‘일의 미래’ 여는 AI·ML, 워크데이가 AI 기술을 활용하는 방법

“워크데이는 오래 전부터 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 일의 미래를 뒷받침할 것이라고 확신했다.”

기업용 인사·재무관리 분야 클라우드 애플리케이션 전문기업인 워크데이가 10년 전부터 AI와 ML 기술에 투자해 자사 플랫폼에 내재화해 발전시켜 왔고, 수많은 기업들이 워크데이 솔루션을 활용해 AI·ML 기술을 현업에 적용하고 있다고 강조하고 나섰다.

데미안 리치(Damian Leach) 워크데이 아시아태평양 및 일본(APJ)지역 최고기술책임자(CTO)는 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 워크데이코리아(지사장 이상훈)가 23일 가진 기자간담회에서 “워크데이는 AI와 ML을 워크데이의 플랫폼 핵심에 내재화시켰다”며 “최근 오픈AI의 챗GPT 등 생성형 AI와 ML의 발전이 눈부신 상황이지만 워크데이는 10년 전부터 고객을 위해 AI과 ML 역량을 개발하고 제공해 왔다”고 강조했다.

리치 CTO는 특히 “워크데이는 AI와 ML에 대해 생각하고 구현하는 방식이 다른 모든 기업용 소프트웨어 회사와는 차별화된다”고 내세우며 “워크데이는 AI와 ML을 기술 플랫폼의 가장 핵심에 내장시키는 플랫폼 우선 접근을 취하고 있다”고 말했다.

이어 그는 “ML은 많이 사용할수록 좋아지기 때문에 수백만 사용자가 동일한 플랫폼에서 수십 개의 애플리케이션을 지속적으로 사용하면 더 빠른 속도로 개선된다”면서 “워크데이는 6000만명 이상의 사용자들이 해마다 약 4420억건의 트랜잭션을 실행시키고 있다”고 밝혔다.

리치 CTO는 이날 워크데이가 바라보는 AI와 ML의 기대효과와 활용 방식, 차별점과 AI 기술 활용에 필요한 과제 등 다양한 내용을 소개했는데, 그 핵심 내용을 일문일답 형식으로 정리했다.

AI와 ML이 기업에 가져다줄 수 있는 기대효과는 무엇이라고 보는가.

워크데이는 AI, ML 기술이 직원의 경험을 크게 개선해 그들이 가진 역량을 최대한 활용하는데 중요한 역할을 할 수 있다고 본다. AI, ML 기술은 사람(직원)들이 더욱 몰입할 수 있는 경험을 제공해 성과(Performance)를 극대화할 수 있을 것이다. 그 결과로 사람들에게 더 많은 권한을 부여할 수 있을 것이다. 또한 비대면 태스크 자동화로 (정확성과 생산성을 개선해) 보다 매끄러운 운영이 가능하다고 본다. 그리고 AI 기술이 뒷받침해줌으로써 사람들이 보다 자신 있게 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줄 수 있을 것이다.

워크데이는 아직까지 사람이 가장 중요한 역할을 하고 있으며, 그 과정에서 기술은 인사이트를 제공하고 이제 의사결정을 예측을 도와주는 그런 보조적인 역할을 한다고 본다.

AI, ML의 기반이 되는 데이터셋은 어느 정도로 활용하고 있는가.

워크데이의 의사결정 엔진에는 다양한 연료가 쓰인다. 워크데이의 트랜잭션 건수는 4420억건에 달하고, 6000만명의 사용자들이 이런 트랜잭션을 발생을 시키고 있다. 실제 처리가능한 태스크도 4만5000개가 넘는다. 이러한 탄탄한 연료를 가진 엔진을 제공하기 때문에 워크데이는 비교적 정확한 예측을 제공을 해줄 수 있다. 이는 최신 기술을 도입해 새로운 아이디어로 구현한 것이 아니라 10년 전부터 꾸준히 해온 것이다.

챗GPT가 화제가 됐지만 우리 관점에서 챗GPT는 ‘꼬마’라고 생각된다. 워크데이는 10년 동안 이 부분에 투자하고 발전시켜왔기 때문에 의사결정을 더 빠르게 하고 그 품질도 높일 수 있다. 보다 집중되고 정확도가 높은 의사결정을 뒷받침할 수 있다.

실제 제공하고 있고 기업이 사용하고 있는 AI 사례(Use Case)가 있는가.

인적자본관리(HCM), 사용자 경험, 재무관리 등 다양한 분야에서 40가지 이상이 활용되고 있다.

예를 들어 워크데이 스킬 클라우드(Skills Cloud)는 AI와 ML을 활용해 사람들의 언어에서 스킬이 어떻게 사용되는지 상관관계를 파악하고 스킬 중심 인력에 대규모로 매핑시킨다. ‘워크데이 HCM’ 고객의 절반 이상이 스킬 클라우드를 이미 사용하고 있고, 5년 전 출시된 이래 50억 건 이상의 스킬 사용을 처리했다. 또 사내에서 ‘탤런트 마켓플레이스(Talent Marketplace)는’ 유능한 인재를 놓고 부서 간 경쟁을 할 수 있다. 이는 중요한 인력이 유출되지 않고 잘 유지, 보호하는데 기여할 수 있다.

재무팀의 경우, 한 달 내내 그리고 분기말까지 정보를 취합하고 거래 수지를 맞추는 작업에 지나치게 많은 시간을 할애하는데, 워크데이의 AI와 ML을 이용하면 재무적 패턴과 추이, 이상 수치를 신속하게 파악해서 결산 프로세스를 보다 신속하고 효율적으로 완료할 수 있다.

직원이 경비로 사용한 영수증 사진을 찍어 워크데이 애플리케이션에 업로드를 하면 광학문자인식(OCR) 기술이 적용돼 청구 금액이 얼마이고 세금은 얼마나 적용되는지 계산돼 나타날 뿐 아니라 지출 항목 아이템으로 생성돼 매니저가 승인할 수 있도록 제출되게 된다.

미래가 아닌 현재, 워크데이 제품에 내장돼 고객이 사용하는 기능들이다.

AI, ML 적용하는데 있어 워크데이가 가진 철학과 원칙은 무엇인가.

워크데이는 AI, ML을 적용해 고객의 의사결정을 지원하는데 있어 중요한 철학을 가지고 있다. 핵심은 ‘사람이 중요하다’는 것이고, 그 전체 과정에 ‘사람’이 있다는 것이다. 사람이 의사결정을 내리는 것이 제일 중요하다. 기술은 다만 올바른 맥락을 보고 적재 적소, 적시에 의사결정을 내릴 수 있도록 뒷받침하는 것이다. 따라서 워크데이가 정말 중요하게 생각하는 것은 사람에게 더욱 권한을 주는 것이다. AI, ML 기술을 활용해 의사결정을 할 때 사람이 더 많은 권한과 더 많은 정보를 가지고 더 잘할 수 있게 만들어야 한다는 의미다.

AI와 ML을 활용하는 목적은 쉽게 말해 애플리케이션과 사람이 조화롭게 같이 일을 할 수 있게 만들어 주는 것이다. 이를 조직의 관점에서 보면 리스크를 낮추고 단순한 업무를 자동화해 빨리 처리함으로써 사람들이 더 많은 시간을 확보를 할 수 있게 해주는 것이다. 이상 수치나 이상 징후를 빨리 탐지하고 보다 정확하게 업무를 수행할 수 있게 해 줘, 인사이트를 바탕으로 실행하는 시간을 단축해 조직의 속도를 높여줄 수 있다.

윤리적 측면에서 AI에 대한 우려와 과제가 많이 있는데, 이와 관련한 워크데이의 입장과 방안이 있는가.

전체 프레임워크에서 우리가 특히 중요하게 생각하는 요소가 윤리적 AI이다. 제대로 된 원칙이 정립돼 있어야만 고객과 데이터를 제대로 보호할 수 있기 때문에 이것이 무엇보다 중요하다. 워크데이가 제공하는 AI, ML 기술이 챗GPT를 포함한 다른 AI 플랫폼과 가장 차별화되는, 중요한 요소가 바로 ▲사람을 가장 중심에 놓는다는 것이다. ▲우리가 속한 사회와 공동체를 중시하고 ▲공정성과 법을 준수하는 것을 중요하게 여긴다. ▲투명하고 설명가능한 기술로 ▲고객의 데이터를 안전하게 보호한다. 또 ▲‘엔터프라이즈 레디(Ready)’ 기술로 이제 기업에서 바로 적용 가능한 수준으로 AI와 ML 기술을 제공한다.

이같은 6가지 원칙은 워크데이가 추구하는 목표를 달성하기 위해 활용된다. 바로 ▲인간의 잠재력을 극대화하고 이 과정에서 ▲사회에 긍정적으로 기여하고 ▲투명성과 공정성을 확보하면서 ▲데이터 프라이버시를 보호한다는 것이다.

워크데이의 AI, ML 플랫폼과 아키텍처를 설명해달라. 가장 큰 차별점은 무엇인가.

워크데이는 생태계가 일관되고 단일한 데이터 모델을 기반으로 데이터를 형성하고 품질을 보장한다.

다른 테크 기업들이 서로 다른 데이터 리포지토리(저장소)를 여러 곳에서 통합하는 방식으로 데이터를 확보하는 것과는 다르다. 필요한 최신 기술들을 그때그때 접목하는 방법을 사용하면 아키텍처 자체가 파편화된다. AI가 점점 더 많이 필요해질수록 AI를 개발하는 방식으로, 마치 ‘기능(Feature)’ 성격으로 기술을 제공하게 된다. 이 경우 사용자 입장에서는 아키텍처 자체가 파편화돼 있어 제공되는 피처마다 그 경험의 편차가 커지게 된다.

반면에 워크데이는 단일한 데이터 모델을 기반으로 한 ‘테넌트 모델(Tenanted Model)’로 데이터 구조를 정립해 ‘연합 학습(Federated Learning)’을 통해 특정 지역이나 산업에 맞는 맞춤 모델을 프라이버시와 규제 요건을 준수하면서 구축할 수 있다. 처리도 인메모리(In-memory)에서 하기 때문에 속도가 빠르고 보안도 뛰어나다.

워크데이가 가지고 있는 가장 큰 장점은 보유하고 있는 데이터에서 비롯된다. 무엇보다 6000만명 이상의 직원(사용자)들이 사용하기 때문에 어마어마한 데이터의 양을 확보하고 있는데, 단일 데이터 모델과 테넌트 모델을 활용하기 때문에 데이터의 질까지 확보된다. 또 서드파티 데이터를 가져와서 그 가치를 극대화할 수 있다. ‘워크데이 프리즘 애널리틱스(Prism Analytics)’로 서드파티 데이터를 가져와 워크데이의 데이터셋과 결합시켜 고유한 데이터셋도 만들 수 있다.

워크데이는 데이터의 충분한 양(volume)과 속도(velocity), 다양성(variety)으로 구성된 ‘3V’를 모두 갖추고 있다. 워크데이 플랫폼에 내재화된 형태로 AI, ML을 제공하기 때문에 확장성은 물론 효과도 증대될 수 있다.

결과적으로 워크데이가 제공하는 ML은 다르다고 이야기하겠다. 데이터 관리나 플랫폼 기반 접근은 물론이고 최대한 자동화한다. 인텔리전스와 프라이버시 면에서도 최강이라고 할 수 있다.

워크데이 플랫폼은 단일한 모델을 바탕으로 다양한 지능형 데이터 서비스를 기업이 필요로 하는 분야에 제공할 수 있다. 플래닝(계획), 재무관리, 인적자본관리(HCM), 분석, 지출 관리 등 다양하다. 만일 한국에서만, 우리 회사만 필요로 하는 사용사례가 있다면 워크데이 플랫폼에 추가해 활용할 수 있다. 마이크로소프트 팀즈, 슬랙 등 다양한 협업 툴 등과도 통합할 수 있다.

챗GPT 등장과 더불어 생성AI에 대한 관심과 활용이 크게 늘고 있다. 워크데이 솔루션에 챗GPT를 접목할 계획은 없는가.

워크데이는 현재 고유의 역량과 데이터셋을 기반으로 생성AI가 유용할만한 추가적인 사용사례를 분석하고 있다. 그리고 자체 대형언어모델(LLM)을 활용해 고유 모델 개발과 더불어 하이브리드 모델을 구축하고 있다. 이 과정에서 생성A 기술도 활용한다. 워크데이는 기본적으로 사람과 머신이 팀으로 같이 협력하는 것에 중점을 두는 설계 원칙을 구축하고 있기 때문에, 사실 생성AI와는 다르긴 하다. 워크데이는 인간과 기계 협력체계(Human-Machine Teaming)에 중점을 두고 계속 AI, ML을 발전시켜 나갈 것이다.

글. 바이라인네트워크
<이유지 기자>yjlee@byline.network

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