AI 성능 높아도 시장 채택은 별개…도이체방크 경고

본문

인공지능(AI)의 기술적 성능이 높아져도 기업 업무에 곧바로 적용되거나 시장에서 널리 쓰인다는 보장은 없다. 기술적으로 가능한 것과 시장에서 채택되는 것 사이에는 차이가 있기 때문이다.도이체방크(Deutsche Bank) 연구원은 보고서... 도이체방크가 과거 기술 예측의 실패 사례를 들어 AI 성능만으로 고용·상용화·사회적 영향을 단정하기 어렵다고 지적했다. 도이체방크(Deutsche Bank) 연구원은 보고서 ‘AI 종말: 형편없었던 기술 예측의 간략한 역사’에서 AI의 미래를 낙관론이나 종말론만으로 단정해서는 안 된다고 지적했다. 기술의 성능이나 가능성을 전망하는 일과 그 기술이 실제 사회와 산업에 정착하는 시점을 예측하는 일은 서로 다르다는 취지다. 이더넷 공동 발명자인 밥 멧칼프(Bob Metcalfe)는 1995년 인터넷이 이듬해 ‘장엄하게 붕괴할 것’이라고 전망했고, 예측이 틀리자 당시 전망을 담은 글을 직접 갈아 마셨다.

기술 성능을 높이는 일은 실제 운행을 위한 첫 단계일 뿐이며, 극단적 상황에 대한 대응과 규제 요건, 사고 책임, 소비자 수용성까지 해결해야 상용화가 가능하다. 세일즈포스가 기업 데이터와 업무 흐름을 AI 에이전트에 연결하려는 구상 도 기술 성능을 실제 업무에 통합하려는 사례로 볼 수 있다. 도이체방크는 AI에 대한 극단적 전망이 주목받는 배경으로 이해관계자의 유인도 짚었다. AI 기업 창업자는 기술 비전을 설득해야 하고, 투자자는 성장 서사를 필요로 하며, 컨설팅 업체는 전환의 시급성을 강조할 수 있다는 설명이다. 정책 결정자는 규제 개입의 필요성을 설명해야 하고, 미디어와 소셜 플랫폼은 부정적이거나 감정적인 전망을 확대하기 쉽다. 국내에서도 AI 인프라와 기업 업무 적용이 확대되는 가운데, AI 기술의 성능뿐 아니라 실제 업무 흐름에 정착하는 과정까지 함께 살펴야 한다는 지적이 나온다.