[AI 인사이트] "+A에서 A+로"… 이지은 IBM CTO "AI 에이전트, '일하는 방식의 재정의'로 봐야"

이지은 IBM 코리아 CTO 인터뷰

"AI, 인간을 대체하는 존재 아닌, 기존 방식 사고 바꾸는 혁신 모델"

"왓슨X 핵심 차별점은 개방성과 신뢰성"

"비전문가도 쉽게 AI에이전트 사용"

" +A서 A+로 바뀌는 AI 필수 시대 도래. AI는 비즈니스 변화위한 핵심 동력"

이지은 IBM 코리아 최고기술책임자(CTO) [사진=IBM 코리아]

"+A 에서 A+로" 
이지은 한국 IBM 최고기술책임자(CTO)는 업무 생태계는 AI가 주도한다면서 AI의 본질을 '일하는 방식의 재정의'라고 설명했다. 

AI가 단순히 사람을 대체하는 기술이 아니라, 기존의 방식과 사고를 혁신적으로 바꾸는 데 목적이 있다는 것이다. 그는 “AI 에이전트는 인간의 일을 줄이는 것이 아니라 생산성을 획기적으로 끌어올리고, 조직 전체에 슈퍼파워를 부여하는 도구”라며 “이제는 AI를 하지 않으면 도태된다는 공감대가 형성된 이상 AI 에이전트는 선택이 아닌 필수”라고 강조했다.

다음은 이지은 CTO와의 일문일답.

-자기 소개 부탁한다. 

"IBM 코리아에서 기술 영업팀 전체 담당과 함께 최고기술책임자(CTO)직을 수행하고 있다. 입사 초기에는 컨설팅 업무를 시작으로 데이터베이스, 데이터 분석, AI, 클라우드, 자동화, 보안, 하드웨어 등 다양한 기술 분야에서 전문성을 키워왔다. 컴퓨터공학 전공자로서 기술 개발에 대한 관심이 많았으며, 이를 바탕으로 꾸준히 커리어를 쌓아왔다. 현재는 여러 산업에 걸쳐 기업의 디지털 혁신을 지원하며, AI와 클라우드, 데이터 분석 등 최신 기술을 기반으로 한 비즈니스 솔루션 도입을 주도하고 있다. 특히, 고객사와의 협업을 통해 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있으며, 기술적 전문성과 비즈니스 통찰력을 바탕으로 기업의 혁신을 이끌고 있다."

-IBM 왓슨(watson)x가 뭔지 궁금하다. 

"IBM의 AI 에이전트는 ‘왓슨x 오케스트레이트’를 통해 다양한 AI 어시스턴트와 비즈니스 앱을 연결해 자율적 업무 수행을 지원하며, 비전문가도 쉽게 맞100%형 에이전트를 만들 수 있는 하이브리드 AI 솔루션이다. 왓슨x 플랫폼은 AI 스튜디오(watsonx.ai), 데이터레이크하우스(watsonx.data), AI 거버넌스(watsonx.governance), AI 에이전트(watsonx Assistant), 에이전트 구축·관리·통합 솔루션(watsonx Orchestrate) 등으로 구성된다. 왓슨x는 기업이 자체 데이터와 다양한 AI 모델을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하며, 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 기반 자동화와 혁신을 실현한다. 특히, 데이터 분석에서부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 전 과정을 통합적으로 지원함으로써 기업이 빠르고 안정적으로 AI를 도입할 수 있도록 돕는다."

-타사 AI 에이전트와의 차별점과 적용된 사례는?

"IBM AI의 핵심 차별점은 ‘개방성’과 ‘신뢰성’이다. 오픈소스 커뮤니티와의 협업을 강조하며, 기업이 원하는 다양한 AI 모델(오픈소스, 자체 개발 등)을 자유롭게 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 사용하도록 거버넌스 솔루션을 제공하여 장기적으로 신뢰와 보안을 보장한다. IBM은 AI가 블랙박스가 아니라, 투명하게 관리되고 책임질 수 있도록 설계되어 있다는 점에서 타사와 차별화된다. 이를 통해 고객은 AI의 내부 동작을 이해하고, 결과에 대한 신뢰를 가질 수 있다. IBM은 AI가 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 작동하도록 다양한 보안 및 거버넌스 기능을 제공한다."

록히드마틴(미국 방산기업), 보다폰(영국 통신기업 ) 웨스트필드 인슈어런스(미국 보험회), 캠핑월드, Water Corporation(서호주 수자원회사), 오클랜드 대학교, 동진쎄미캠(반도체 소재기업) 등 국내외 다양한 기업이 IBM 왓슨x를 도입해 활용하고 있다. 특히 캠핑월드는 AI 솔루션 도입 이후 상담사 효율성이 33% 향상되고 대기 시간이 33초 단축, 고객 참여도 40% 증가라는 성과를 거뒀다. 금융, 제조, 유통, IT 등 산업군을 가리지 않고 모든 업종에서 AI 도입이 필수로 간주되고 있으며, 실제로 IBM 왓슨x는 전 세계 여러 산업의 기업에서 핵심 비즈니스 혁신을 주도하고 있다. 이러한 글로벌 기업들은 AI 기반의 자동화, 고객 서비스 개선, 데이터 기반 의사결정 등 다양한 영역에서 왓슨x를 활용해 비즈니스 성과를 극대화하고 있다

IBM은 자체 조직을 ‘클라이언트 제로’로 삼아 왓슨x를 비즈니스 전반에 도입하고 있다. 2021년부터 IBM에 도입된 AI 도입 사례는 70개 이상이며 HR, IT, 영업, 데이터 기반 의사결정 등 다양한 부서와 프로세스에 AI 에이전트가 적용되고 있다. AskHR(인사), AskIT(IT 지원), AskSales(영업), AskEPM(데이터 기반 의사결정) 등으로 확장되며, 직원들은 언제 어디서나 셀프서비스로 업무를 처리할 수 있다. IBM의 경험을 바탕으로 고객사에도 왓슨x 도입을 적극 권장하고 있으며, 글로벌 기업에서도 실시간 모기지 지원, 콜센터 자동화, 콘텐츠 요약, 재무 예측 등 다양한 사례가 보고되고 있다. 이러한 사례들은 AI가 단순한 기술 도구를 넘어, 실제 비즈니스 프로세스 혁신과 생산성 향상에 핵심적인 역할을 하고 있음을 보여준다."

-AI 에이전트 도입이 인력 및 고용시장에 미치는 영향이 있다면? 

"AI 에이전트 도입은 ‘일하는 방식의 변화’로 인식해야 하며, 단순 업무를 줄이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원해 생산성과 혁신성을 높인다. 지식 근로자들은 슈퍼 파워를 얻으며, 조직 전반의 진화와 발전을 이끈다. 피드백 루프를 통한 AI 개선도 중요하다. AI는 인간의 역할을 대체하기보다는, 인간의 역량을 확장하고 업무 효율을 극대화하는 방향으로 설계되어 있다. 따라서 AI 도입은 인력 감축이 아니라, 직원들의 역량 강화와 조직의 혁신을 촉진하는 계기가 된다. 실제로 많은 기업에서 AI 에이전트가 반복적이고 단순한 업무를 자동화함으로써 직원들이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 고용시장에서도 새로운 역할과 기회를 만들어내고 있다."

-AI 에이전트 도입 후 검수 시간과 업무 생산성이 어떻게 변화했는지 궁금하다.

"AI와 AI 에이전트는 인간을 대체하는 것이 아니라, 업무 효율을 극대화하는 방향으로 설계됐다. 예를 들어, IBM 내부 시스템 운영에서 앤서블 플레이북 콘텐츠의 70%를 기존보다 6배 빠르게 생성했다. 재무 예측은 사람 개입 없이도 벤치마크 대비 95%의 정확도를 기록했다. 시간 절감, 비용 절감, 정확도 향상 등 다양한 성과가 나타났다. 특히 검수 시간이 단축되고, 전반적인 생산성과 효율이 향상됐다. 반복적이고 단순한 업무는 자동화하고, 직원은 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 됐다. 속도와 품질 모두 개선됐다. AI는 인간을 지원하는 도구로서 업무 혁신과 생산성 향상의 핵심이다."

-사전 구축형과 맞춤형 구축 선호도 중 기업은 어느 것을 선호하는지?

"고객은 빠른 도입을 위해 사전 구축형을 선호하지만, 기업 고유 프로세스에 맞춘 커스터마이징도 필요하다. IBM은 사전 구축형과 맞춤형을 혼합해 활용할 수 있도록 다양한 옵션을 제공한다. 이를 통해 기업은 빠르게 도입하면서도 최적화된 솔루션을 구축할 수 있다. 고객 요구에 따라 유연하게 대응해, 양쪽 장점을 모두 누릴 수 있도록 한다."

-섀도 AI 문제와 보안 리스크는 어떻게 대응하고 있는지?

"섀도 AI와 보안 리스크는 중요한 이슈다. IBM은 기술과 정책, 교육을 통해 종합 대응한다. AI의 안전성과 신뢰성을 최우선으로 한다. 모니터링, 승인 프로세스, 직원 교육 등 보안 장치를 갖췄다. AI 거버넌스 솔루션은 모델의 정확도, 드리프트, 편향성 등 위험 요소를 사전에 감지하고 완화한다. 승인 워크플로우로 사용 가이드를 설정하고, 피드백 루프를 통해 안전성을 높인다. 윤리·보안 교육도 정기적으로 실시해 조직 내 책임감을 강화한다. 기술, 정책, 교육이 결합될 때 안전한 AI 환경이 완성된다."

-AI 에이전트를 활용한 채용에 있어 편향을 방지할 방법이 있다면?

"IBM은 편향을 방지하기 위해 모델 개발 초기부터 차별적 데이터를 차단한다. 자체 거대언어모델LLM(그래니트)은 데이터에 편향이 없도록 설계됐으며, 법적 책임도 IBM이 진다. 모델에서 발생할 수 있는 편향은 왓슨x 거버넌스로 감지하고 완화한다. 채용 결과의 근거도 투명하게 설명 가능하다. 이는 블랙박스 문제를 줄이고, 채용 담당자가 결과를 이해할 수 있게 한다. 모델은 지속적으로 모니터링·보수해 정확도를 유지한다. 이 과정을 통해 AI 채용의 신뢰성과 공정성을 확보한다."

-기업에 AI 도입 비용 대비 가치는 어떻게 설명하고 있는지?

"IBM은 AI 도입 시 확장성을 고려한 설계가 중요하다고 강조한다. 다양한 모델 중 유스 케이스(use case)에 맞는 적합한 모델을 선정해야 한다. 왓슨x는 오픈형 구조로, IBM·오픈소스·자체 모델을 자유롭게 쓸 수 있다. 대부분의 사례엔 소형 LLM(sLLM)이 적합하며, 리소스 소모가 적고 비용 절감 효과가 크다. IBM은 고객이 use case에 맞는 모델을 선택하도록 지원한다. 왓슨x는 다양한 모델을 운용할 수 있는 환경이다. 대형 모델을 무작정 쓰면 GPU 리소스가 과도하게 들고, 지속성이 떨어진다. 초기부터 비용을 고려해 설계해야 한다. IBM은 데이터를 있는 곳에서 처리할 수 있게 한다. 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 등 유연한 선택이 가능하다. 민감한 정보는 내부에, 외부 연동은 클라우드로 대응할 수 있다. 이 하이브리드 전략은 비용을 줄이고, 최적의 AI 도입을 가능케 한다."

-기업들이 AI 에이전트를 꼭 써야 하는 이유는?

“+A에서 A+로 가기 때문이다. AI는 단순한 도구가 아니라 비즈니스 변화를 주도하는 핵심 동력이다. 고객들은 이제 AI를 기술이 아니라 혁신의 출발점으로 본다. 반복작업과 비효율을 해결하기 위해 AI를 도입하는 접근이 일반화됐다. IBM은 로우코드·노코드 솔루션으로 도입 장벽을 낮추고, 개방성·신뢰성·거버넌스를 모두 제공한다. AI는 이제 생산성 향상을 위한 수단을 넘어, 전략 설계의 핵심 도구다. AI 에이전트 도입은 선택이 아니라 필수다. 고객들은 기술이 아니라 비즈니스 혁신의 관점에서 AI를 본다. 비즈니스 문제를 찾고, AI를 적용하고, 데이터·모델·비용까지 고려하는 접근이 일상이 됐다. AI는 생산성·효율성·혁신성을 끌어올리는 핵심 동력이다."