"데이터 사이언스 산업, AI 기술 연착륙 위한 활로 다져야"

      2024.09.27 07:00   수정 : 2024.09.27 07:00기사원문

인공지능(AI) 기술이 최근 비약적인 발전을 이루며 이 영향으로 거의 모든 산업과 비즈니스가 새롭게 탈바꿈하고 있다. 대량의 데이터를 분석해 의미 있는 인사이트를 도출하는 데이터 사이언스 분야에서도 AI 기술 도입은 업무 전반에 지각 변동을 일으키는 양상이다. 일각에서는 AI 기술 도입에 따라 데이터 추출 및 분석 업무에 대한 기술적 장벽이 낮아질 것이라는 전망과 일상적으로 반복되는 분석 업무를 자동화할 수 있을 것이라는 기대도 있다.



AI가 직업을 대체할 수 있다는 우려도 언급되고 있으나 실제 데이터 사이언스 업계는 AI 기술을 환영하고 있는 것으로 조사됐다. HP가 엔비디아와 함께 미국, 영국, 독일, 중국 등 800명 이상의 데이터 사이언스 전문가를 대상으로 실시한 설문조사 결과 응답자들은 AI의 영향력을 낙관적으로 전망했다.
76%는 AI 도입에 따른 우려보다 기대가 크다고 답했으며, 81%는 AI 기술이 업무에 대한 흥미와 만족도를 높일 수 있다고 했다. 이 밖에도 응답자의 85%는 AI 기술력이 복잡한 업무에도 사용될 수 있는 수준이라고 밝혔으며, 77%는 AI가 일상적인 업무에 중대하고 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 내다봤다.

이처럼 AI를 업무의 속도를 올려줄 효율적인 도구로서 환영하는 분위기가 주를 이뤘지만, 여전히 실제 업무에서 AI를 사용하고 있는 사람은 전체의 3분의 1 수준에 불과하다. 현재 데이터 사이언스 분야에서 AI가 많이 사용되는 업무로는 데이터 시각화(86%), 데이터 수집, 준비 및 정제(69%), 데이터 분석(65%) 등이 있다. 이에 해당 분야에서 AI가 어떻게 역할을 확장할 수 있을 지에도 기대가 몰린다. 전문가들은 모델 개발·학습을 비롯해 현재 사용 중인 스킬셋을 고도화하는 등 더욱 정교한 업무에 AI를 사용할 수 있을 것으로 예측한다.

산업이 급진적으로 바뀌는 시기에는 변화에 적응하고 이를 잘 활용하기 위해 리더십 레벨을 포함한 기업의 역할이 핵심적이다. 우선적으로 리더십 레벨에서 AI 도입으로 발생할 가치에 대한 비용 평가, 투자 대비 수익(ROI) 결정, 검증된 사용 사례 식별이 필요하다. 또한 조직 구성원 모두에게 공정한 기술 교육 기회를 제공하고 기술을 확장 적용해 업무를 통합하는 청사진을 그릴 수 있어야 한다. 이 외에도 신기술 도입에 따른 보안, 프라이버시 문제에 대비하고 윤리 및 투명성 측면도 고려해야 한다.

데이터 사이언티스트 등 고성능 워크로드를 필요로 하는 전문가들을 위한 PC인 워크스테이션 산업에서도 AI로 인한 변화가 이루어지고 있다. HP의 경우 워크스테이션 Z by HP 포트폴리오를 통해 작업 속도 및 정확도를 향상시키는 동시에 업무 변수를 줄여 안정적으로 비즈니스를 운영할 수 있도록 지원하고 있다. 고사양 제품인 만큼 데이터 전송 속도가 빨라 데이터 사이언스, AI 등 대용량 데이터를 처리해야 하는 분야에서 더욱 빠르고 생산적인 업무 환경을 구축할 수 있으며 이에 따른 기기 운용 비용도 절감할 수 있다는 것이 장점이다.

또한 HP는 올해 AI 워크스테이션을 출시하며 한 단계 더 나아간 기술력을 선보였다. 특히 AI 워크스테이션은 HP AI 창작 센터에서 프라이빗 AI 모델 구축 및 사용자 지정을 단순화하는 큐레이팅된 솔루션을 제공한다. 뿐만 아니라 플랫폼 형태로 탑재된 HP AI 스튜디오가 AI 통합 개발 환경(IDE)으로 AI 모델 개발 및 관리를 지원해 업무 효율성을 한층 더 높이고 있다.

AI는 인터넷 등장 이후 PC 시장에서 일어난 ‘최고의 혁신’이라는 평가가 있을 정도로 시장 기대감이 매우 높은 상태다. 전 세계 AI 시장 규모가 작년 1502억달러(약 200조원)에서 2030년에는 1조3452억달러(약 1800조원)로 9배 가량 성장한다는 예측까지 나오고 있다.
AI 기술 도입이 초기 단계이지만 기업과 비즈니스 리더십의 선제적 대응으로 기술이 산업에 연착륙할 수 있도록 각고의 노력을 쏟아야 할 때다.

solidkjy@fnnews.com 구자윤 기자

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