IT 서비스, AI가 불러올 산업의 변화는?
유구름
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- 산업
Why IT Service?
이미 IT 서비스가 넘쳐나는 시대를 살고 있었던 주제에 왜 갑자기 이걸 공부까지 하고 싶어졌느냐고 하면, 아무래도 역시 AI 때문이라고 할 수 있겠다. 정보기술, 정보통신기술이라 불리는 기술이 일상에 이미 한껏 스며들어 있지만 그럼에도 AI는 그중에서도 유난히 새로운 것인 듯하다.
우리는 원래 논리를 0과 1의 숫자 형태로만 표현할 수 있는 시대를 지나, 어떤 규칙에 따라 사람의 언어로 결과물을 띄우는 시대를 살고 있었다. 정확히 어떤 원리인지는 몰라도, 특정 방법으로 입력을 하면 그게 무언가에 대응되어 내가 원하는 출력값을 띄운다는 걸 패턴으로 배운 시대. 표현하자면 아래와 같은 느낌이다.
AI 이전 웹 서비스와 사람의 관계
사람의 언어 입력
→ (특정 방식으로 입력)
→ (규칙에 따라 특정 값에 대응)
→ (해당 값이 다시 특정 언어에 대응)
→ 사람의 언어 출력
→ (특정 방식으로 입력)
→ (규칙에 따라 특정 값에 대응)
→ (해당 값이 다시 특정 언어에 대응)
→ 사람의 언어 출력
그런데 AI는 이미 쌓여 있는 데이터를, 즉 수많은 논리를 인간의 추가적인 조율 없이도 인간이 알아들을 수 있는 언어로 뽑아낸다는 점에서 특이하다. AI가 무언가를 만들었다고 할 때, 생산이 아니라 생성을 쓰는 이유다.
생산과 생성의 차이
•
생산(生産) | 인간이 생활하는 데 필요한 각종 물건을 만들어 냄.
•
생성(生成) | 사물이 생겨남. 또는 사물이 생겨 이루어지게 함.
뭔가 이야기가 곁으로 많이 튄 것 같지만, 요지는 이렇게 생성에 능한 AI 덕분에 ICT 서비스의 개발이 기하급수적으로 늘어났다는 거다. 이 과정을 이해하는 데 있어서 'IT 서비스'라는 산업의 영역을 공부하는 게 도움이 되겠다는 판단에서 첫 번째 스터디 주제로 이걸 골랐다.
기록의 목적이 다른 누군가에게 잘 요약된 한 페이지 정리보을 제공하는 건 아니기 때문에 책 내용을 그대로 옮기는 건 큰 의미가 없을 것 같고... 아래로는 스터디를 진행하면서 내가 남겼던 질문, 그리고 스터디 메이트와 대화를 하며 닿은 결론이나 새로운 질문을 적어두었다.
AI, 결국 IT 서비스의 한 축에 불과한가?
1.
지금은 AI가 IT 업계에서 가장 뜨거운 감자라, 기존 서비스들이 진행하던 업무를 AI가 대체 또는 보조하며 효율화하는 게 관건인 시기로 보인다. 효율화 붐이 한 차례 지나가면 IT 서비스 업계에 다시 안정기가 찾아올까? 즉, 이전처럼 현존하는 서비스가 안정적으로 운영할 수 있도록 돕는 사후관리가 대부분인 시기가 찾아올까?
•
과거 유지보수 중심의 안정기는 찾아오지 않을 것이다.
◦
데이터는 계속 만들어지기 때문에 지속적인 학습을 통해 뒤처지지 않는 게 중요한 시대가 올 것이다.
◦
→ 하지만 그렇다면 최적화가 유지보수의 다른 이름이 되지 않을까?
2.
AI 전환과 인프라에 막대한 규모의 자본이 몰리고 있다. 하지만 AI를 붙여 만들어낸 새로운 툴 덕분에 모두의 생산성이 증가할 거라고 기대할 수 있을까? IT 인프라에 투자한 돈에 비해 매출 성장이 그만큼 크지 않다면?
3.
Idea Dump
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기술적 발전은 계속되지 않을까? 인터넷 다음은 AI가 나왔고, AI 다음에 로봇이 나왔다. (물론 이렇게 순차적으로 등장한 게 아니라 산발적으로 이미 잘 발전하고 있었다는 걸 알고 있고, 대중이 알 만큼의 임팩트가 나온 기준에서의 이야기) 그러니 발전은 그 이후에도 계속되지 않을까.
•
AI와 소프트웨어의 발전은 구분하는 게 좋겠다. 소프트웨어의 기술적 발전이 계속되면, 오히려 그 기술력을 바탕으로 서비스 자체가 경쟁력을 갖는 시대가 오지 않을까? ← 스터디를 진행한지 한달이 넘게 지났는데, 이 말이 정확히 무슨 의미였는지 기억이 나지 않는다.
•
AI 이용의 폭발적인 증가
◦
문서 번역 관련, 실제로 출판되는 책도 역자가 제미나이인 경우가 많아지고 있다.
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바이브 코딩도 가능한 시기 → 분명 AI slop에 해당하는 어플이 많아질 것
▪
◦
이런 AI의 결과물이 AI 인프라에 위협이 될까?
▪
인프라보다는 사용자에게 부담이 된다. 저품질의 콘텐츠와 서비스를 걸러내는 건 사용자의 몫.
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링크드인이든 인스타그램이든 등장하는 콘텐츠의 주제도 대부분 비슷하다.
◦
트렌드 세팅이 참 쉬워진 시대
◦
FOMO는 언제나 있었지만 과거에는 사람이 사람을 좇아갔던 것
▪
이제는 AI가 만들어낸 알고리즘에 사람이 들어가는 모양새가 된다.
•
AI로 돈을 버는 게 쉽지 않다.
◦
AI Companion, 돈을 벌 수 있는 산업이기 때문에 VC에서 계속 띄울 것이다
▪
비즈니스 모델의 한계
•
사용자가 늘어날수록 서비스 공급자 입장에서는 토큰 비용이 늘어나서 오히려 마진이 안 남는 기형적인 구조. 이미지 생성, 텍스트가 많아지면 구독료로는 감당이 안 된다.
•
그러면 클로드, 챗지피티처럼 사용량에 따라 과금하면 안되나?
→ 그정도의 지불의향이 없다. 생산성 AI와 콘텐츠 AI는 사용자의 지불 의사가 다르다.
사이버 보안 시장은 얼마나 성장할 수 있을까?
1.
기술자들이 진입을 꺼리는 분야 중 하나가 바로 사이버 보안 시장이라고 한다. 책에서 언급되었듯 매출에 직접적인 기여를 하지 않아 성과 인정이 약한 반면, 실패했을 때의 리스크가 너무 크기 때문이다.
•
실제로 성과 측정이 어렵다. 경영진 입장에서는 '사고가 안 나는데 이렇게 값비싼 보안 서비스를 구매해야 하는가'라는 의문을 갖기 쉽다.
•
반면 해킹으로 인해 고객 정보가 유출되거나 기업 기밀이 유출되면 기업 이미지 실추, 과징금, 신뢰도 하락 등으로 이어진다. 리스크가 너무 크다.
•
결국 규모를 키워야 하는데 레퍼런스가 없는 스타트업이 대기업이나 정부 기관의 수주를 받는 것은 현실적으로 불가능하다. B2B 직접 판매보다도 대형 보안 기업에 기술을 공급하는 방식으로 접근할 수밖에...
◦
현재 잘 나가는 보안 스타트업의 출발점과 레퍼런스, 성장 과정은 어떻게 될까?
2.
수요는 있지만 공급자의 리스크가 큰 구조적 문제를 어떻게 해결하고 있을까?
•
혹은, 지금 기업가들은 어떻게 접근하고 있을까?
사이버 보안과 개인정보 보호는 다른가?
1.
개념 정리
a.
사이버 보안: 해킹, 랜섬웨어 등 외부의 침입으로부터 시스템 전체를 방어
b.
개인정보 보호: 수집된 개인 데이터가 목적 외로 사용되지 않도록 관리하는 법적, 제도적 접근
2.
최근 정보 유출로 이슈가 되었던 쿠팡의 경우, 개인정보 유출의 문제에 해당한다. 그리고 그 문제는 사람 때문에 발생했다고 하는데, 데이터가 중요해진 환경에서 이런 부분은 어떻게 보완해야 하는가?
a.
내부 통제 시스템
b.
거버넌스
c.
또 없나?
3.
기업 차원에서 방지할 수 있는 방법이 현실적으로 있을까?
Reference
•
이래학, 『2026~2027 대한민국 산업지도』
•
남혁진, 『40일간의 산업일주』
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