오픈AI, 싱킹 머신즈와 아시아태평양 지역 핵심 파트너십 체결

싱킹 머신즈 데이터 사이언스는 오픈AI와 협력하여 아시아 태평양 지역의 더 많은 기업들이 인공지능을 실질적인 비즈니스 성과로 전환할 수 있도록 지원합니다. 이번 협력을 통해 싱킹 머신즈는 해당 지역에서 오픈AI의 첫 번째 공식 서비스 파트너로 자리매김하게 되었습니다.

이번 제휴는 아시아 태평양 지역의 AI 도입이 가속화되는 시점에 이루어졌습니다. IBM 연구에 따르면, 기업의 61%가 이미 AI를 사용하고 있지만, 많은 기업이 시범 운영 단계를 넘어 의미 있는 비즈니스 성과를 달성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 싱킹 머신즈와 오픈에이이는 ChatGPT 엔터프라이즈에 대한 경영진 교육, 맞춤형 AI 애플리케이션 개발 지원, 일상 업무에 AI를 통합하는 방법에 대한 지침을 제공함으로써 이러한 격차를 해소할 것입니다.

싱킹 머신즈의 스테파니 사이(Stephanie Sy) 창립자 겸 CEO는 역량 구축에 초점을 맞춘 파트너십을 강조하며 "우리의 사명은 신기술 도입을 넘어섭니다. 조직이 AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 핵심 역량, 전략적 프레임워크, 지원 시스템을 갖추도록 돕는 것입니다. 인간과 AI의 협업을 통해 업무의 미래를 재구성하고, 아시아 태평양 지역 전역의 사람들에게 AI가 실질적인 가치를 제공하도록 최선을 다하겠습니다"라고 말했습니다.

싱킹 머신즈와 함께 AI 시범 운영에서 실질적 성과로

AI 뉴스와의 인터뷰에서 시는 기업들이 AI 도입에 대해 흔히 보이는 장애물로 사고방식을 지목했습니다. 많은 조직이 AI를 근본적인 비즈니스 변혁이 아닌 단순한 기술 구매로 취급합니다. 이로 인해 시범 프로젝트가 중단되거나 확대되지 못하는 경우가 많습니다.

"핵심 문제는 기업들이 AI를 비즈니스 혁신이 아닌 기술 도입으로 접근하는 경우가 많다는 점입니다,"라고 그녀는 지적했습니다. "이로 인해 확장 불가능한 파일럿 프로젝트가 발생하는데, 이는 세 가지 핵심 요소가 결여되었기 때문입니다: 원하는 가치에 대한 강력한 리더십의 합의, AI를 내재화하기 위한 업무 프로세스 재설계, 그리고 인력 역량 강화에 대한 투자입니다. 비전, 프로세스, 인력이라는 이 세 가지 기둥을 제대로 구축하면 파일럿 프로젝트는 광범위한 영향력으로 진화합니다."

핵심은 리더십

경영진들은 여전히 AI를 전략적 우선순위가 아닌 기술적 이니셔티브로 보는 경우가 많다. 시는 이사회와 최고 경영진이 방향을 설정해야 한다고 강조한다. AI가 성장을 주도하는 요소인지, 아니면 단순히 관리해야 할 위험인지 결정해야 한다는 것이다.

"리더십이 방향을 제시합니다: AI는 전략적 성장 동력인가, 아니면 관리 대상 위험인가? 그들의 역할은 우선순위 결과를 정의하고, 위험 수용 수준을 설정하며, 명확한 책임 소재를 할당하는 것입니다."라고 그녀는 말했다. 싱킹 머신즈는 종종 경영진 워크숍으로 시작하는데, 여기서 리더들은 ChatGPT 같은 도구가 가치를 창출하는 지점, 이를 통제하는 방법, 확장 시점을 탐구한다. "이러한 상향식 명확성이 AI를 실험에서 핵심 기업 역량으로 전환시키는 요소입니다."

실무에서의 인간-AI 협업

시(Sy)는 "인간-AI 협업을 통한 업무의 미래 재창조"를 자주 논의한다. 그녀는 이를 실제 적용 시 "인간 주도(human-in-command)" 모델로 설명했는데, 여기서 인간은 판단, 의사 결정, 예외 처리 등에 집중하고 AI는 데이터 검색, 초안 작성, 요약 같은 일상적 업무를 관리한다.

"인간 주도 접근법은 업무를 재설계하여 사람이 판단과 예외 상황에 집중하고, AI가 검색, 초안 작성, 일상적 단계를 처리하도록 하는 것입니다. 모든 과정은 감사 추적과 출처 링크를 통해 투명하게 진행됩니다."라고 그녀는 설명했습니다. 이로 인한 혜택은 시간 절약과 품질 향상으로 측정됩니다.

씽킹 머신즈 워크숍에서 ChatGPT를 활용하는 전문가들은 하루 1~2시간을 절약하는 경우가 많습니다. 연구 결과도 이를 뒷받침하는데, 시는 MIT 연구를 인용하며 고객센터 상담원의 생산성이 14% 증가했으며, 특히 경험이 적은 직원들 사이에서 가장 큰 효과가 나타났다고 밝혔습니다. "이는 AI가 인간의 역량을 대체하는 것이 아니라 보완할 수 있다는 분명한 증거입니다"라고 그녀는 덧붙였습니다.

내장형 안전장치 탑재 에이전틱 AI

싱킹 머신스의 또 다른 핵심 초점은 단일 질의를 넘어 다단계 프로세스를 관리하는 에이전틱 AI다. 단순히 질문에 답하는 대신, 에이전틱 시스템은 연구 조정, 양식 작성, API 호출을 수행하며 전체 워크플로우를 조율하면서도 인간의 통제권을 유지한다.

"에이전틱 시스템은 단순 Q&A를 넘어 다단계 실행으로 업무 수준을 높입니다: 연구 조정, 브라우징, 양식 작성, API 호출을 통해 팀이 더 빠르게 업무를 수행하도록 하며, 인간이 프로세스를 감독합니다"라고 Sy는 설명했습니다. 속도와 생산성 향상이라는 장점과 함께 위험도 존재합니다. "적절한 가드레일 부재를 방지하기 위해 인간 감독과 감사 가능성의 원칙은 여전히 중요합니다. 당사의 접근 방식은 에이전트 기능과 기업 통제 및 감사 기능을 통합하여 모든 작업이 추적 가능하고 되돌릴 수 있으며 확장 전에 정책에 부합하도록 보장합니다."

신뢰를 구축하는 거버넌스

AI 도입이 가속화되는 반면 거버넌스는 종종 뒤처집니다. Sy는 거버넌스가 일상 업무에 통합되지 않고 단순한 서류 작업으로 취급될 때 실패한다고 경고했습니다.

"우리는 인간이 통제권을 유지하도록 하고, 승인된 데이터 소스 사용, 역할 기반 접근 통제 시행, 감사 추적 유지, 민감한 작업에 대한 인간 승인 요구 등 일상 운영에서 거버넌스를 가시화합니다."라고 그녀는 설명했다. Thinking Machines는 또한 "통제 + 신뢰성" 프레임워크를 적용해 신뢰할 수 있는 콘텐츠로 검색을 제한하고 인용 출처를 포함한 답변을 제공한다. 이후 금융, 정부, 의료 등 분야별 현지 규정을 충족하도록 워크플로우를 조정한다.

시에게 성공은 정책 수로 측정되지 않고 감사 가능성과 낮은 예외 발생률로 평가된다. "효과적인 거버넌스는 팀이 배포하는 내용을 신뢰하게 함으로써 오히려 도입을 가속화합니다"라고 그녀는 말했다.

지역적 맥락, 지역적 규모

아시아 태평양 지역의 문화적·언어적 다양성은 AI 확장에 독특한 과제를 제시합니다. 보편적 모델은 거의 통하지 않습니다. 시는 검증된 전략은 먼저 현지에서 솔루션을 구축한 후 신중하게 확장하는 것이라고 강조했습니다.

"글로벌 템플릿은 현지 워크플로우를 무시할 때 실패합니다. 올바른 플레이북은 현지에서 구축하고 신중하게 확장하는 것입니다: AI를 현지 언어, 양식, 정책, 에스컬레이션 경로에 맞게 맞춤화한 후 거버넌스 프레임워크, 데이터 커넥터, 영향력 지표처럼 잘 적용되는 요소들을 표준화하세요"라고 그녀는 설명했습니다.

싱가포르, 필리핀, 태국에서 Thinking Machines가 채택한 접근법이 바로 이것이다. 현지 팀과 먼저 가치를 입증한 후 지역적으로 확장하는 방식이다. 목표는 획일적인 챗봇이 아니라 확장성을 보장하면서도 현지 맥락을 존중하는 신뢰할 수 있고 반복 가능한 패턴이다.

도구보다 역량

AI 기반 업무 환경에서 가장 중요한 역량에 대해 묻자, 시는 지속 가능한 확장은 소프트웨어뿐만 아니라 역량에서 비롯된다고 강조했다. 그녀는 세 가지 핵심 범주를 제시했다:

• 경영진 리터러시: 리더가 성과를 정의하고 가이드라인을 설정하며, AI를 언제 어디서 확장할지 판단하는 능력.
• 워크플로우 설계: 인간과 AI 간 업무 인계 과정을 재설계하고, 누가 초안을 작성하며 누가 승인하는지, 예외 사항이 어떻게 상급자에게 보고되는지 명확히 하는 능력.
• 실무 기술: 신뢰할 수 있는 출처에서 정보를 효과적으로 프롬팅, 평가, 검색하여 답변이 단순히 그럴듯한 수준이 아닌 검증 가능하도록 보장하는 능력.

"리더와 팀이 이러한 기초적 이해를 공유할 때, 도입은 실험 단계에서 반복 가능한 생산 수준 결과로 진화합니다"라고 그녀는 말했습니다. 싱킹 머신즈 프로그램에서 많은 전문가들은 단 하루 워크숍 후 매일 1~2시간을 절약한다고 보고합니다. 현재까지 다양한 직무의 10,000명 이상이 교육을 받았으며, 일관된 패턴이 나타나고 있습니다: "기술 + 거버넌스가 확장을 가능케 한다."

앞으로 다가올 산업 변혁

5년 후를 내다보며, 시는 AI가 초안 작성 보조 도구에서 핵심 비즈니스 기능을 완전히 수행하는 수준으로 진화할 것이라고 전망합니다. 그녀는 소프트웨어 개발, 마케팅, 서비스 운영, 공급망 관리 분야에서 상당한 성과가 있을 것으로 예상합니다.

"차세대 물결에서는 세 가지 구체적 패턴이 나타날 것입니다: 금융 분야의 정책 인식형 어시스턴트, 제조업의 공급망 공동 조종사, 소매업의 맞춤형이면서도 규정 준수형 고객 경험—각각 인간 검증 포인트와 검증 가능한 출처로 구축되어 리더들이 확신을 가지고 확장할 수 있도록 할 것입니다"라고 그녀는 전망했습니다.

실용적인 사례로는 싱킹 머신즈가 필리핀 제도 은행과 구축한 BEAi 시스템이 있다. 이 검색 강화 생성(RAG) 시스템은 영어, 필리핀어, 태글리쉬를 지원하며, 출처와 페이지 번호가 연결된 답변을 제공하고 정책 업데이트를 이해하여 복잡한 문서를 실무 직원 지침으로 전환한다. "이것이 바로 'AI 네이티브'의 실제 모습입니다"라고 시는 언급했다.

싱킹 머신즈, 아시아태평양 지역으로 AI 확장

OpenAI와의 파트너십은 싱가포르, 필리핀, 태국에 위치한 싱킹 머신즈 사무소를 통해 우선 출시된 후 아시아태평양 전역으로 확대될 예정이다. 향후 계획에는 금융, 소매, 제조업 등 AI가 특정 과제를 해결하고 새로운 기회를 창출할 수 있는 분야별 맞춤형 서비스 제공이 포함된다.

시에게 목표는 분명합니다: "AI 도입은 단순히 새로운 도구를 실험하는 것이 아닙니다. 조직이 시범 운영에서 지속적인 영향력으로 나아갈 수 있도록 비전, 프로세스, 역량을 구축하는 것입니다. 리더십, 팀, 기술이 조화를 이룰 때 AI는 지속적인 가치를 창출합니다."

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