Wolters Kluwer의 책임감 있는 AI 개발 전략: AI 툴박스와 데이터 품질의 중요성
국제적인 서비스 기업인 Wolters Kluwer는 AI 도구 도입에 있어 책임감 있는 AI 개발과 지속적인 인간 감독을 위한 프레임워크를 구축했습니다. 19세기부터 시작된 이 회사는 이미 10년 이상 AI를 핵심 제품에 통합해 왔으며, 현재 디지털 수익의 약 50%가 AI 기반 제품에서 발생하고 있습니다. Wolters Kluwer의 전략은 특정 비즈니스 작업에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 "AI 툴박스"를 만드는 것입니다.
AI 통합의 핵심: 깨끗한 데이터 확보
Wolters Kluwer는 AI 기술의 빠른 변화 속도 속에서 중요한 사실을 깨달았습니다. 바로 깨끗한 데이터 없이는 AI가 오류와 환각 현상을 일으킬 수 있다는 것입니다. 따라서 단순한 추가 기능에 의존하는 대신 AI를 깊숙이 통합하는 방식을 채택했습니다.
Firm Intelligence 전략: AI, 콘텐츠, 플랫폼 통합의 시너지
세무 및 회계 부문에서는 "Firm Intelligence"라는 전략을 추진하고 있습니다. 이 전략은 AI, 자체 콘텐츠, 그리고 내장된 플랫폼 통합을 활용하여 내부 인력과 고객의 요구를 예측합니다. 이는 단순한 기술 적용을 넘어, AI를 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 깊이 통합하려는 노력의 일환입니다.
책임감 있는 AI 원칙: 투명성, 설명 가능성, 프라이버시, 공정성
Wolters Kluwer는 투명성, 설명 가능성, 프라이버시, 공정성, 거버넌스, 그리고 인간 중심 설계를 강조하는 "책임감 있는 AI 원칙"을 수립했습니다. 이러한 원칙은 AI 기술의 윤리적 사용을 보장하고, AI 시스템이 사회적 가치에 부합하도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.
AI 기반 코드 생성의 효율성 증대 및 기술 격차 해소
Wolters Kluwer의 CIO인 Mark Sherwood는 AI 기반 코드 생성 도구가 소프트웨어 개발 주기에 가져온 긍정적인 변화를 강조합니다. AI 지원 개발을 통해 코드 생성 시간을 단축하고 오류를 줄이며, 테스트 시간을 단축하는 효과를 보고 있다고 밝혔습니다. 또한, AI 기술이 숙련된 인력 부족 문제를 해결하는 데 도움이 된다고 언급했습니다.
AI 툴박스: 다양한 AI 도구의 조합
Wolters Kluwer는 LLM(대규모 언어 모델), 자동화된 테스트 도구, 그리고 특정 도메인에 특화된 AI 모델을 혼합하여 사용합니다. Sherwood CIO는 "하나의 도구가 모든 것을 해결할 수는 없다"는 점을 강조하며, 다양한 도구를 조합하여 사용하는 "AI 툴박스" 전략을 채택하고 있다고 설명했습니다.
AI가 바꾸는 소프트웨어 개발팀의 미래
AI 기반 코드 생성 도구는 반복적인 코딩 작업에 필요한 인력을 줄여 소프트웨어 개발팀의 구조를 변화시킬 것으로 예상됩니다. 특히 초급 코딩 작업에서 이러한 변화가 두드러질 것이며, 이는 주니어 개발자들이 더 창의적이고 발전된 프로젝트에 조기에 참여할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.
AI 생성 코드의 품질, 테스트, 보안 관리
Wolters Kluwer는 AI가 생성한 코드뿐만 아니라 사람이 생성한 코드의 테스트에도 AI를 활용하고 있습니다. 초기 단계에서는 엔지니어들이 참여하지만, 가까운 미래에는 AI가 인간의 개입 없이 모든 코드를 테스트할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 또한, DevSecOps 전략의 핵심 요소로 보안 검사를 강화하고 있습니다.
AI를 활용한 기술 격차 해소 및 특정 역할 의존도 감소
AI는 기술 격차를 해소하고 특정 역할에 대한 의존도를 줄이는 데 기여하고 있습니다. AI와 AI 도구에 대한 관심과 지식이 빠르게 증가하고 있으며, Wolters Kluwer는 자체적인 내부 지식을 빠르게 구축하고 있습니다. 초기 단계에서는 소프트웨어 엔지니어와 기술적인 비즈니스 역할의 기술을 향상시키는 데 중점을 두고 있으며, 앞으로는 엔지니어링 분야에서 외부 및 내부 의존도를 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
규제 산업에서의 AI 도입: 위험 관리, 데이터 보안, 규정 준수
Sherwood CIO는 의료, 금융, 법률 등 규제가 엄격한 산업에서 대기업들이 AI를 대규모로 도입하면서 위험 관리, 데이터 보안, 규정 준수 문제를 어떻게 해결하고 있는지에 대한 질문에 답변했습니다. 그는 위험 관리를 최우선 과제로 삼고 있으며, 강력한 데이터 보안 프로그램이 핵심 전략이라고 강조했습니다. 또한, 200년에 가까운 자체 데이터를 활용하고, 데이터 관리 및 보호에 최선을 다하고 있다고 밝혔습니다.
생성형 AI 사용에 대한 거버넌스 정책
Wolters Kluwer는 제품 개발 조직과 내부 정보 기술 조직을 포함한 전사적 AI 센터를 설립하여 AI 사용에 대한 거버넌스 정책을 수립하고 시행하고 있습니다. 이 팀은 AI 도구를 포함한 AI 사용에 대한 거버넌스 정책을 만들고 시행하며, 팀 간 협업을 우선시하는 역할을 수행합니다.
미래 전망: AI 에이전트, 양자 보안 위험, 데이터 품질의 중요성
Sherwood CIO는 AI 에이전트 개발과 AI를 단순한 도구가 아닌 운영자로 보는 시각 변화에 대한 기대를 표명했습니다. 이러한 시스템은 작업을 수행하고, 결정을 내리며, 독립적으로 기능할 것이며, 이는 제품 설계, 워크플로우 구조, 책임 접근 방식에 큰 영향을 미칠 것입니다. 물론, 이러한 모든 것은 데이터 품질이 뒷받침되어야 가능합니다. Wolters Kluwer는 200년에 가까운 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지하는 데 큰 중요성을 두고 있습니다.
맺음말
Wolters Kluwer의 사례는 AI 도입에 있어 기술적인 역량뿐만 아니라 윤리적인 책임, 데이터 품질 관리, 그리고 조직 전체의 협업이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전함에 따라 이러한 요소들은 기업의 성공적인 AI 도입과 지속 가능한 성장을 위한 필수 조건이 될 것입니다.
