[지디넷코리아][라스베이거스(미국)=이나연 기자] 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 속도를 획기적으로 높이면서 기업의 기술 도입 과제가 시스템 구축에서 신뢰성 확보로 옮겨가고 있다는 진단이 나왔다. AI가 생성한 결과를 검증하고 오류 근본 원인을 수정하는 역량이 중요해졌다는 분석이다.후안 로이자 오라클 DB 기술 부문 총괄 부사장은 26일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 미디어 질의응답(Q&A)에서 "AI는 시스템 구축 과정을 엄청난 수준으로 가속화했다"며 "이제 AI 개발 자체보다 결과물 신뢰성을 검증하는 일이 더 어려워졌다"고 밝혔다.로이자 부사장은 과거 소프트웨어 개발에 많은 인력과 시간이 필요했지만 AI 발전으로 이러한 제약이 빠르게 줄어들고 있다고 설명했다. 이와 달리 AI가 생성한 애플리케이션과 업무 분석 결과 정확성을 검증하는 작업은 해결해야 할 과제로 남아 있다는 지적이다.그는 기업들이 AI를 도입하면 별도 관리 없이도 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대하는 경향을 우려했다. AI가 업무를 제대로 수행하려면 기업 내부 비즈니스 지식과 데이터 구조를 이해해야 하고 잘못된 답변이 발생했을 때 지속 수정하는 과정이 필요하기 때문이다.로이자 부사장은 "사람들은 AI를 설치하기만 하면 알아서 작동하는 마법 상자처럼 생각한다"며 "정확한 결과를 얻으려면 학습과 수정 과정을 반복해야 한다"고 말했다.특히 AI가 잘못된 답변을 내놓았을 때 개별 결과만 고쳐서는 근본 문제를 해결하기 어렵다고 짚었다. AI가 이해하지 못한 업무 용어나 부족한 지식을 찾아 원천 단계에서 수정해야 같은 오류가 반복되는 것을 막을 수 있다는 취지다.기업별 AI 도입 준비 수준에는 상당한 차이가 있다고 봤다. 보안 위협에 적극적으로 대비하는 기업이 있는가 하면 기존 보안 체계만으로 충분하다고 판단하는 기업도 있어서다. 업무 지식에서도 조직별 맥락 중요성이 강조됐다.로이자 부사장은 "같은 '매출'이라는 용어도 영업과 재무 부서에서 다르게 해석할 수 있고 '아시아'라는 지역 구분 역시 사업부 체계에 따라 의미가 달라질 수 있다"며 "AI가 활용하는 지식 기반을 사용자 역할에 맞게 구성해야 한다"고 덧붙였다. 이같은 변화에 따라 기업에서 요구하는 전문인력 역할도 달라질 가능성이 높아졌다. 로이자 부사장은 과거 SQL 성능을 조정하는 전문가가 필요했듯 AI가 정확한 답변을 생성하도록 업무 지식을 관리하는 인력이 중요해질 것으로 전망했다.로이자 부사장은 "AI 시대에는 폭넓은 역량을 갖추고 큰 그림을 이해하며 방향을 제시할 수 있는 사람이 더 가치 있을 것"이라며 "특정 업무만 아는 사람 가치는 AI가 해당 작업을 자동화하면서 비교적 낮아진다"고 말했다.
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