'바이브 워킹'은 시기상조..."AI, 기업에 뿌리 내리려면 몇년 걸릴 것"

 '챗GPT' 등장 3주년이 다가오고 있습니다. 그동안 생성 인공지능(AI)은 많은 것을 바꿔놓았습니다.

 특히, 빅테크는 물론, 많은 AI 스타트업이 비즈니스 측면에서 큰 기대를 걸었습니다. 모두가 기업의 빠른 AI 채택을 촉구했습니다.

 올해부터는 업무를 자동화해 주는 AI 에이전트가 대세로 강조되고 있습니다. '바이브 코딩'에 이어, 바이브 워킹(vibe working)'이라는 말도 심심치 않게 등장하고 있습니다.

 이 가운데 30일(현지시간) 미국 뉴욕에서 열린 디 인포메이션의 'AI 아젠다 라이브'라는 행사의 발표 내용들이 눈에 띕니다. 여기에는 주요 AI 기업의 임원과 스타트업 창업자, 이들을 지원하는 벤처캐피털(VC), 그리고 AI를 활용하는 기업 등이 연사로 등장했습니다.

 

 결론부터 말하자면, 이들은 AI가 기업에서 본격적으로 활용되려면 몇년이 더 걸릴 것으로 봤습니다.

 

 유명 투자자인 사라 궈 컨빅션 창립자는 "시스템과 관행이 깊이 뿌리내린 산업 분야에서 클라우드 컴퓨팅이 자리 잡는 데 20년이 걸렸다"라며 "대부분 도구는 도입 주기가 몇년을 훨씬 뛰어넘는다"라고 말했습니다.

 그리고 자신이 투자한 회사들에는 5년 안에 AI 전환을 마치도록 유도하고 있다고 밝혔습니다. 그 기간에 각 기업은 도구를 테스트하고 직원들을 교육하는 단계를 밟으리라는 것입니다.

 그는 "사람들이 예상하는 시간은 5년"이라며 "그 기간 중 오랫동안 어떤 일을 해 온 사람이나 기업이 AI 도구 사용법을 알아내야 할 것"이라고 덧붙였습니다.

 이처럼 기업의 AI 도입을 위해 가장 중요한 것을 '직원 교육'으로 꼽았습니다. 이는 임직원들이 단순히 AI 사용법을 배운다는 말이 아닙니다. 자신의 분야와 업무에서 AI가 실제로 생산성에 얼마나 기여하는지를 파악하려면 일정한 시간이 필요하다는 것입니다. 여기에는 많은 전문가가 지적하듯, 조직 전체의 목표 설정과 커뮤니케이션, 거버넌스 등 여러 요소가 포함됩니다.

 

 기술 자체도 아직 업무 자동화를 이루기에 미흡하다는 의견도 나왔습니다.

 재러드 코일 SAP 최고 AI 책임자는 기업들이 도입하는 AI 기술은 에이전트와 최신 기술이 아니라, "지루한 AI 제품"이라고 지적했습니다. SAP는 3만4000여개의 기업에 AI 기능을 서비스 중이라며, "실제 기업에서 채택하는 기술은 AI 기업들이 기조연설에서 선보이는 것들이 아니다"라고 말했습니다.

대신, "자동문서 처리 기능이나 출장 중 영수증을 스캔하는 기능 등이 가장 많이 사용된다"라며 "아직 성공적인 솔루션은 복잡한 분석이나 자동화가 아니라, 인간의 행동을 빠르게 돕는 솔루션"이라고 말했습니다.

 키스 스트라이어 AMD 글로벌 AI 담당 수석 부사장은 아직 AI는 완전하지 않으며, 이에 따라 초기 시도에서 성과를 거두지 못했다는 것을 우려할 필요는 없다고 강조했습니다.

 

 "우리는 완벽하지도 않고 제대로 작동하지도 않을, 그리고 완전히 새로운 기술을 도입하는 것이며, 아직 사용법조차 제대로 이해하지 못하고 있다"라며 "따라서 즉각적인 결과나 빠른 성공을 기대하지 말아야 한다. 함께 배우고 시간이 지나며 더 나아지도록 노력해야 할 것"이라고 말했습니다.

 이날 발언들은 당연하면서도, 가장 현실적인 내용이 아닐까 싶습니다. 특히, 궈 창립자의 말대로 기술이 사용자 손에 익으려면 적지 않은 시간이 걸립니다.

 이는 기술 자체와는 무관한 인프라 때문에 발생하는 경우가 많습니다. 메신저를 개발하던 기업들은 이미 1990년대 후반에 더 이상 추가할 기술이 없다고 선언한 상태였습니다. 그러나 메신저 서비스가 국내에서 자리 잡은 것은 10년이 넘은 2010년 이후였습니다.

이는 메신저가 10년 뒤 갑자기 기술적으로 큰 발전을 이룬 것 때문이 아니었습니다. 2009년과 2010년 애플과 삼성이 각각 첫 스마트폰을 출시했기 때문입니다.

AI 확대 과정에서도 비슷한 일이 일어날지는 미지수입니다. 현재는 오픈AI가 밝혔듯 1인 1 GPU 시대가 열리거나 스마트 안경과 같은 웨어러블이 보편화되는 것을 후보로 꼽을 수 있습니다.

한편, 이날에는 AI 업계 전반에 관한 이야기도 나왔습니다.

데이터 저장 전문 위카(Weka)의 리란 즈비벨 CEO는 "이제 GPU 부족은 AI 모델 개발 차원을 넘어, AI 서비스 문제로 넘어가고 있다"라고 말했습니다. 그만큼 AI 사용자가 빠르게 늘어나고 있으며, 수요를 맞출 만한 고성능 GPU는 여전히 부족하다는 것입니다.

오픈AI와 같은 대기업이 아니라, 기존 서비스 업체에서도 이런 말이 나오는 것은 미국 빅테크들이 왜 데이터센터 건설에 엄청난 투자를 이어가는지를 설명해 줍니다.

최근 몇개월 동안 AI의 성능이 놀랍게 향상됐다는 말도 몇차례 나왔습니다. 숄토 더글러스 앤트로픽 강화 학습 팀 리더와 조나단 플랭클 데이터브릭스 수석 AI 과학자 등은 그 원동력으로 강화 학습(RL)을 꼽았습니다.

특히 프랭클 수석은 "RL뿐만 아니라 다양한 AI 혁신들이 각각 우리를 조금씩 발전시켰으며, 단 하나의 기술이나 접근 방식으로만 이뤄지지 않을 것"이라고 말했습니다.

이에 대해서는 별 설명이 필요없을 듯합니다. 어떤 식으로든 기술은 계속 발전합니다.


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Vibe Working 이란?

인간이 AI 에이전트와 함께 협력하며, 직감적이고 반복적인 대화(Iterative Interaction)를 통해 목표물을 창조하고 개선해 나가는 새로운 업무 방식을 의미합니다.

이는 기존의 느리고 체계적인 수동 작업을 벗어나, AI가 복잡한 초안 작성이나 다단계 작업을 처리하는 동안 인간은 방향 설정과 피드백에 집중하는 작업 흐름입니다.

Vibe Working의 특징

1. 인간-AI 협업 (Human-Agent Collaboration):
   • 인간은 목표와 의도(Intent)를 설정하고 AI에게 명령합니다.
   • AI는 초안을 생성하고, 데이터를 분석하며, 복잡한 작업을 오케스트레이션(조율)합니다.
   • 작업이 한 번에 끝나는 것이 아니라, 인간이 AI의 결과물을 검토하고 추가적인 피드백을 주면 AI가 이를 반복적으로 수정하고 개선해 나갑니다. (대화형 작업)
2. 직관적이고 반복적인 작업 흐름 (Iterative & Intuitive Flow):
   • 엄격한 설계나 논리 대신, 바이브(Vibe, 느낌/직감)에 따라 작업의 방향을 빠르게 설정하고, AI의 결과물을 보며 즉시 수정하는 과정을 반복합니다.
   • 이는 소프트웨어 개발 분야에서 먼저 등장한 "Vibe Coding (바이브 코딩)" 개념을 일반적인 지식 노동(문서, 보고서, 스프레드시트, 프레젠테이션 등)으로 확장한 것입니다.
3. 전문 지식의 민주화:
   • 일반 사용자가 엑셀의 복잡한 함수를 몰라도 AI에게 "이 데이터를 분석해서 중요한 통찰을 시각화해 줘"라고 명령하면, AI가 전문가 수준의 결과물을 생성해 줍니다.
   • 사용자는 결과물을 만들기 위한 실행(Execution) 대신, 무엇을 만들지에 대한 의도(Intention)에 더 집중할 수 있게 됩니다.