽게 이해하고 의사결정을 할 수 있도록 지원한다. AI 시대 맞춤 솔루션 기업으로 떠오르며 미국 국방부에도 기술을 공급 중이며 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500에 속해있다.
크레이텀 총괄은 “제조업을 예로 들면 조달, 부품 구매, 제조, 부품 조립, 완제품 납품, 지역별 의사결정, 유지 보수, 게다가 고객 피드백 수용과 생산·연구개발(R&D) 반영까지 챗봇처럼 선형적이지 않은 복잡한 프로세스를 갖췄다”며 “데이터 역시 (질의응답 같은) 정형 데이터뿐 아니라 PDF, 엑셀파일, 그외 다양한 비정형 데이터가 있는데 이들을 동시에 대규모로 활용하고 의미를 추출할 수 있어야 한다”고 말했다.
그는 “챗 인터페이스(챗봇)도 워크플로우에서 중요하지만 이는 (AI를 활용할 수 있는) 가능성의 일부에 불과하며 일상적 업무에서는 AI 활용 분야가 훨씬 많다”며 “(기업들이) 챗 인터페이스(챗봇)만 생각하지 말고 과제를 어떻게 자동화할 수 있을지 생각해보고 (AI 혁신의) 목표를 삼을 필요가 있다”고 덧붙였다.
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