“AI가 ‘사장님이 잘 읽는 김대리의 보고서’를 이해하지 못하는 이유와 그 해결책!”

안녕하세요 여러분! 오늘은 최근 카이스트 AI 대학원에서 열린 ‘AI 기술설명회’ 소식을 통해, AI 기술이 우리 사회와 경제에 어떤 의미와 영향을 미칠지 함께 생각해보려 합니다. 이 행사에서 크라우드웍스가 선보인 최신 AI 데이터 전처리 기술과 그 기술이 어떻게 현실 문제를 해결하는지 알아보면서, AI가 단순한 도구 그 이상으로 우리 삶과 일터에 깊숙이 스며들고 있음을 재확인할 수 있었는데요. 그 내용을 바탕으로 살펴볼 사회적 영향과 경제적 관점, 두 가지를 중점으로 풀어볼게요.

 

## 사회적 영향: AI, 문서의 ‘의미’ 읽어내기와 소통의 패러다임 변화

 

많은 분이 AI 하면 데이터를 빠르게 처리하는 ‘스마트 도구’를 떠올리실 텐데요, 크라우드웍스 양수열 CTO가 강연에서 강조한 부분은 AI가 단순히 텍스트를 ‘읽는 것’을 넘어서 텍스트에 담긴 ‘의미’를 파악해야 문서 내 정보를 제대로 활용할 수 있다는 점이었습니다. 우리가 일상에서 쓰는 보고서나 계약서, 정책 문서 등은 단순한 글자가 아니라 ‘의도’, ‘맥락’, ‘환경’이라는 복잡한 의미 덩어리를 품고 있잖아요?

 

예를 들면, 직장 내에서 "사장님이 잘 읽는 김대리의 보고서"가 왜 중요한지 생각해보면, 단어 하나하나만 정확히 전달하는 게 아니라, 보고서가 전하고자 하는 메시지, 숨은 우려나 기대를 제대로 파악하지 못하면 결국 소통의 실패를 낳게 됩니다. AI도 마찬가지예요. 차트나 다이어그램, 표 같은 시각적 요소를 단순 이미지가 아닌 ‘문맥의 일부’로 이해해야만 AI가 질 높은 검색과 응답을 할 수 있다는 점. 이 부분이 요즘 ‘검색증강생성(RAG)’ 기술에 핵심이 되고 있답니다.

 

사회적으로 보면, 이런 의미 기반 메타데이터 기술은 교육, 의료, 법률, 행정 등 다양한 분야에서 ‘정보 접근성’과 ‘투명성’을 크게 개선할 힘이 있어요. 예컨대, 시민들이 복잡한 정책 문서를 쉽게 이해하도록 돕거나, 의료 기록에서 중요한 패턴을 빠르고 정확하게 찾아내 의사와 환자의 의사소통을 돕는 사례를 상상해보세요. 특히 한국 문서 특유의 복잡한 양식과 구조에 최적화한 기술 덕분에, 정부나 대기업들이 더 효과적으로 데이터를 활용해 국민과 고객 여러분의 삶을 개선하는 데 기여할 수 있겠죠.

 

## 경제적 관점: AI 데이터 전처리로 혁신 가속, 신시장과 일자리의 변동

 

크라우드웍스가 선보인 ‘알피 날리지 컴파일러’ 같은 고도화된 데이터 전처리 솔루션은 대형언어모델(LLM)의 성능을 극대화하는 데 없어서는 안 될 역할을 합니다. LLM이 아무리 똑똑해도, 바탕이 되는 데이터가 ‘찌꺼기’ 같다면 좋은 결과를 낼 수 없기 때문이에요. 그렇기에 데이터 전처리는 AI 산업 전반에서 ‘품질 보증’과 같은 위치에 있어, 이제 AI 개발자와 기업이 반드시 투자하고 공 들여야 할 핵심 단계입니다.

 

경제적으로 의미 있는 점은, 이런 전처리 기술이 국내 AI 생태계 경쟁력 강화에 크게 기여한다는 사실입니다. 외산 파서가 한국 문서의 독특한 문화적 특성을 이해하지 못해 생기는 오류를 줄이고, 정부와 기업이 안전하게 AI를 활용할 수 있게 만드는 일은 국내 시장을 위한 맞춤형 AI 솔루션 개발을 촉진시켜요. 이로 인해 AI 스타트업과 관련 중소기업들이 활기를 띠고, AI 전주기에서 일자리가 늘어나는 긍정적인 순환을 기대할 수 있습니다.

 

실제로, 미국 실리콘밸리에서는 이미 AI 산업 확장으로 데이터사이언티스트, 데이터 엔지니어뿐 아니라 ‘AI 설명가(Explainability Specialist)’와 같은 전문직종이 새롭게 생겨나고 있어요. 한국도 국산 AI 기술이 고도화되면서 비슷한 직종과 신시장 형성에 선도적 역할을 할 수 있답니다. 결국, 이런 ‘AI 기술의 내재화’는 단순히 기술 도입을 넘어서, AI 관련 생태계 전반의 자생력과 국제 경쟁력을 키우는 출발점이 되는 셈입니다.

 

## 흥미로운 에피소드: AI가 ‘보고서 독해’를 못했던 이유

 

마지막으로, 강연 제목이 ‘사장님이 잘 읽는 김대리의 보고서, AI는 왜 못 읽을까?’라는 점이 참 인상적이었는데요. 실제 업무 중 AI가 중요한 내용 요약이나 보고서 분석에서 계속 엉뚱한 답변을 하던 사례가 꽤 많았습니다. 예를 들어, AI가 차트 숫자만 읽고 “매출이 올랐다”라고 단순 판단했지만, 정작 보고서 본문에서는 “특정 지역에서만 매출이 올랐다”라는 맥락을 놓쳤죠. 이처럼 AI가 ‘문서 내 맥락 전반’을 이해하지 못하면 실제 비즈니스 현장에선 무용지물이 될 수 있어, ‘의미 있는 데이터 전처리’가 필수불가결한 이유입니다.

 

---

 

요약하자면, 이번 카이스트 AI 기술설명회에서 크라우드웍스가 밝힌 최신 데이터 전처리기술은 AI가 한국어 문서 특유의 복잡한 의미를 제대로 읽고 이해하는 데 한 걸음 더 가까워지게 해주었습니다. 사회적 차원에선 더 나은 정보 접근과 소통의 혁신을, 경제적 관점에선 국내 AI 산업의 경쟁력 강화와 일자리 창출을 기대할 수 있겠죠?

 

AI가 우리 생활 곳곳에 깊게 자리 잡아가는 지금, 이런 기술들이 우리 사회와 경제에 어떤 새로운 활력을 불어넣을지 앞으로도 계속 주목해보면 좋겠습니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요? 댓글로 여러분의 의견도 공유해 주세요!

 

오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사드리고요, 다음에도 AI와 기술이 만드는 흥미로운 이야기로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!