[ITNews] 2023년 12월 첫째 주

“AI가 일자리 대신 월급 깎는다” 유럽중앙은행 보고서

 

인공지능이 일자리를 빼앗을 가능성은 작지만, 자동화의 물결이 임금에 영향을 미칠 것으로 보인다.

유럽중앙은행(ECB) 연구팀이 유럽 16개국에서 9년 동안 수집한 데이터를 기반으로 분석한 결과, AI가 도입된 분야에서 고도로 숙련된 일자리가 2.6~4.3% 증가할 것으로 예상된다.

 

저숙련 일자리도 비교적 안정적이다. AI가 '평균 교육 수준'의 저숙련 및 중숙련 노동자 그룹의 일자리에 큰 영향을 미치지 않을 것으로 예상했다. 연구팀 역시 이런 분석 결과가 기존 자동화의 역사에서 나온 결론과 모순된다는 사실에 놀랐다고 밝혔다. 수작업이 기술로 대체되고 자동화가 확산되면, 항상 기초적인 역량의 일자리가 줄어들었기 때문이다.

하지만 AI는 임금에 영향을 미칠 것으로 보인다. 연구팀은 “명확한 징후”를 식별할 수 없지만, 수집된 데이터를 바탕으로 AI가 임금에 "중립 또는 약간 부정적인 영향"을 미칠 것이라고 결론지었다. 그러나 이런 결론에 도달한 과정에 대해서는 구체적으로 밝히지 않았다.

숙련 노동자와 젊은 전문가는 AI 활용 증가의 혜택을 받는다. 하지만 연구팀은 이번 연구 결과를 신중하게 봐야 하며, 이번 연구가 AI가 미래의 직업 세계에 초래할 수 있는 잠재적 위험을 인식하지 못했을 수 있다고 거듭 지적했다.

빠르게 발전하는 AI 기술은 아직 미지의 영역에 가깝다. ECB 연구팀은 "고용과 임금에 미치는 영향, 따라서 성장과 평등에 미치는 영향은 아직 나타나지 않았다"라고 밝혔다. 유럽연합 노동 시장에 대한 연구 결과는 다른 국가, 특히 미국과는 다르다. 연구팀은 이번 연구 결과가 미국 연구자들의 연구 결과와 일치하지 않는다는 점을 분명히 밝혔다.

미국의 일자리에 대한 AI의 영향에 대한 연구에 따르면, 특히 생성형 AI로 인해 2030년까지 최대 240만 개의 일자리가 사라질 수 있는 것으로 나타났다. IBM을 비롯한 대형 IT 업체도 AI 때문에 수천 명의 직원을 감원할 수도 있으며, 앞으로 많은 일자리가 소프트웨어로 대체될 수 있다고 밝혔다.

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“AI가 일자리 대신 월급 깎는다” 유럽중앙은행 보고서 - ITWorld Korea

“AI가 일자리 대신 월급 깎는다” 유럽중앙은행 보고서

 

 

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중소기업을 위한 클라우드 실속 활용법 9가지

 

클라우드로 전환하지 않고 레거시 기술을 고수함으로써 잃는 것은 무엇일까? 클라우드 컴퓨팅은 비용을 최소화하면서 효율적으로 확장하는 유연성을 제공하므로 SMB는 이를 적절히 활용해 미래 성장 기회를 발굴하고 더 빠르게 혁신하고 사용자 경험을 개선하고 새로운 수익원을 창출할 수 있다. 지금부터 SMB가 클라우드를 활용하는 구체적인 방법과 주의해야 할 점을 살펴보자.

 

클라우드 컴퓨팅의 이점 

이점 1. IT 비용 낮추고 통제 강화
기본적으로 클라우드는 비용을 낮추는 강력한 툴이다. SMB가 물리적 컴퓨팅 또는 스토리지 하드웨어와 소프트웨어를 구매, 구축 또는 유지 관리할 필요를 없애 주기 때문이다. 대신 기업은 클라우드에서 사용한 부분에 한해서만 비용을 지불하며 수요 변화에 따라 용량을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있는데, 이 과정에서 IT 비용을 크게 낮출 수 있다. 2022년 IDC 보고서를 보면, 온프레미스 데이터센터 대신 클라우드에서 리소스를 프로비저닝한 기업이 IT 지출 비용을 연평균 25% 줄였다.

같은 워크로드를 실행할 때, 특히 SMB에서는 클라우드 인프라가 온프레미스 데이터센터에 비해 더 효율적이다. 대부분의 온프레미스 데이터센터는 사용률이 낮으며, 최대 사용량을 지원하기 위해 구매한 여분의 하드웨어가 공간을 차지하고 있다. 하지만 사실 SMB에는 최대 사용량을 장기간 지원하기 위한 인프라가 일반적으로 불필요하다. 거의 쓰지 않는 하드웨어에 묶여 비용 효율성만 떨어뜨릴 뿐이다. 반면 클라우드를 사용하면 전기, 하드웨어, 유지보수 등 자체 서버를 유지 관리하기 위한 초기 자본 비용을 완전히 없앨 수 있다. 

많은 클라우드 서비스 업체는 SMB가 클라우드에서 지출하는 비용을 관리, 통제, 최적화할 수 있도록 지원한다. 기업이 지출을 줄이면서 지출에 따른 가치를 극대화하는 데 도움이 되는 자동화된 클라우드 관리 툴도 기본 제공한다. 대표적인 것이 데이터 수명주기 관리를 자동화하고 사용 빈도가 낮은 데이터를 비용이 더 낮은 스토리지에 저장하는 지능형 계층화 솔루션이다. 이런 솔루션은 자동으로 클라우드 지출을 최적화하고 비용을 줄여준다.

이점 2. 데이터 최대한 활용 
데이터는 모든 기업에 소중한 자산이다. 산업과 지역을 불문하고 기업은 과거 어느 때보다 많은 데이터를 생성하고 있고, 특히 SMB에서 효과적인 데이터 활용은 경쟁사와의 차별화를 결정한다. 그러나 데이터가 가진 잠재력을 최대한 끌어내려면 이 데이터에 액세스해 분석할 수 있는 안전하고 경제적인 툴이 필요하다. 

대량의 데이터, 즉 빅데이터를 처리해서 고유한 인사이트를 파악하고 활용하는 것은 더 이상 방대한 리소스를 보유한 대기업의 전유물이 아니다. 클라우드 기반의 접근 방식은 SMB가 데이터에서 가치를 끌어내기 위한 최첨단 툴에 경제적으로 활용할 수 있는 방법이다. 최신 데이터 아키텍처를 직접 구축하는 데 따르는 복잡하고 값비싼 프로세스를 관리하는 대신 클라우드를 통해 대기업이 활용하는 것과 같은 데이터 기술과 역량을 확보해 관련성 있는 최신 인사이트를 얻고 성장을 가속화할 수 있다. 

 

클라우드에서 피해야 할 일반적인 실수 

유능한 클라우드 서비스 업체를 이용하면 클라우드로 쉽게 전환할 수 있지만 SMB에서 흔히 발생하는 실수를 파악해 대비하는 것도 중요하다. 

실수 1. 하나로 모든 요구를 충족할 수는 없음 
클라우드는 비용을 낮춰주지만, 그렇다고 해서 모든 프레임워크가 원하는 만큼 비용 절감 효과를 제공하는 것은 아니다. 따라서 SMB는 지출한 만큼 최대한의 가치를 얻을 수 있는 관리 툴을 갖춘 서비스 업체를 선택해야 한다. 예를 들어 클라우드 비용 지출 모니터링 및 가드레일을 가능하게 해주는 지능형 계층화 솔루션이 포함된 요금제를 구독하는 것이 좋다.

SMB가 흔히 저지르는 실수 중 하나는 현재의 온프레미스 서버를 같은 컴퓨팅 및 용량으로 그대로 옮기는 것이다. 그러나 그 정도의 컴퓨팅과 용량은 거의 필요가 없다. 폭넓은 파트너 네트워크를 갖춘 유능한 클라우드 서비스 업체를 선택하면, 현재 오버프로비저닝된 온프레미스 환경에서 '적절한 규모의' 클라우드로 전환하도록 도움을 받을 수 있다.

실수 2. 인사이트의 품질은 데이터가 좌우한다
레거시 데이터 입력 프로세스에는 오랜 기간에 걸쳐 오류와 비일관성이 누적되었을 수 있다. 수동 데이터 입력, 불완전한 데이터 집합, 데이터 사일로는 데이터의 품질을 떨어뜨려 인사이트와 의사 결정을 왜곡한다. 의사 결정에 깨끗하고 정확한 데이터를 사용하지 않을 경우 잘못된 조언과 예측으로 이어질 수 있다. 클라우드는 데이터 수집, 데이터 품질, 변환, 분석 및 거버넌스를 개선하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 중복 데이터를 제거하고 다양한 종류의 데이터와 범주를 연결할 수 있는 서비스 등 데이터 관리의 다양한 측면을 다루는 여러 가지 기술을 활용해야 한다.

 

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중소기업을 위한 클라우드 실속 활용법 9가지 - ITWorld Korea

중소기업을 위한 클라우드 실속 활용법 9가지

 

 

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AWS, 기업용 생성형 AI 서비스 아마존 Q 발표…MS 코파일럿 겨냥한 듯

 

AWS의 CEO 아담 셀립스키가 화요일 진행 중인 리인벤트 2023(re:Invent 2023) 컨퍼런스에서 마이크로소프트의 GPT기반 생성형 AI 비서 코파일럿에 대응할 아마존 Q(Amazon Q)를 공개했다.

AWS의 17년에 걸친 데이터 및 개발 전문지식에 기초하여 개발된 아마존 Q는 기업이 애플리케이션 개발, 코드 전환, 비즈니스 인텔리전스 생성, 기업용 애플리케이션을 위한 생성형 AI 비서로 활용, 아마존 커넥트(Amazon Connect) 상품을 통한 고객 서비스 에이전트 지원 등 다양한 기능에서 사용할 수 있을 것으로 전해졌다.

 

 

기업용 애플리케이션을 위한 생성형 AI 비서로서의 아마존 Q

아마존은 기업용 애플리케이션을 위한 생성형 AI 비서로 아마존 Q를 사용하여 기업의 정보 저장소, 코드, 데이터, 기업 시스템을 연결함으로써 대화를 나누고 문제를 해결하며 콘텐츠를 생성하고 인사이트를 얻을 수 있다고 밝혔다. 브라우저와 웹 인터페이스를 통해 액세스하는 웹 기반의 애플리케이션이다.

Q를 기업용 애플리케이션을 위한 비서로 활용하기 위해 기업은 세일즈포스, 마이크로소프트, 구글, 슬랙 등의 제공업체가 제공하는 애플리케이션뿐 아니라 AWS의 S3 스토리지 서비스 등 기존의 데이터 소스에 연결하여 생성형 AI 비서를 구성해야 한다. 현재, 기본적으로 40개 이상의 애플리케이션과 서비스가 지원된다.

 

AWS의 AI 부사장 매트 우드는 “아마존 Q는 연결되면 모든 데이터와 콘텐츠의 인덱싱을 시작하며 모든 것을 학습하여 사업을 파악한다. 여기에는 핵심 개념, 제품명, 조직 구조 등 기업 고유의 모든 세부사항이 포함된다. 이런 소스에서 얻은 데이터도 인덱싱한다”라고 말했다.

우드는 “Q는 또한 생성형 AI를 사용하여 기업 고유의 의미론적정보를 파악하고 수집한다. 이 추가적인 의미론적 정보는 벡터 임베딩(Vector Embedding)으로써 수집되어 Q가 기업 및 산업에 맞춘 관련성이 높은 결과를 제공할 수 있다”라고 덧붙였다.

우드는 직원이 Q 안에서 쿼리를 시도할 때, 이 생성형 AI 비서는 후단에서 일련의 입력 프롬프트를 생성한 후 제공된 모든 기업 정보를 활용하여 관련 데이터를 찾고 답변을 구성하며 소스를 표시한다.

또한, 쿼리에 사용자가 접근할 수 없는 정보가 포함된 답변이 필요한 경우 비서는 답변을 표시하지 않는다고 말하면서 기업 관리자가 데이터에 대한 액세스를 관리하고 부적절한 질문을 제거하기 위해 비서에 대한 추가적인 구성이 가능하다고 덧붙였다.

또한 Q를 사용하여 인터페이스에서 워드 문서, 엑셀 또는 CSV 파일을 직접 업로드하여 인사이트를 얻을 수 있다고 AWS가 밝혔다. 또한 이 비서를 사용하여 서비스나우와 지라 같은 애플리케이션에서 요청을 제시하고 업데이트할 수 있다.

 

아마존 Q의 개발자 지원 기능

셀립스키에 따르면 AWS는 프로그래머가 애플리케이션 개발 중 질문을 할 수 있는 자연어 대화 기능 등 개발자를 지원하기 위한 여러 기능을 아마존 Q에 통합했다.
기조연설 중 셀립스키는 메뉴에서 Q를 선택하여 AWS 관리 콘솔을 통해 접근할 수 있는 이 기능은 사용자가 AWS 콘솔에서 떠나지 않고 AWS에서 애플리케이션을 구축하는 방법에 대한 모범 사례를 조사하고 정보를 반복할 수 있다고 말했다.

CEO는 생성형 AI 비서는 애플리케이션에 관한 쿼리에 답변하면서 사용 빈도 등 여러 요소를 고려하여 관련된 데이터베이스 또는 다른 서비스 상품을 제안할 수 있다고 덧붙였다.
현재 모든 상용 AWS 리전에서 프리뷰 단계인 아마존 Q의 대화형 Q&A 기능도 AWS 챗봇을 통해 AWS의 CMA(Console Mobile Application), 문서 포털 및 다른 웹 사이트, 슬랙 및 팀즈에 통합되었다.

Q는 또한 개발자들이 구동하고 싶은 적절한 AWS EC2 인스턴스를 선택하도록 도울 수 있고, 생성형 AI 비서를 사용하여 콘솔 안에서 직접 문제와 오류를 해결할 수 있다.

IDE, 코드카탈리스트(CodeCatalyst) 안에서의 아마존 Q 통합

AWS는 또한 VSC(Visual Studio Code)와 제트브레인스(JetBrains) 등 IDE(Integrated Development Environment) 안에서 Q를 통합하기 시작했다.

이 기능 덕분에 개발자는 아마존 Q와 채팅하거나 채팅 상자에 ‘/’를 입력하여 동작을 호출하여 IDE 안에서 질문을 하고 도움을 얻을 수 있다. 개발자가 이 기능에 접근하기 위해 최신 AWS 툴킷(Toolkit)으로 업데이트하고 코드위스퍼러(CodeWhisperer)에 로그인해야 한다.

아마존 블로그에 따르면 개발자가 아마존 코드위스퍼러에 로그인하면 IDE에서 아마존 Q 대화 기능을 자동으로 활성화한다. 아마존 Q가 활성화되면 개발자는 코딩 지원을 받기 위한 채팅을 시작할 수 있다.

또한 Q를 사용하여 IDE 또는 아마존 코드카탈리스트 안에서 애플리케이션에 새로운 기능을 추가할 수 있다.

아마존은 “개발자는 IDE에서 양방향 단계별 지시와 모범 사례를 통해 몇 분 안에 자연어 프롬프트에서 애플리케이션 기능으로 이동할 수 있다. 프롬프트를 통해 아마존 Q는 애플리케이션 구조를 파악하고 프롬프트를 논리적인 상세 구현 단계로 구분하려 시도한다”라고 밝혔다.

Q 안에서 동작 명령(/dev)을 호출하고 처리 및 응답해야 하는 작업을 설명함으로써 IDE 안에서 이 기능을 사용할 수 있다.

Q에는 개발자가 기능을 더욱 신속하게 제공하는 데 도움이 되는 추가적인 기능이 있으며, 코드카탈리스트에서 접근할 수 있다.

 

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AWS, 기업용 생성형 AI 서비스 아마존 Q 발표…MS 코파일럿 겨냥한 듯 - ITWorld Korea

AWS, 기업용 생성형 AI 서비스 아마존 Q 발표…MS 코파일럿 겨냥한 듯

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