권순일 업스테이지 부사장
“기업 AX 전환 속도 상당히 빨라”
[시사저널e=고명훈 기자] “고민과 경험이 늦은 기업들은 결국 타인과의 속도 차이만큼 뒤처질 수밖에 없습니다. 개인이든 기업이든 사소한 거라도 미리 도전해보는 게 좋다고 생각합니다.”
권순일 업스테이지 부사장은 18일 시사저널e 주최로 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 ‘제11회 인공지능 국제포럼(AIF 2025)’에서 ‘기업의 AI 도입 변화 트렌드’를 주제로 발표하며 이같이 말했다.
업스테이지는 기업을 대상으로 AX(AI 트랜스포메이션) 솔루션을 공급하는 국내 대표적인 AI 스타트업으로, 자체 거대언어모델(LLM)과 AI 솔루션을 개발해 B2B(기업 간 거래) 영역을 공략하고 있다.
권 부사장은 이날 발표에서 기업들의 생성형 AI 도입 단계를 스테이지1, 스테이지2, 스테이지3, 스테이지4 등 네단계로 구분해 설명했다.
먼저, 스테이지1은 기존 사용하던 툴에 AI 모델을 붙여서 쓰는 형태다. 예를 들어 마이크로소프트(MS) 오피스를 이용해 어떤 업무를 한다면, 여기에 챗GPT를 붙여서 쓰는 방식이다. 가장 쉽게 접근할 수 있는 형태이지만, 활용 가치는 툴 자체를 넘기지 못하는 한계가 있다.
스테이지2는 업무 하나를 AI로 대체해서 처리하는 것이다. 보고서 작성 등 입력 자체를 AI로 자동화한 형태로, AI로 생산성을 확실하게 개선하는 영역으로 넘어간 단계다.
스테이지3에선 특정 워크플로우 자체가 모두 AI로 전환된다. 예를 들면 계약서 작성 시 컴퓨터가 관련 문서를 읽고 이해해서 계약서를 작성하는 워크플로우 전체 역할을 다하는 것이다.
권 부사장은 “현재 AI 애플리케이션 회사들은 대부분 스테이지3에 많이 도전하고 있다. AI 개발자 입장에서 보면 AI로 코딩 작업을 할 때 스테이지1에선 자동 완성 기능 정도를 붙여 쓰는 것이었지만, 여기에선 개발 환경이 제공되고 프로젝트 관리 영역까지 같이해서 개발이라는 워크플로우를 대체하는 형태”라면서, “다만 스테이지3에선 개발 자체를 대체하는 단계까지는 오지 않았다”고 설명했다.
그는 “스테이지4가 궁극적인 형태가 될텐데, 전체 역할을 AI가 대체하거나 효과를 발휘하게 될 것이다. 그러나 여기까지 넘어간 사례는 아직 보지 못했다. 전체 AI 네이티브로 AX를 성공적으로 달성한 기업은 아직 없지만, 이를 생각하면서 가는 기업들은 많다”며, “앞선 스테이지1부터 스테이지3까지의 경험들이 쌓이면 스테이지4에 대한 부분도 본격화될 것”이라고 말했다.
업스테이지는 현재 ‘솔라LLM’과 ‘다큐먼트 AI’라는 두가지 솔루션을 개발해 기업들에 제공하고 있다. 다큐먼트 AI는 비정형데이터를 정형화해서 만드는 솔루션으로, AI를 활용해 문서에서 핵심 정보와 구조를 정확하게 추출하고 분석하는 기술이다. 이를 활용하기 위한 솔라 LLM이라는 언어모델도 만들어 고도화해나가고 있다.
권 부사장은 “제품 하나하나를 보면 지금까지의 AI 사용에 대한 문의들은 보고서 작성에 대한 업무, 정보 추출 등 스테이지1과 2에 가까웠다면, 올해부터는 특정 워크플로우 전체에 대한 부분을 묶어서 대체해보고 싶다는 문의들이 많다”며, “예를 들어 애널리스트 리포트가 여러 개 있다고 한다면 이를 우리 다큐먼트 AI를 통해서 핵심 정보에 대한 거나 문서의 구조 정보들을 뽑아서 언어모델에 집어넣으면 언어모델이 그 정보들을 훨씬 더 잘 이해하고 해석해서 제공하는 형태”라고 설명했다.
그러면서 “스테이지4가 어떻게 발현될지가 결국은 가장 궁금한데, 조만간 될 것이라고 본다. 작년만 해도 스테이지1 정도에서 도입 논의가 많았는데 올해 갑자기 에이전트 AI 나오면서 스테이지3에 대한 얘기들이 많이 나오고 있다”며, “다만, 워크플로우 이상을 대체하려면 풀어야 하는 문제들은 많다. 기술적으로 AI 모델의 발전뿐 아니라 환경도 바뀌어야 하고 하드웨어 비용에 대한 이슈도 있다”고 말했다.
권 부사장은 최근 1년 동안 기업들의 AX 전환 속도를 고려했을 때 작은 것부터라도 생성형 AI 도입을 서둘러야 한다고 강조했다.
그는 “스테이지1부터 스테이지4까지 가는 데 사람들이 어느 정도 개입하고 기획하고, 직접 고민을 해봐야 하는데, 남들이 쓰는 것을 보고 내가 따라서 도입하겠다 했을 때 그 경험치를 바로 습득하긴 어렵다”며, “이런 고민과 경험이 늦은 기업들은 결국 타인과의 속도 차이만큼 뒤처질 수밖에 없다. 어떤 AI를 도입하고, 투자 비용은 얼마나 되는지 등은 당연히 치열하게 고민해야겠지만 경험을 쌓는 측면에선 개인이든 기업이든 사소한 거라도 미리 도전해보는 게 좋을 것”이라고 조언했다.