2024년 생성AI가 촉발한 IT트렌드의 핵심

2024년 생성AI가 촉발한 IT트렌드의 핵심은 (김지현 부사장)

Chat GPT 하나가 중요한게 아니라 똑똑한 AI 기반의 서비스를 누구나 만들 수 있게 됐다. 제2의 다음, 제2의 카카오톡, 제2의 배달의 민족, 우버와 Air BMB가 나올 수 있는 그런 모멘텀이 만들어지겠죠. Chat GPT 체봇 기반으로 커머스가 바뀐다면 어떤 걸까? 마켓컬리가 Chat GPT화 된다면 뭘까? 배달 시장이 Chat GPT기반으로 제공된다고 하면 뭐가 달라질까? 사주풀이와 운세 상담도 바뀔 수 있어요. 수많은 사주풀이 전문가들이 나오는 거죠. 심지어 이 사주풀이 전문가는 터키어도, 불어도 해. 미국 대상으로 서비스도 할 수 있어. 내년도는 AI 앱 스토어의 원년이 될 것이다. 

아이폰이 나왔던게 2006년도 있던가요. 나오고 나서 끝이 아니라 시작이었죠. 그 이후에 안드로이드 폰이 나오고, 또 폰 안에 수많은 앱들 나오고, 그러면서 모바일 생태가 만들어졌잖아요. 지금은 더 이상 스마트폰 얘기를 하는게 아니라 그 안에서 동작되는 수많은 서비스를 얘기하고, 그 서비스가 수많은 산업을 바꿨죠. 카카오 T는 교통산업을 바꾸고, 마켓컬리는 마트를 가는 방식을 바꾸고, 배달의 민족은 음식 배달 시켜 먹는 방법을 바꾸고 그렇죠. 앱을 통해서 정말 우리의 모든 생활들이 확 변하는 그런, 저는 이제 이런 걸 보면서 일상이 먼저 바뀌고요. 일상이 바뀌면 사회가 바뀌고, 사회가 바뀌면 산업의 구조가 바뀌거든요. 그러면 기업이 변화와 혁신을 해야지만이 생존할 수 있고 그러게 되면 그게 문화가 되더라고요.

근데 주목해서 봐야 될 건, 사실은 Chat GPT 하나만 놓고 보면, 마치 카카오톡이나 페이스북이나 유튜브 같은 신규 서비스 하나에 불과하거든요. 그건 차잔 속의 태풍인데 Chat GPT를 가능하게 한 기술과 또 오픈 AI라고 하는 회사가 Chat GPT 서비스를 제공하면서 했던 다양한 UI(User Interface), 채널 이런 것들을 생태계를 만드는 거에 우리 주목을 해야 되거든요. 다른 말로 말하면 Chat GPT 안에 수많은 서비스가 들어올 수 있고, Chat GPT와 같은 서비스를 누구나 만들 수 있고, 이러면 그건 차잔 속의 태풍이 아니라, 쓰나미 거든요. 엄청난 큰 변화 그런 측면에서 내년도는 AI 앱스토어에 원년이 될 것이다 이렇게 생각하는 거죠. 

이렇게 보면 될 거 같아요. 예전에 웹이 막 본격화 됐을 때 홈페이지를 만들어서 기업들이 서비스를 제공했죠. 그러다가 Tool이 좋아졌어요. 홈페이지를 누구나 만들 수 있는 나모 웹에디터같은, 그걸 통해서 누구나 만들 수 있게 되었고, 이제는 나모 웹에디터 같은 소프트웨어 툴 없이도 그냥 웹에서 위즈위그(wysiwyg) 방식으로 화면 눌러서 가지고 쉽게 다 브런치, 블러그, 카페 만들잖아요. 그러면서 개인이 전 세계인을 대상으로 서비스를 제공할 수 있는 시대가 와서 웹의 시대가 본격적으로 열렸잖아요. 모바일도 마찬가지라고요. 앱스토어가 나오면서 아이폰과 갤럭시폰 안드로이드 폰에 있는 API(application programming interface) SDK(software development kit)라는 기술을 활용을 해서 예전에 소프트웨어 공학 또 엔지니어 이런 분들이 쉽게 만들기 어렵던 거를 스마트폰에서는 쉽게 만들 수 있도록 제공을 한 거예요. 그러면서 앱이 만들어졌잔아요. 그 앱이 아까 했던 일상과 사회와 산업을 바꾸었죠. 

자 그것처럼 오픈 AI가 'DevDay'라는 개발자 컨퍼런스를 처음으로 열었어요. 그리고서 여러 가지 발표를 했는데, 제가 거기서 눈여겨 본게 딱 세 가지의 키워드예요. 하나는 1. GPT 빌더, 2. GPT 스토어, 3. GPTs이 세 가지 키워드가 중요해요. 
GPT 빌더가 뭐냐? 나모 웹에디터 같은 거예요. 아이폰에 있는 API나 SDK를 이용해서 쉽게 앱을 만들어 줄 수 있는 툴이라고 보면 돼요. 그러니까 누구나 Chat GPT와 같은 그런 챗봇 AI 서비스를 만들 수 있는 거죠. 두 번째 GPT 스토어는 앱스토어에요. 구글 플레이 스토어처럼 거기 가면 수많은 개인들이 만든 수많은 앱들을 볼 수 있는 거죠. AI 앱들을, GPTs가 바로 앱입니다. 그러니까 수많은 사람들이 GPT를 이용해 자기만의 생성형 AI 서비스를 만든게 gpts죠. 그러면 스마트폰 모바일 기반으로 수많은 앱이 만들어졌던 것처럼 이 생성형 AI를 이용해서 많은 사람들이 자기만의 챗봇과 새로운 AI 서비스를 만들어서 제공할 수 있게 되는 거죠. 

우리가 항상 이런 걸 고민할 때, 세 가지를 고려해야 돼요. 생산과 유통과 소비, 생산은 뭐냐? 이 챗봇, 아까 이야기했던 그 챗봇을 만들 수 있는게 생산이죠. 유통은 뭐냐? 그런 앱들을 소비할 수 있는 장터가 유통, 아까 이야기했던 GPT 스토어, 세 번째가 그러면 그런 서비스를 어디서 소비하지? 자 예를 들어 첫 번째, 그런 gpts 호출해서 채 GPT 안에서 쓰는 건가? 두 번째, 우리가 기존에 썼던 앱이나 기존에 썼던 홈페이지에서 새로운 UI로 이 gpts를 호출해서 기존 서비스 사용하던 도중에 옆에서 호출해 가지고 같이 쓰는 거죠. 이렇게 쓰는 건가? 세 번째, 아예 그냥 새로운 디바이스가 나와서 마치 스마트폰이 있었기 때문에 앱스토어가 있었잖아요. 그것처럼 생성형 AI를 위한 새로운 디바이스가 나와서 새로운 방식으로 인터넷 서비스를 쓰는 거죠. 세 가지의 방식이 다 있을 수 있는 거예요.

저는 IT 트렌드와 관련된 이야기를 할 때, 저만에 프레임이 있거든요. 그 프레임 중에 하나가 이거예요. 하드웨어, 그 하드웨어 위에 탑재되는 소프트웨어 플랫폼 그리고 그 하드웨어가 인터넷에서 연결할 때 필요한 네트워크, 즉, 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크가 한 덩어리가 되어서 이걸 통해서 새로운 생태계가 만들어지고, 그렇게 생태계가 만들어지면 여기에 이제 수많은 서비스들이 만들어져서 버티컬 산업에 영향을 준다 이렇게 생각하고 있거든요. 예를 들어 컴퓨터가 있고, 그 속에 윈도우가 있고, 그 위에 초고속 인터넷과 연결이 되어서 웹이 나오고, 웹이 나와서 네이버가 나오고, 다음이 나오고 그랬잖아요. 그 다음이 스마트폰이 있어서, 그 위에 iOS, 안드로이드가 나와서 그리고 그 위에 4G, LTE가 있어서, 모바일 생태계가 만들어졌고 그래서 카카오톡, 틱톡, 인스타그램 등이 나온 거잖아요. 

그것처럼 생성형 AI(Generative AI)는 기존에 있었던 PC 중심, 스마트폰 중심, 이 안으로 들어가서 그 안에서 제 3의 서비스에 혁신을 만들 것이란 측면도 있고, 그게 아니라 이 AI는 새로운 IT 플랫폼을 만들 수 있는 촉매제 역할을 할 수 있어. 그러면 이제 새로운 하드웨어가 나와야 되고, 새로운 소프트웨어가 나와야 되고, 새로운 네트워크가 나와야 되는 거죠. 그러면 AI를 위한 AI, 가장 잘 적합해서 쓸 수 있는 새로운 IT 플랫폼이 만들어지는 거죠. 그런 면에서 지금까지 Chat GPT에서 제가 봤던 건 컴퓨터에서 사용하고, 스마트폰에서 사용하는 거거든요. 그거는 그 나물에 그 밥이에요. 그 안에서 동작되는 거야. 그런데 Chat GPT가 Chat GPT 플러그인과 그리고 이번에 발표했던 GPT 스토어와 GPTs 통해서 Chat GPT의 기술을 이용해서 제 2, 제 3의 서비스가 만들어질 수 있는 새로운 생태계를 만든 거거든요. 제 관심사는 그 생태계가 기존의 웹에서 모바일에서만 존재할 거냐 아니야 새로운 디바이스와 새로운 플랫폼에 이식이 되어서 더욱 더 진화 발전할 것이냐라고 하는 관점에서 후자도 가능성이 있다는 거죠. 전자도 있지만 후자가 되어야 더욱더 파격적으로 커지는 거죠. 

아, 위기라고 생각할 수 있죠. 왜냐면 그 기억나세요 혹시 옛날 도스(Dos)에서 정말 사람들이 많이 쓰던 디렉토리 관리 서비스 MDIR, 노던 유틸리티부터 시작해서 예전에 많은 IT 스타트업들 또 솔루션 기업들이 만들던 서비스가 많이 있었어요. 그런데 이런 것들이 막 주목받고 사람들이 많이 쓰잖아요. 그럼 그게 빅테크 기업의 운영 체제 안으로 들어가 버리고 그러면 그냥 이 시장이 없어지거든요.,,, 어떻게 보면 과거에 일어났었던 일이 앞으로도 일어날 수 있는 일인데 더 짧고 빠르게 일어난다고 하는 거죠. 사실은 어떻게 보면 스마트폰에 하드웨어 소프트웨어 서비스가 한꺼번에 들어가서 그기에 대비했던 기업은 지금도 잘 나가고 있고, 그래서 대비하지 못한 기업들은 지금 다 망했죠. ,, 그때도 엄청 빠르다고 했는데 지금은 부사장 말씀은 그거보다도 무지무지 빠르다고 하는 거잖아요. 

우리가 이번 변화를 주목해서 봐야 될 지점은 두 가지가 있는데 그 첫 번째 지점은 예전에 어떤 IT 서비스를 통해서 신규 비즈니스를 해보고 싶다라고 꿈을 꾸면, 꿈만으로 되는게 아니라 그걸 개발하기 위한 개발 팀을 구성해야 되고, 또 그런 시스템을 운영할 수 있는 뭐 서버나 이런 것들이 자원이 필요하고, 또 운영 관리할 수 있는 수많은 또 솔루션들이 필요했거든요. 한 회사가 사업을 운영하기 위해서 정말 많은 인력들과 많은 기술들이 필요했다구요. 근데 이게 클라우드화 되면서 엄청 단순화 됐어요. 간편화 되고, 근데 그럼에도 불구하고 여전히 클라우드에 그런 소프트웨어를 얹히고 이용하고 작동시킬 수 있는 개발자들은 또 필요하거든요. 그러다 보니 누구나 상상을 할 수 있지만 아무나 IT 서비스로 사업을 하기는 어려웠다고요. 근데 생성형 AI는 그런 상상과 기획을 할 수 있는 사람들이 아주 손쉽게 그런 것들을 실현할 수 있는 툴을 제공한 거거든요. 그래서 물론 중간에 원래 그런 역할을 했던 솔루션 기업이나 it 기업들 역할들은 사라진 거는 사실이나 오히려 더 많은 사람이 손쉽게 다양한 비즈니스와 서비스를 만들 수 있는 기회를 제공했다는 건 또 다른 포인트거든요. 그런 면에서 보면 기존에 있었던 레거시 사업을 하고 있던 회사들, 갑자기 충격을 받은 회사들은 이런 변화 속에서 어떤 방식으로 새로운 서비스와 비즈니스를 할까라고 하는 고민을 해 봐야죠.

지금 고민은 이런 거 같아요. 자 그러면 생성형 AI(챗 GPT, 체봇) 기반으로 커머스가 바뀐다면 어떤 걸까? 마켓 컬리가 챗 GPT화 된다면 뭘까? 배달 시장이 챗 GPT 기반으로 제공된다고 하면 뭐가 달라질까? 그런 고민을 해야죠. 기존에 존재하던 서비스들이 챗 GPT 기반으로 바뀌었을 때 아, 이 지점에서 챗 GPT 통해서 제공하는게 기존보다 서비스 경쟁력이 있겠네. 더 낫겠네. 그런 고민이 한축으로 있고, 2번은 없었던 거 기존에는 인터넷 서비스 중에서 그런 서비스가 없었는데, 챗 GPT와 같은 기술력이 서비스가 됐기 때문에 이제는 가능해지는구나라고 하는 영역도 있죠. 

예를 들면 영화 "Her" 있죠. 옛날에는 미래 뭐 공산 과학에서 나오 말도 안 되는 거라 생각했는데, 이제는 Her가 가능해지겠네. 리플리카, 이루다, 근데 리플리카, 이루다는 사실은 엄미의 말하면 생성형 AI 기반은 아니라서 어쨌든 기존 서비스인데 어쨌든 이미 있고, 이제는 'AI 컴패니언'이라고 그래요. 대표적인 게 캐릭터 AI, 그 다음에 인플렉션 AI의 '파이' 그리고 재피(ZAPPY) 이런 챗봇들이 계속 나오고 있습니다. 정리를 하면 챗 GPT라고 하는 그 기술, LLM 기술과 이 대화형 방식의 UI가 그냥 뭐 검색을 하거나, 어떤 정보를 물어보거나, 지식에 대해서 어떤 연구를 하거나, 이런 쪽으로만 쓰이는게 아니라 Her처럼 대화할 수 있는 내 친구네. 이런 영역의 서비스가 계속 보물처럼 쏟아지고 있거든요. 이거는 과거에 웹이나 모바일에서 제대로 하기 어려웠었고 근데 이제는 누구나 제대로 해 볼 수 있다고요.

제가 최근에 봤던 서비스 중 정말 재밌었던 서비스가 티저 AI였어요. 뭐 하는 서비스냐면 데이트 앱이에요. 티저 AI는 여성이 본인의 데이터를 다 올립니다. 데이터 그라운딩을 하는 거죠. 제 일기장을 올릴 수도 있고, 내가 뭘 좋아하는지도 올릴 수 있고, 페이스북에 있는 글도 올릴 수 있고, 올리면 디지털 아바타가 만들어져요. 나하고 닮은 그러면 얘는 나를 잘 알고 있는 난데, 그럼 얘가 뭘 하느냐 남성들과 대화를 해요. 내가 하는게 아니라 얘가 그러면 나는 시간적 제한 때문에 하루에 한 명도 못만나는데 얘는 10명, 20명, 심지어 하루종일 할 수도 있어요. 그래서 찾아줍니다. 아, 이 남성이 내가 가장 좋아할 만한 거 같아 그러면 얘가 나를 이렇게 연결시켜 줘요.

근데 저는 이런 데이터 앱을 바꿀 거예요. 그러면 나는 그게 아니라 it 구루 김지현, 제가 그동안 써왔던 책, 브런치에 있는 글 그리고 수많은 이메일 내용 다 데이터 그라운딩 해 가지고, IT 구루 김지현을 만드는 거죠. 얘는 뭘하냐? 모든 질문에 답하는 거예요. 제가 답을 다 못 하거든요. 얘가 기본적으로 모든 IT에 궁금한 사람들이 있으면, 디지털 구루 김지현한테 답할 수 있게끔 해주는 거죠. 공짜, 단 대화를 나누다 보니 어, 이분 김주원을 만나보고 싶네. 강의를 듣고 싶네. 컨설팅을 받고 싶네. 그럼 이제 유료가 가능해지는 거죠.

엄밀히 말하면 이런게 올 상반기까지만도 불가능했는데 챗 GPT 나오고, 스토어 나오고, GPTs 나오고, GPT 빌더 나오고 이러면서 어 이거 이제 가능해지겠네. 그러면 수많은 분야의 전문 상담 챗봇들을 만들 수 있는 거예요. 그리고 각 버티컬 영역에서도, 예를 들어 저만해도 이제 기계식 키보드 마니아거든요. 그럼 키보드를 어떤 걸 사는게 좋을까? 대화를 할 수 있는 그런 키보드 전문 상담 챗봇을 만들 수도 있죠. 얘한테만 물어보면 전 세계에 있는 모든 키보드에 대해서 막 줄줄 읊어 주는 거죠. 그리고 나 구매할라고 하면 얘가 수수료를 10% 챙길 수도 있죠.

사주 풀이와 운세 상담도 바뀔 수 있어요. 사주풀이, 운세상담 요즘에 대부분 전화로 많이 하거든요. 혹은 줌 같은 화상 통화로도 하거든요. 그러면 쫙 얼굴들이 있습니다. 사주 풀이 하시는 분들 전문가분들 프로필도 쫙 나오고, 이중에서 고르는 거거든요. 자 근데 사주풀이는 엄밀히 말하면 정형화 돼 있어요. 그분들이 사주 풀리를 할 때 태어난 날짜 물어보고, 시간 물어보고, 그 다음에 역학 풀어 가지고, 거기에 자기만의 데이터를 집어넣어 가지고 대화를 해 주는 거거든요. 그러면 수많은 사주풀이 전문가들이 나오는 거죠. 심지어 이 사주풀이 전문가는 터키어도 해, 불어도 해, 미국인 대상으로 서비스도 할 수 있어. 내가 하는게 아니라 내가 가르친 얘가 AI 통해서, AI 통해서 다 바뀌는 거죠. 진짜 근데 중요한 건 꼭 챗 GPT라고 하는 모습으로 할 필요 없다고요. 얘가 전화 상담으로 할 수 있어요. 사용자는 모르는 거죠. 채널은 어차피 기존 거 이용해도 된다고요.

그래서 아까 제가 말씀드렸던 게 이 챗 GPT와 같은 이런 챗봇, 이런 신규 서비스를 할 때 우리가 주목해서 봐야할 건, 생산과 유통과 소비인데, 데이터 생산과 유통을 알겠는데 소비를 어디서 할 것이냐? 기존 전화기로 할 것이냐, 스마트폰 앱으로 할 것이냐, 홈페이지에서 할 것이냐, 아니면 새로운 디바이스가 출연해서 새로운 기회를 만들어 줄 것이냐?

클라우드의 용어 중에서 하이브리드 클라우드라고 있죠. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗트 클라우드, 퍼블릭 클라우드만 믿고 쓰자니, 1번 기업 보안 문제도 걸려, 2번 경쟁 차별에 있어서도 뭔가 한계가 있을 수 있어, 3번 비용이 너무 많이 드네. 그래서 프라이빗트 클라우드를 만들어서 보안 문제도 해결하고, 혹은 우리 회사만의 독특한 형태의 뭐 파스(PaaS)나 사스(SaaS) 시스템을 만들어서 퍼블릭에는 없는 독자적인 프라이브 클라우드 시스템을 구축해서 비용 부분도 최적화하고 경쟁 차별화도 꾀하고 그게 하이브리드 클라우드거든요. 저는 그거랑 비슷하다고 봐요. 기본적으로 소타(SOTA, state-of-the-art) 엘엘엠(LLM, Large Language Model ), 즉 파운데이션 모델은 그냥 챗 GPT가 됐든, 뭐 앤트로피의 클로드가 됐든, 이런 거 가져다 쓰면 되는데, 아 이건 걱정되는게 있어 서비스를 쭉 운영하고 제공하다 보니 거기서 제공되는 기능을 계속 우리가 쓰다 보면 차별화의 문제도 생기고, 기업 보안 문제도 있고, 비용이 너무 많이 될 거 같은데라고 한다고 하면, 그때 sLLM 꿈꿔 볼 수 있죠. 그래서 순차적인 거 같아요. 처음부터 그냥 아무것도 모르고 나는 아 잘 모르겠는데, 그 못 믿겠어. sLLM이 나아, 이게 아니라 사용해 보면서 클라우드 기반에 기본적인 기존 파운데이션 LLM(거대 언어 모델) 모델을 API(Application Programming Interface)로 쓰면서 쓰다 보니까, 이게 걸리고, 저게 걸리고 비즈니스 문제에 뭐가 터지고, 비용의 이슈가 생기고, 이런 게 발견되었을 때 대안으로 찾아야지. 처음부터 기계적으로 판단하지면 안된다는 거죠.

사실 아까 코파일럿(Copilot) 말씀하셨는데, 기업은 고민이잖아요. 이 파일럿은 어떻게 가져와서 도입하는게 맞아? 그때 제가 말씀드리고 싶은 건 이거예요. 그 고민 이전에 해결해야 될게 있다고요. 코 파일럿을 가져올까 말까가 중요한 게 아니고, 현재 업무 관련된 부분에 있어서의 버틀넥(bottlenecks)은 무엇이고, 비즈니스 문제가 무엇인지, 회사의 업무 생산성을 저해하는 요소가 무엇인지를 먼저 정의하고, 정의를 몇 개 해봤더니, 마케팅 회의를 할 때 진행을 하다 보니, 보고서 작성 부분에 마케팅 쪽에서 이런 문제가 생기네. 그럼 코파일럿이 좋을까 다른 대한은 없을까? 그리고서 그걸 고민해야 되는 것이지. 그냥 덩어리를 크게 키워서 아, 코 파일럿을 우리 회사 전체에 도입할지 고민하는 것은 완전 잘못된 거예요.