더벤처스 AI 심사 24시간: 자동화 엔지니어가 본 AI 시대의 속도와 혁신

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지난달 고객사 미팅에서였습니다. “황민 엔지니어님, 저희 회사에도 더벤처스처럼 하루 만에 투자 심사를 끝내는 AI 시스템을 도입할 수 있을까요?”라는 질문을 받았습니다. 처음엔 황당했지만, 이 질문은 단순한 희망 사항이 아니었습니다. 지금 우리 시대가 AI에 기대하는 속도와 혁신의 본질을 꿰뚫는 질문이었죠.

단순히 업무를 자동화하는 것을 넘어, 비즈니스 의사결정의 속도를 인공지능이 근본적으로 바꾸는 시대가 오고 있습니다. 과거에는 몇 주, 몇 달이 걸리던 복잡한 분석과 의사결정이 이제는 단 24시간, 혹은 그보다 더 짧은 시간 안에 이루어지는 사례들이 등장하고 있죠. 이는 RPA 엔지니어로서 제가 현장에서 마주하는 자동화의 개념을 훨씬 뛰어넘는 변화의 서막을 알리는 신호탄이라고 생각합니다.

AI, 속도와 효율의 게임체인저가 되다: 더벤처스의 24시간 심사 사례

최근 벤처캐피털 더벤처스(The Ventures)가 인공지능(AI) 심사 시스템 ‘비키(Vicky)’를 통해 사업계획서 검토 결과를 24시간 안에 전달한다고 발표했습니다. AI타임스 보도에 따르면, 이는 지난 4월 72시간에서 다시 3분의 1 수준으로 단축된 경이로운 속도입니다.

저는 이 소식을 접했을 때, UiPath 프로젝트 현장에서 수많은 수동 프로세스를 자동화하며 느꼈던 한계점들이 떠올랐습니다. RPA는 정형화된 반복 업무를 효율적으로 처리하지만, 비정형 데이터 분석이나 복잡한 의사결정 프로세스에는 AI의 도움이 필수적입니다. 더벤처스의 비키는 단순 자동화를 넘어, AI가 비즈니스 ‘두뇌’ 역할을 하는 AI 네이티브 VC의 실제 사례를 보여줍니다.

비키(Vicky)가 바꾸는 투자 생태계의 판도

더벤처스의 비키 시스템은 2025년 4월 도입 이후 누적 1,500건 이상의 사업계획서를 검토했습니다. 놀라운 점은 비키가 선별한 딜과 인간 심사역의 최종 판단 일치율이 무려 90% 수준을 기록했다는 사실입니다. 이는 AI가 단순 보조를 넘어, 전문적인 영역에서도 인간과 대등하거나 능가하는 판단력을 발휘할 수 있음을 입증하는 강력한 증거입니다.

이러한 결과는 더벤처스가 10여 년간 축적한 방대한 투자 데이터와 사후 관리 사례를 학습 모델에 반영했기 때문입니다. 즉, AI는 단순히 데이터를 처리하는 기계가 아니라, 경험과 노하우를 학습하여 새로운 인사이트를 도출하고 의사결정의 정확도를 높이는 지능형 시스템으로 진화하고 있습니다. 이는 금융 투자 업계뿐만 아니라, 모든 산업 분야에서 복잡한 의사결정 프로세스를 혁신할 잠재력을 보여줍니다.

빠른 의사결정은 스타트업에게 생존과 성장에 집중할 기회를 제공하며, 투자사는 절감된 행정 리소스를 포트폴리오사 성장 지원에 재투자할 수 있게 됩니다. 결국 AI는 양측 모두에게 긍정적인 선순환을 창출하며 비즈니스 가치를 극대화하는 핵심 도구가 되고 있습니다.

전통적인 프로세스 자동화의 한계를 넘어서

제가 UiPath RPA 엔지니어로서 제조 및 금융업에서 10개 이상의 자동화 프로젝트를 수행하면서 느낀 점은, RPA는 주로 ‘정형화된 반복 업무’에 최적화되어 있다는 것입니다. 예를 들어, 특정 양식의 데이터를 시스템에 입력하거나, 정해진 규칙에 따라 보고서를 생성하는 작업 등이죠. 하지만 사업계획서 검토처럼 비정형 데이터를 분석하고, 시장의 잠재력, 팀의 역량 등 복합적인 요소를 종합적으로 판단해야 하는 영역에서는 기존 RPA만으로는 한계가 명확했습니다.

더벤처스의 사례는 이러한 한계를 AI가 어떻게 돌파하는지 명확하게 보여줍니다. 비키는 비즈니스 모델 분석과 데이터 검증을 AI가 실시간으로 처리하며, 서류 접수부터 내부 심사 보고서 생성까지의 병목 구간을 완전히 자동화했습니다. 이는 단순히 시간을 줄이는 것을 넘어, 심사의 질과 일관성을 높이는 데 기여합니다. 제가 직접 n8n으로 블로그 자동발행 시스템을 구축하면서 Claude나 Gemini API를 연동하여 콘텐츠 초안을 생성하고, 번역하고, 발행까지 자동화해본 경험이 있습니다. 이때 핵심은 AI가 단순한 텍스트 변환을 넘어, 콘텐츠의 맥락과 독자의 니즈를 ‘이해’하고 ‘창조적’으로 기여할 수 있었다는 점입니다.

이러한 관점에서 더벤처스의 비키는 AI가 인간의 고유 영역으로 여겨졌던 ‘판단’과 ‘심사’ 영역까지 확장하고 있음을 시사합니다. 이는 자동화의 범위를 한 차원 높이는 중요한 전환점이며, RPA 엔지니어로서 저 역시 AI 기반의 자동화 솔루션 설계에 대한 깊은 고민과 연구가 필요하다는 것을 다시금 깨닫게 됩니다.

현장 실무에서 AI 인프라가 미치는 영향: 슈퍼마이크로의 H15 서버와 AI 에이전트

AI의 폭발적인 성장은 눈에 보이는 소프트웨어 서비스뿐만 아니라, 그 밑바탕을 지탱하는 하드웨어 인프라의 발전 없이는 불가능합니다. 마치 자동차 경주에서 아무리 뛰어난 드라이버라도 고성능 엔진과 섀시 없이는 우승할 수 없는 것과 같은 이치입니다. 최근 슈퍼마이크로(Supermicro)가 6세대 AMD EPYC 9006 시리즈 프로세서를 탑재한 차세대 H15 서버 포트폴리오를 공개했다는 소식은, 이러한 AI 시대의 하드웨어 진화를 단적으로 보여줍니다.

AI타임스 기사에 따르면, 이 새 플랫폼은 CPU 성능을 세대 간 최대 1.7배 끌어올리고, PCIe 대역폭을 2배, 메모리 대역폭을 2.6배 확대했다고 합니다. 이러한 수치들은 단순히 숫자의 나열이 아니라, AI 모델의 추론 속도와 학습 효율성, 그리고 앞으로 폭발적으로 증가할 AI 에이전트의 동시 운영 능력을 좌우하는 핵심 지표들입니다.

데이터센터의 AI 연산 능력 혁신

HPC(고성능 컴퓨팅), 클라우드, 데이터센터, 그리고 AI 에이전트 운영은 막대한 연산 자원을 요구합니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 학습이나 복잡한 멀티모달 AI의 추론 작업은 GPU뿐만 아니라 CPU의 전반적인 성능과 데이터 처리 능력이 핵심입니다. 슈퍼마이크로의 H15 서버는 최대 256코어, 512스레드를 지원하며, 이는 기존 데이터센터의 전력 인프라를 유지하면서도 더 많은 AI 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.

제가 Next.js와 Claude/Gemini API를 활용하여 실서비스를 개발하고 운영하면서, 때로는 API 응답 속도나 처리량의 한계를 경험하곤 했습니다. 이는 결국 백엔드 서버의 처리 능력과 직결되는 문제였습니다. 기업들이 내부 AI 모델을 구축하거나, 대규모 AI 기반 자동화 시스템을 운영할 때 이러한 고성능 서버는 필수적인 요소가 됩니다. 예를 들어, 수십, 수백 개의 AI 에이전트가 동시에 고객 문의를 처리하거나, 방대한 양의 비정형 문서를 분석해야 하는 경우, 기존 인프라로는 감당하기 어렵습니다. 슈퍼마이크로의 H15 서버와 같은 차세대 하드웨어는 이러한 대규모 AI 배포의 병목 현상을 해소하고, 엔터프라이즈 AI의 상용화를 가속화하는 중요한 역할을 합니다.

이는 단순히 서버를 교체하는 것을 넘어, 기업이 AI를 통해 달성하고자 하는 비즈니스 목표의 스케일을 결정짓는 기반이 됩니다. 강력한 하드웨어는 더 복잡하고, 더 많은 데이터를 처리하며, 더 빠른 의사결정을 내릴 수 있는 AI 시스템을 가능하게 합니다.

AI 에이전트 시대의 인프라 준비

AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 판단하고 행동하는 AI 시스템을 의미합니다. 더벤처스의 비키처럼 투자 심사를 전담하거나, KIST의 AI 해양 예측 모델처럼 복잡한 과학적 시뮬레이션을 수행하는 것 모두 광의의 AI 에이전트 역할이라고 볼 수 있습니다. 한국과학기술연구원(KIST)의 강대현 박사 연구팀이 개발한 AI 기반 전 지구 해양 예측 모델 ‘KIST-Ocean’ 또한, 과거 수십 년간 축적된 3차원 해양 데이터를 학습하여 미래 해양 상태를 5일 간격으로 예측합니다. 수심 600m까지의 변화를 생성하는 이 모델은 방대한 데이터 처리와 정교한 연산 능력을 요구합니다.

이러한 AI 에이전트들이 실시간으로 방대한 데이터를 처리하고, 복잡한 추론 과정을 거쳐 유의미한 결과를 도출하기 위해서는 초고성능 컴퓨팅 자원이 필수적입니다. 과거에는 슈퍼컴퓨팅 자원을 필요로 하는 해양 예측 모델이 복잡한 물리 방정식 계산에 막대한 시간과 자원을 소모했지만, AI 기술을 접목하면서 높은 정확도와 계산 효율을 동시에 구현할 수 있게 되었습니다. 이는 AI가 단지 효율성을 높이는 것을 넘어, 과거에는 불가능했던 새로운 과학적 발견과 예측을 가능하게 하는 핵심 동력임을 보여줍니다.

RPA 엔지니어로서 자동화 시스템을 설계할 때, 단순히 ‘무엇을 자동화할 것인가’를 넘어 ‘어떤 인프라 위에서 효율적으로 구동될 것인가’에 대한 고민은 필수적입니다. AI 에이전트 시대에는 이 인프라의 중요성이 더욱 커질 것입니다. 클라우드 환경이든 온프레미스 데이터센터든, 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 이해와 활용 전략은 AI 기반 자동화 솔루션의 성패를 좌우하는 핵심 요소가 됩니다.

자동화 엔지니어가 직접 겪은 AI 도입의 현실과 도전

솔직히 말하면, RPA 엔지니어로서 처음 AI 모델들을 업무에 적용하기 시작했을 때 기대만큼 쉽게 풀리지 않는 부분이 많았습니다. 특히 비정형 데이터 처리나 복잡한 판단 로직을 AI에 맡기려는 시도는 몇 번의 실패를 경험해야 했죠. 예를 들어, 특정 고객사의 이메일 문의 내용을 자동으로 분류하고 답변 초안을 생성하는 시스템을 n8n으로 구축했을 때였습니다.

처음에는 단순히 Claude API에 이메일 본문을 넘겨주고 “이메일 종류 분류하고 답변 초안 작성해줘”라고 요청했습니다. 그런데 실제 고객 문의는 워낙 다양하고, 때로는 감정적인 표현이나 모호한 문장이 많아서, AI가 엉뚱한 분류를 하거나 형식적인 답변만 내놓는 경우가 태반이었습니다. 고객의 불만을 증폭시킬 수도 있는 상황이었죠. 처음 이 솔루션을 구현했을 때 3번 정도 실패했던 걸로 기억합니다. 이유는 간단했습니다. AI에게 너무 일반적인 지시를 했고, 실제 비즈니스 도메인에 대한 ‘맥락’을 충분히 알려주지 않았던 거죠.

시행착오를 통한 학습: 프롬프트 엔지니어링의 중요성

그 실패를 겪고 나서 깨달은 것은 단순히 AI를 가져다 쓰는 것이 아니라, AI가 우리 비즈니스 맥락을 ‘이해’하도록 만드는 과정, 즉 ‘프롬프트 엔지니어링’이 얼마나 중요한가였습니다. 저는 n8n 워크플로우를 수정하여, 이메일 내용을 AI에 전달하기 전에 몇 가지 전처리 단계를 추가했습니다. 예를 들어, 과거 고객 문의 이력에서 자주 등장하는 키워드와 해당 문의의 분류, 그리고 모범 답변 예시를 ‘context’로 함께 제공했습니다.

또한, 답변 초안 생성 시 “고객의 불만을 최소화하고, 다음 단계를 명확히 안내하는 긍정적인 톤으로 작성할 것”과 같은 구체적인 지시사항을 프롬프트에 포함했습니다. 단순히 “답변 초안 작성”이 아니라, “CS팀의 표준 응대 가이드를 준수하며, 고객의 요청 사항을 정확히 인지하고 다음 액션 플랜을 제시하는 친절한 답변을 작성하라”는 식으로요. 이렇게 섬세하게 프롬프트를 조정하면서 AI의 분류 정확도는 60%에서 85% 이상으로, 답변 초안의 활용도는 30%에서 70% 이상으로 크게 향상되었습니다. 제가 직접 써본 결과, 초기 단계의 시행착오가 오히려 AI의 진정한 가치를 발견하는 계기가 되었다고 생각합니다.

RPA와 AI의 결합: 시너지 창출의 현장

UiPath 프로젝트 현장에서 보면, RPA는 반복적인 데이터 추출, 입력, 시스템 연동 등 구조화된 작업을 효율적으로 수행합니다. 하지만 비정형 문서 분석, 자연어 처리, 이미지 인식 같은 고차원적인 작업은 AI 모델의 역량에 크게 의존합니다. 제가 경험한 바로는, RPA가 AI 모델의 ‘손과 발’이 되어 데이터를 수집하고 전달하며, AI가 생성한 결과를 다시 비즈니스 시스템에 적용하는 형태의 결합이 가장 강력한 시너지를 냈습니다.

예를 들어, 계약서나 법률 문서에서 특정 조항을 추출하고, 그 내용의 적정성을 AI가 판단한 뒤, 최종적으로 RPA가 그 결과를 사내 시스템에 업데이트하는 워크플로우를 구축한 적이 있습니다. 이때 AI 모델을 선택하는 과정도 중요했습니다. 오픈소스 모델을 파인튜닝할지, 아니면 Claude나 Gemini 같은 상용 API를 사용할지 고민했죠. 처음에는 비용과 유연성을 고려해 오픈소스 모델을 시도했는데, 학습 데이터 구축의 어려움과 예상보다 낮은 정확도 때문에 결국 상용 API로 전환했습니다. 솔직히 아직도 확신이 없습니다. 어떤 상황에서는 오픈소스가, 어떤 상황에서는 상용 API가 더 적합한지는 끊임없이 변화하는 기술 트렌드 속에서 계속해서 고민해야 할 부분이라고 생각합니다.

이러한 경험들을 통해 저는 RPA와 AI의 단순한 결합을 넘어, 두 기술의 강점을 극대화할 수 있는 ‘자동화 아키텍처’를 설계하는 것이 RPA 엔지니어의 핵심 역량이 될 것이라고 확신하게 되었습니다. AI는 단순한 도구가 아니라, 자동화 프로세스의 지능을 높이는 핵심 ‘뇌’ 역할을 수행하는 거죠.

우리 회사에 AI를 적용하는 현실적인 방법: 인프라부터 인재 양성까지

더벤처스처럼 하루 만에 투자 심사를 끝내는 AI 시스템을 당장 우리 회사에 구축하기는 어렵겠지만, AI 기술을 업무에 접목하여 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출하는 것은 충분히 가능합니다. 중요한 것은 우리 회사의 현 상황과 목표에 맞는 현실적인 접근 방식을 찾는 것입니다. 저는 RPA 엔지니어로서 수많은 기업의 자동화 프로젝트를 경험하며, AI 도입의 성공과 실패 사례들을 직접 목격했습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 우리 회사에 AI를 적용하는 구체적인 실천 방안들을 제안하고자 합니다.

작은 성공 경험부터 시작하라: n8n과 LLM API 활용

거창한 AI 프로젝트보다는, 당장 해결하고 싶은 작은 업무 문제부터 AI를 적용해보는 것이 중요합니다. 예를 들어, 저는 n8n을 사용하여 이메일 내용을 요약하거나, 특정 보고서에서 핵심 정보를 추출하고, 번역하는 등의 작업을 자동화했습니다. n8n은 워크플로우 자동화 도구로서 다양한 LLM(Large Language Model) API와 쉽게 연동할 수 있는 강력한 장점을 가지고 있습니다.

• 콘텐츠 자동 생성/편집: 블로그 포스팅 초안, 마케팅 문구, 이메일 답변 등을 AI에게 맡겨 시간을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 키워드에 대한 자료를 웹에서 수집하고, 그 내용을 바탕으로 블로그 초안을 Claude나 Gemini API로 생성한 후, n8n으로 WordPress에 자동 발행하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 고객 문의 분류 및 요약: 수신되는 고객 이메일이나 채팅 내용을 AI로 분석하여 유형을 분류하고, 주요 내용을 요약하여 CS 담당자에게 전달하는 워크플로우를 만들 수 있습니다. 이는 CS 팀의 업무 부담을 크게 줄여줍니다.
• 데이터 전처리 및 분석 보조: 비정형 텍스트 데이터를 AI로 구조화하거나, 보고서에서 특정 수치를 추출하는 등 데이터 분석의 전처리 단계를 자동화할 수 있습니다.

이러한 작은 성공 경험들은 AI에 대한 조직의 이해도를 높이고, 더 큰 프로젝트로 나아갈 수 있는 발판을 마련해 줄 것입니다. 초기에는 상용 LLM API를 활용하여 빠르게 결과를 보고, 점차 내부 데이터로 파인튜닝된 모델을 고려하는 전략이 효과적입니다.

💡 황민의 AI 활용 팁: 초기 AI 도입 시에는 ‘완벽’보다는 ‘실용’에 초점을 맞추세요. 80%의 정확도로 획기적인 시간 단축을 이뤄내는 것이, 100%를 목표로 하다 아무것도 시작하지 못하는 것보다 훨씬 중요합니다. n8n 같은 로우코드 자동화 툴과 LLM API의 결합은 최소한의 투자로 최대의 효과를 볼 수 있는 좋은 출발점입니다.

AI 인프라 및 보안 인재 양성의 중요성

AI를 본격적으로 활용하기 위해서는 적절한 인프라와 인재 확보가 필수적입니다. 슈퍼마이크로의 H15 서버와 같은 고성능 컴퓨팅 자원은 대규모 AI 모델 학습 및 운영에 필수적이며, 클라우드 기반 AI 서비스 활용도 좋은 대안입니다.

더불어, AI 시대에는 새로운 유형의 보안 위협이 발생할 수 있으므로, AI 보안 인재 양성에 대한 투자도 게을리해서는 안 됩니다. 코드게이트보안포럼이 ‘글로벌 펠로우십’을 통해 차세대 AI 화이트해커를 육성하는 것처럼, 기업 내부에서도 AI 보안 전문성을 강화해야 합니다. 한컴그룹 계열사인 한컴이노스트림이 엔비디아(NVIDIA) DLI 공인 교육센터를 운영하는 사례처럼, 전문 교육기관과의 협력을 통해 AI 기술과 보안 역량을 동시에 갖춘 인력을 양성하는 것이 중요합니다.

또한, 스위스의 ‘아페르투스 1.5(Apertus 1.5)’와 같은 완전 개방형 멀티모달 AI 모델의 등장은, 기업들이 자체적인 AI 주권을 확보하고 모델 내부를 검증하며, 목적에 맞게 수정·개선할 수 있는 기회를 제공합니다. AI타임스 기사에 따르면, 스위스 AI 이니셔티브와 ETH 취리히, EPFL 등이 협력하여 개발한 이 모델은 학습 데이터와 소스코드, 개발 과정까지 모두 공개합니다. 이는 상용 모델에 대한 의존도를 줄이고, 기업이 AI 시스템의 투명성과 통제력을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

개인 사용자를 위한 AI의 확장: 삼성 갤럭시 Z 폴드8 AI 구독

AI는 기업 비즈니스뿐만 아니라 개인의 일상에도 깊숙이 침투하고 있습니다. 삼성전자가 갤럭시 Z 폴드8 시리즈 사전판매와 함께 ‘New 갤럭시 AI 구독클럽’을 선보인다는 소식은, AI가 이제는 스마트폰의 핵심 기능이자 유료 구독 서비스의 형태로 진화하고 있음을 보여줍니다. 갤럭시 Z 폴드8 울트라의 256GB 모델이 257만 7300원부터 시작하는 고가의 스마트폰임에도 불구하고, AI 서비스 구독 혜택을 제공하는 것은 소비자들이 AI 기능을 중요한 구매 요소로 인식하고 있다는 방증입니다.

이는 개인이 AI를 일상에서 활용하는 방식을 변화시키고, 기업에게는 AI 기능을 제품과 서비스에 통합하여 새로운 가치를 제공하는 방법을 모색하게 합니다. AI 구독 모델은 소프트웨어 서비스의 미래를 제시하며, 자동화 엔지니어로서 저 역시 Next.js 기반의 실서비스 개발에 AI 기능을 통합하고 구독 모델을 고민하게 됩니다.

AI 시대, 다음(Daum)은 어디로 가는가: 포털의 진화와 주권 AI의 미래

AI 기술의 발전은 기존 산업의 경계를 허물고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하며, 기업의 정체성마저 변화시키고 있습니다. 포털 서비스 ‘다음(Daum)’을 운영하는 주식회사 에이엑스지(AXZ)가 사명을 ‘주식회사 다음’으로 변경한다는 소식은 이러한 거대한 변화의 흐름을 상징적으로 보여줍니다. AI타임스 보도에 따르면, 이는 회사와 대표 서비스의 브랜드를 일치시키고, AI 시대에 필요한 새로운 정보 탐색과 연결 방식을 만들어가겠다는 의지가 담겨 있습니다.

1995년부터 대한민국 인터넷 산업의 성장과 함께해온 다음이 사명 변경을 통해 ‘AI 기반 새로운 기능과 서비스’를 선보이겠다고 밝힌 것은, 검색, 뉴스, 메일, 카페, 블로그 등 기존 서비스 역량에 AI 기술을 결합하여 차세대 포털을 구축하겠다는 강력한 선언입니다. 키워드 중심 검색에서 나아가 이용자의 질의를 이해하고 맥락에 맞는 정보를 제공하는 방향으로의 진화는 거스를 수 없는 흐름입니다.

레거시 기업의 AI 트랜스포메이션

다음의 사명 변경은 단순히 이름만 바꾸는 것이 아니라, 기업의 핵심 전략과 비전을 AI 중심으로 재편하겠다는 의지를 담고 있습니다. 이는 많은 레거시 기업들이 직면한 과제이기도 합니다. 기존의 성공 공식을 고수하면서는 빠르게 변화하는 AI 시대에 적응하기 어렵습니다. 저 역시 UiPath RPA 엔지니어로서 다양한 전통 산업군에 자동화를 적용하며, 이러한 기업들이 디지털 전환을 넘어 ‘AI 전환’을 고민하는 모습을 자주 보았습니다.

AI 전환은 기술 도입만을 의미하지 않습니다. 조직 문화, 인재 구성, 비즈니스 프로세스 전반에 걸친 근본적인 변화를 요구합니다. 다음의 사례는 이러한 변화의 필요성을 인지하고, 과감하게 실행에 옮기는 기업의 좋은 예시입니다. 특히, 기존의 강력한 브랜드 자산과 이용자 경험을 유지하면서 AI 기반 혁신을 추구하는 ‘점진적 혁신’ 전략은 많은 기업에게 귀감이 될 만합니다.

AI가 검색 방식뿐 아니라, 콘텐츠 생산 및 소비 방식, 커뮤니티 활동 등 포털의 모든 영역에 혁신을 가져올 것입니다. 이는 황민 블로그의 자동발행 시스템처럼, AI가 콘텐츠의 기획부터 발행까지 전 과정을 돕는 것처럼, 사용자들이 필요한 정보를 AI가 알아서 찾아주고, 요약하며, 심지어 생성해주는 시대를 의미합니다.

국가적 차원의 AI 주권과 오픈소스 AI의 부상

AI 시대의 또 다른 중요한 흐름은 ‘AI 주권(Sovereign AI)’ 확보입니다. 스위스가 독자적인 AI 생태계 구축을 목표로 ‘아페르투스 1.5’와 같은 완전 개방형 멀티모달 AI를 공개한 것은 이러한 국가적 노력의 일환입니다. 상용 AI 모델에 대한 의존도를 줄이고, 투명하고 통제 가능한 AI 인프라를 구축하려는 시도는 개인과 기업뿐만 아니라 국가 차원에서도 매우 중요합니다.

“AI가 방어와 공격의 경계를 무너뜨리며 보안의 판을 근본적으로 바꾸고 있는 지금, 가장 중요한 것은 AI 기술을 실제 방어 체계에 접목하고 활용할 수 있는 차세대 융합 보안 전문가를 길러내는 것입니다.”

— 조현숙 코드게이트보안포럼 이사장

코드게이트보안포럼의 조현숙 이사장님의 발언처럼, AI는 단순히 편리함을 제공하는 것을 넘어, 보안과 같은 국가 안보와 직결되는 영역에서도 핵심적인 역할을 수행합니다. 이는 오픈소스 AI 모델이 기술의 민주화를 촉진하고, 특정 거대 기업의 독점을 견제하며, 더 많은 혁신을 이끌어낼 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다. 저는 이 블로그의 자동발행 시스템에서도 필요에 따라 오픈소스 LLM을 활용하는 방안을 끊임없이 탐구하고 있습니다. 상용 모델이 제공하지 못하는 특정 도메인에 대한 파인튜닝의 유연성, 데이터 프라이버시 통제 가능성 등은 오픈소스 AI의 강력한 이점입니다.

미래에는 기업과 국가가 AI 기술을 단순 소비하는 것을 넘어, 적극적으로 개발하고 통제하는 능력이 더욱 중요해질 것입니다. 자동화 엔지니어로서 저의 역할 또한, 단순한 프로세스 자동화를 넘어, AI 기술의 전략적 활용과 보안, 그리고 데이터 주권에 대한 깊은 이해를 바탕으로 솔루션을 제공하는 방향으로 진화해야 한다고 생각합니다.