중소기업이 대기업의 인공지능(AI) 도입 실패와 성공 사례를 지켜보며 비용을 통제하고 생산성을 높이는 방법을 배워야 한다는 주장이 나왔다. 진 마크스(Gene Marks)는 대기업이 수십억달러를 AI에 투자하며 얻은 교훈을 중소기업이 시행착오 없이 활용할 수 있다고 강조했다. 진 마크스는 8월 30일 가디언(The Guardian) 기고에서 이같이 밝혔다.
마크스는 인터넷과 모바일 결제, 클라우드 같은 기술이 정부와 대기업에서 먼저 다듬어진 뒤 더 낮은 비용과 높은 신뢰성으로 대중에 확산됐다고 설명했다. AI도 같은 경로를 밟고 있으며, 대기업이 막대한 자금을 투입하거나 낭비한 결과 중소기업은 무엇이 작동하고 무엇을 피해야 하는지 배울 수 있게 됐다는 것이다.
그가 꼽은 AI의 실용 분야는 소프트웨어 개발, 고객 서비스, 보안, 음성 시스템이다. 대기업은 AI로 코드를 작성·검토·시험하고 있으며, 이를 통해 소규모 개발팀도 더 많은 작업을 수행하고 있다. 고객 서비스 업무에도 AI가 일부 성과를 내고 있고, IT 부서는 이상 행동과 피싱 공격, 보안 취약점을 탐지·해결하는 AI 보안 플랫폼에 의존하는 추세다. AI 음성 시스템이 전화를 받고 기초적인 업무를 처리하는 사례도 늘고 있다.
중소기업은 이 같은 활용법을 지켜본 뒤 직접 도입하고 있다. 대형 기술기업에서 해고된 개발자 가운데 상당수는 AI 도구를 활용해 자신의 생산성을 복제하듯 높이고, 더 많은 중소기업에 서비스를 제공하고 있다. 마크스는 자신의 회사도 이들을 고용하고 있다고 밝혔다. 반면 직원과 AI 에이전트가 막대한 토큰을 사용하면서 컴퓨팅 비용이 급증할 수 있다는 점도 대기업 사례를 통해 확인했다고 덧붙였다. 대규모 프로젝트에 수십억달러를 쓰고도 성과가 제한적인 경우를 본 만큼, 중소기업은 비용 부담이 큰 사업 대신 손쉽게 성과를 낼 수 있는 분야부터 공략해야 한다는 설명이다.
AI 투자를 홍보하는 방식에서도 대기업과 다른 접근이 필요하다고 지적했다. 대기업 최고경영자들이 실적 발표와 투자자 회의에서 AI로 비용과 인력을 줄이겠다고 강조한 결과 직원과 대중의 반발을 샀지만, 인력은 부족하고 업무 수요는 큰 중소기업은 AI를 인력 감축이 아니라 생산성 향상에 활용해야 한다는 것이다. 대규모 해고의 책임을 AI에 돌린 뒤 같은 직원을 다시 채용하는 대기업 사례도 중소기업이 피해야 할 행태로 제시했다. 급여 삭감 대신 생산성을 높이면 고용 안정성을 중시하는 인재를 끌어들일 수 있다고 마크스는 설명했다.
에이전트형(agentic) AI에 대해서는 아직 회계·마케팅·고객 서비스 부서를 대체할 단계가 아니라고 선을 그었다. 대기업이 신뢰성과 정확성 문제를 겪은 만큼 중소기업은 AI 에이전트가 모든 일을 대신할 것이라고 믿기보다 사업 분석과 추천, 전략 제안 등 보조 업무에 활용해야 한다는 주장이다. 챗GPT(ChatGPT) 출시 이후 예고된 대규모 해고와 보편적 기본소득, 범용인공지능(AGI), 가사 로봇, 메타버스의 새 세상, 완전자율주행 등이 아직 실현되지 않았고, 샘 올트먼 오픈AI(OpenAI) CEO도 최근 AI 도입 시점에 대한 전망이 지나치게 낙관적이었다고 인정했다고 마크스는 언급했다. 그는 앞으로 AI 도구가 생산성과 수익성을 높이겠지만, 중소기업은 대기업이 비용을 부담하며 기술을 검증할 때까지 신중하게 지켜볼 필요가 있다고 결론 내렸다.