IBM, 새로운 AI 모델로 생산성 40% 향상 목표

IBM(International Business Machines Corp.)은 기업용 AI에 대한 논의를 더 큰 모델 구축에서 비즈니스 운영 재구축으로 전환하며, 2030년까지 고객에게 40%의 생산성 향상을 제공하는 것을 목표로 하는 새로운 도구 세트를 발표했습니다. 보스턴에서 열린 Think 컨퍼런스에서 공개된 이 전략은 IBM을 파운데이션 모델 개발업체의 직접적인 경쟁자가 아닌, 기업이 AI 에이전트를 대규모로 배포하고 관리하기 위한 필수적인 오케스트레이션 계층으로 포지셔닝합니다.

IBM의 Arvind Krishna CEO는 "앞으로 1~2년 안에 기업 세계는 두 진영으로 나뉠 것입니다. AI가 비즈니스를 운영하는 회사와 AI가 여전히 프로젝트인 회사입니다"라고 말했습니다. "이러한 회사의 차이는 단순히 기술에 국한되지 않고, 그들의 운영 모델에 달려 있을 것입니다."

이러한 전환을 가능하게 하기 위해 IBM은 여러 공급업체의 AI 에이전트를 관리하고 감사할 수 있는 컨트롤 플레인인 watsonx Orchestrate의 새 버전과 새로운 에이전트 생성을 위한 개발 환경인 IBM Bob을 발표했습니다. 회사는 내부 성공 사례를 공유했는데, 'Ask HR'이라는 봇이 직원 확인 서류 생성을 위한 접점을 18개에서 단 1개로 줄였다고 밝혔습니다. 이러한 엔드 투 엔드 프로세스 재설계가 바로 IBM이 고객에게 판매하려는 핵심입니다.

이번 조치는 IBM이 AI 도입을 재무 결과로 연결시키려는 시점에서 이루어졌습니다. 회사는 1분기 매출로 159억 2,000만 달러를 기록했지만, 광범위한 소프트웨어 시장 우려 속에 주가는 압박을 받아왔습니다. IBM은 기업 통합 및 워크플로 자동화라는 복잡한 작업에 집중함으로써 혼잡한 모델 구축 시장과는 차별화된 지속 가능하고 수익성 높은 비즈니스를 개척할 수 있다고 보고 있습니다.

전구에서 전기 모터로

Krishna CEO는 기업용 AI의 현재 상태를 전력 도입 초기 단계에 비유하며, 대부분의 회사가 여전히 이메일 요약이나 회의 준비와 같은 작고 유용한 작업인 '전구' 용도로만 AI를 사용하고 있다고 주장했습니다. 그는 "유용하지만 회사가 운영되는 방식을 진정으로 재정의하지는 않습니다"라고 말했습니다. IBM의 새로운 AI 운영 모델의 목표는 AI가 비즈니스의 핵심 '공장'을 가동하여 생산과 효율성을 근본적으로 바꾸는 '전기 모터' 단계로 이동하는 것입니다. 이는 인간의 접점을 제거하기 위해 프로세스를 처음부터 다시 설계하는 것을 포함하며, Krishna CEO는 이것이 상당한 수익을 창출하는 열쇠라고 주장합니다. 그는 "단계를 없애는 것부터 시작하지 않습니다. 얼마나 많은 접점을 제거할 수 있는지부터 시작합니다"라고 말했습니다.

구현의 난제

주요 보험사이며 IBM의 고객인 Elevance Health는 이러한 과제와 기회를 잘 보여줍니다. 이 회사는 클레임 처리와 복잡한 혜택 질문에 답할 수 있는 디지털 어시스턴트에 AI를 사용하고 있습니다. Ratnakar Lavu 최고 디지털 정보 책임자(CDIO)는 이러한 도구의 성공적인 배포를 위해서는 비즈니스 팀과 기술 팀 간의 깊고 지속적인 협력과 엄격하고 투명한 거버넌스가 필요하다고 말했습니다. Lavu는 개별 AI 기반 프로세스에서 명확한 ROI를 보고 있지만, "최종 결과를 확인하기 위한 프로세스의 연결성"이 여전히 어려운 부분이라고 언급했습니다. 이는 OpenAI와 같은 경쟁사를 포함한 다양한 제공업체의 에이전트를 관리하도록 설계된 IBM의 watsonx Orchestrate가 해결하고자 하는 바로 그 과제입니다.

IBM의 전략은 대기업들이 어렵고 비용이 많이 드는 내부 구조 조정을 단행하도록 설득하는 데 달려 있는 장기적인 승부수입니다. 이러한 혁신을 위한 도구와 청사진을 제공함으로써 IBM은 AI 기반 기업의 중추 신경계가 되고자 합니다. 회사는 또한 대규모 기관의 보안 및 거버넌스 요구 사항을 충족하기 위해 온프레미스 및 에어갭 AI 환경을 지원하는 Sovereign Core 제품의 정식 출시를 발표했습니다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.