Tom Soderstrom:
제가 관심이 많았던 유럽의 인공 지능에 대해서는 이미 다루셨는데요. 그 법을 준수할 건가요?
David Villaseca:
예. 맞습니다. 우리는 유럽의 이 거대한 규정 준수 요구에 대해 인간 우선 접근 방식을 취하고 있습니다. 즉, 우리 모두가 한마음으로 사람을 우선시하는 접근 방식을 취해야 한다는 것입니다. 일례로, 우리는 공동 데이터 및 인공 지능 거버넌스 모델을 적용하고 있습니다. 그 사례의 하나로, 우리는 직장의 동료들이 올바른 데이터 담당자를 확보할 수 있도록 협력하는 새로운 데이터 관리 사무소를 설립했습니다. 이는 중요한 요소라고 생각합니다. 그 다음은 데이터와 인공 지능의 민주화입니다. 모든 동료들이 이러한 인공 지능 솔루션을 다루는 방법을 알 수 있도록 하고 있습니다. 그 예로, 약 2,000명의 동료에게 디지털 기술 교육을 실시했습니다. 그리고 우리는 특정 기술 역량을 쌓았고 비즈니스 전문가, 프로세스 전문가들인 약 250명의 시민 데이터 과학자를 보유하고 있습니다. 그들은 이제 AWS의 데이터 과학 도구인 인공 지능 도구를 사용합니다. 이게 중요한 것 같습니다.
그리고 유럽 연합의 인공 지능에 관한 법률을 확실히 준수해야 합니다. 이러한 규정은 인공 지능으로 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업을 구체적으로 제한합니다. 그 외에도 우리는 나름의 윤리 원칙을 세웠습니다. 결국에는 이러한 거버넌스의 복잡성을 줄여야 합니다. 그리고 그것이 바로 인공 지능 거버넌스 및 관찰성 플랫폼을 구축한 이유입니다. 이 플랫폼을 100% 사내에서 구축했다는 것이 고무적이라고 생각합니다. 그리고 거버넌스와 모든 인공 지능 솔루션의 윤리 원칙을 관리한다는 아이디어에 초점을 맞추고 있습니다. 무엇보다, 올바른 인적 인사이트 접근 방식을 채택하여 동료, 고객과 함께 올바른 솔루션을 만들어 내야 합니다. 우리는 지속 가능성에 대해 고객과 약속한 만큼, 결국 다양한 인공 지능 개발 과정에서 늘 에너지 소비를 최적화하고 잠재적 배출량을 줄여야 합니다. 규정 준수 부분을 넘어서, 이러한 규정의 활용 범위를 어떻게 확대할 수 있을지가 정말 중요하다고 생각합니다.
Tom Soderstrom:
저는 Jet Propulsion Laboratory의 최고 기술 혁신 책임자였습니다. NASA의 산하 조직이죠. 그래서 시민 과학자들에 대해 하신 말씀이 더욱 반갑게 들렸습니다. 시민 과학자는 정말 많은 일을 할 수 있습니다. 여러분을 도울 수도 있고, 근본적으로 임금 없이 쓸 수 있는 노동력이죠. 하지만 그들은 참여하고 싶어하고 그것이 좋은 일이기를 바랍니다. 시민 과학자들은 그런 일에 어떻게 접근할 수 있을까요? 어떻게 하면 좋은 일에 참여할 기회를 줄 수 있을까요?
David Villaseca:
우리는 다양한 접근 방식을 결합했습니다. 첫째, 그들의 디지털 기술 역량과 인공 지능 기술 역량 개발이 무엇보다 중요합니다. 따라서 이 부분에 대한 많은 교육이 필요합니다. 그런 다음 올바른 도구와 솔루션을 제공하고 있는지 확인해야 합니다. 예를 들어 우리는 생성형 AI 팩토리를 구축했습니다. 이 생성형 AI 팩토리에서 적절한 지원을 개발하고, 시민 과학자들을 지원하고 도움을 줄 수 있는 적절한 에이전트를 개발할 수 있습니다. 그리고 그들에게 실질적인 도움을 주기 위해 생성형 AI를 기반으로 이 플랫폼과 팩토리를 구축했습니다. 올바른 모델을 재사용하므로 효율적인 방식으로 지원을 제공한다고 할 수 있습니다.
다시 한번 말하지만, 지속 가능성으로 돌아가서, 우리는 최고의 LLM 솔루션을 선택하고 있습니다. 비용이나 정확성 측면뿐만 아니라 에너지 소비 측면에서도 최고입니다. 일례로, 서비스 스테이션이나 에너지 파크의 현장 근무자들을 위한 지원을 통해 역량을 강화하고 있습니다. 그리고 저는 이것이 그들이 올바른 절차를 거치는 데 정말 유용하다고 생각합니다. 또한 AWS의 Engineering 팀 또는 HR 팀에도 도움이 되고 있습니다. 그래서 저는 이러한 시민 데이터 과학자와 모든 동료들을 활용할 수 있는 다양한 기회가 있다고 생각합니다.
Tom Soderstrom:
다양한 LLM 모델이라는 흥미로운 주제를 언급하셨는데요. 물론 AWS는 모든 것을 지배할 절대 반지와 같은 모델이 있다고는 생각하지는 않습니다. 실제로 각각의 대규모 언어 모델은 개선되고 혁신될 것이며 고객은 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택할 것입니다. 결국에는 얼마나 많은 언어 모델을 사용하게 될 것이라고 생각하시나요?
David Villaseca:
릴리스한 지 불과 몇 년 만에 우리의 역량이 크게 확대되었다고 생각합니다. 그리고 HAQM이 HAQM Nova라는 새로운 솔루션과 새로운 파운데이션 모델을 보유하고 있다는 사실을 공유하면, 실시간으로 다른 솔루션과 비교하고 니즈에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다. 그래서 미래에는 다양한 LLM을 이용하게 될 수 있다고 생각합니다. 지금은 다양한 니즈에 맞는 다양한 LLM이 있기 때문입니다. 경우에 따라 규모 측면에서도 더 저렴한 모델이 필요할 수 있습니다. 아니면 좀 더 발전된 모델이 필요할 때가 있습니다. 결국에는 우리가 이 결정의 주체인지 확인해야 한다고 생각합니다. 생성형 AI 플랫폼에서 HAQM Bedrock 솔루션을 사용하여 협업하는 등에 있어서도 이것이 가장 큰 장점이라고 생각합니다. 각 애플리케이션에 가장 적합한 LLM 모델을 선택하는 것이 정말 유용하다고 생각합니다.
Tom Soderstrom:
그렇군요. 그리고 많은 것을 배우게 될 것이고 실험적인 아이디어를 세상에 선보일 수 있습니다. 생성형 AI에서 나타나는 또 다른 현상은 데이터의 중요성을 다시 불러일으킨다는 것입니다. 물론 많은 데이터를 보유하고 계실 텐데요. 데이터의 양, 데이터 전략, 데이터의 다양성, 그리고 향후 작업에 미치는 영향에 대해 하실 말씀이 있나요?
David Villaseca:
우리가 배운 가장 중요한 점은 모든 인공 지능 솔루션이 탄탄한 데이터 기반 위에 구축되어야 한다는 것이라는 데 동의합니다. Moeve의 경우 지난 6년 동안 클라우드로 전환하는 여정을 진행해 왔습니다. 그리고 이 사례에서 우리는 약 400개의 데이터 기반 솔루션을 개발했습니다. 그리고 12개의 데이터 도메인에 걸쳐 작업하고 있습니다. 따라서 우리는 해당 데이터 전략의 이 영역과 관련해 많은 경험을 확보했습니다. 그런데 요점은 이것만으로는 충분하지 않다는 것입니다.
그리고 지금은 인공 지능을 사용하여 투자 수익을 높이고 있는 만큼, 데이터 수집을 위한 노력도 확대하고 있습니다. 다양한 접점과 다양한 자산에 대한 더 많은 데이터가 필요합니다.
그리고 적절한 데이터 품질이 중요합니다. 우리의 경우에는 이전에 데이터 관리 사무소에서 이 정보의 품질을 관리한다고 앞서 말씀드렸습니다. 우리는 적절한 메타데이터를 가지고 있으며, 이러한 메타데이터는 우리가 늘 고려해야 요소라고 생각합니다. 데이터 관리와 인공 지능 개발을 서로 연계하는 거죠.
Tom Soderstrom:
좋습니다. 정말 흥미로운 이야기인 것 같습니다. Moeve의 2030 Positive Motion 전략에 대해 들었는데요. 이에 대해 조금 이야기해 주세요. 훌륭한 이니셔티브인 것 같은데요.
David Villaseca:
예, Positive Motion은 Moeve 혁신에 대한 비전이라고 생각합니다. 우리는 모두 같은 목적을 가지고 일하고 있습니다. 그리고 저는 우리가 비즈니스 계획을 수립하는 데 필요한 강력한 지표를 가지고 있다고 생각합니다. 우리가 업스트림 비즈니스에 대한 투자 대부분을 매각했고, 이 바이오 연료와 친환경 수소 솔루션에 투자하고 있다고 말씀하셨잖아요. 그건 의미 있는 일이라고 생각합니다. 앞으로 분명 전기 자동차에 전 세계의 다양한 솔루션이 결합될 것입니다. 예를 들어 청정 질소는 B2B 분야의 운송 및 산업 고객에게 매우 중요합니다. 결국 우리는 이 지속 가능한 에너지 분야에서 유럽 남부의 리더가 되기 위해 투자하고 있다고 생각합니다. 이것이 바로 우리 모두의 진정한 목적입니다. Digital 팀과 모든 동료들은 같은 비전을 가지고 일하고 있습니다. 우리가 이런 목적을 공유한다는 점이 정말 강력한 힘을 발휘한다고 생각합니다.
Tom Soderstrom:
사명은 매우 중요합니다. NASA의 이야기를 들려드리겠습니다. John F. Kennedy 대통령이 NASA에 와서 “1962년에 우리는 사람을 달에 보낼 겁니다. 쉬워서가 아니라 어려운 일이기 때문이죠”라고 말하면서 관리인에게 “NASA를 위해 무엇을 하시나요?”라고 물었을 당시, 관리인은 “엔지니어를 위해 이 공간을 깨끗하게 유지하도록 돕습니다”라고 말할 수도 있었을 것입니다. 하지만 그는 그러지 않았죠. 그는 “저는 사람을 달에 보내는 걸 돕고 있어요”라고 말했습니다. 그들의 사명 선언문은 매우 명확했습니다. 그런 맥락에서 Moeve의 사명 선언문은 무엇이라고 할 수 있을까요?
David Villaseca:
우리는 분명한 비전을 가지고 있습니다. 지속 가능한 에너지로 전 세계, 다양한 산업, 다양한 사람들을 지원하고 이러한 성장을 가능케 하는 동시에 지속 가능성을 보장하고자 합니다. 저는 이것이 우리에게 정말 큰 의미가 있는 비전이라고 생각합니다. Positive Motion이라는 아이디어는 우리가 하고 있는 모든 일에 긍정적인 영향을 미쳐야 한다는 생각을 강화시켜줍니다. 이 시기에 이런 아이디어는 정말 큰 의미가 있다고 생각합니다. 그리고 그것은 우리가 인재를 유치하는 데 정말 도움이 됩니다.
Tom Soderstrom:
예.
David Villaseca:
우리의 디지털 스킬을 강화해줄 인재 말이죠. 데이터 과학자를 예를 들면 이런 전문가를 구하기가 보통 어렵죠. 좋은 점은 이러한 비전을 가지고 있기 때문에 이러한 인재를 유치할 수 있다는 것입니다. 그리고 B2C와 같은 자체 모빌리티를 지속 가능한 방식으로 혁신하려는 의식이 있는 고객뿐만 아니라, 해당 산업 분야를 혁신하는 데 필요한 B2B 리더도 끌어들일 수 있습니다. 에너지 전환을 가속화하는 새로운 규정을 시행 중인 유럽에서는 항공사 리더들과도 많은 대화를 나누고 있습니다. 그들은 우리에게 “지속 가능한 항공 연료를 사용하려면 어떻게 해야 할까요?”, 예를 들어 “비즈니스를 지속 가능한 방식으로 가속화하는 데, 새로운 바이오 연료 공장에서 생산 중인 연료를 위해 어떻게 사용할 수 있을까요?”라는 질문을 던집니다. 이런 유형의 대화는 정말 흥미롭다고 생각합니다. 그리고 우리는 데이터와 인공 지능을 기반으로 한 솔루션을 그들과 함께 만들고 있습니다. 또한 우리의 탈탄소화 여정에 힘을 실어줄 뿐만 아니라, 그들의 탈탄소화 여정에 힘을 실어주기 위해서이기도 합니다. 저는 이것이 정말 강력한 위력을 발휘한다고 생각합니다. Positive Motion 비전을 사회의 공동 비전으로 확장할 수 있다고 생각합니다. 이게 정말 강력하다고 생각해요.
Tom Soderstrom:
방금 머릿속에 떠오른 질문 중 하나는 디지털 트랜스포메이션을 거쳐야 하는 전 세계 고객들과 이야기를 나누다 보면 문화를 바꾸기가 어렵다는 것입니다. 어떠셨나요? 어려웠나요?
David Villaseca:
우리의 경우, 우선 2022년에 이 새로운 사명의 일환으로 새로운 비전을 제시한 것이 문화 변화의 첫 번째 단계였다고 생각합니다. 문화 변화는 정말 힘든 일이라고 생각합니다. 그래서 우리는 명확한 비전을 세우고 있습니다. 디지털은 이러한 문화를 가속화하는 또 다른 요소이기도 합니다. 설계에 있어서 새로운 사고방식, 애자일, 다양한 방법론은 우리의 문화를 바꾸는 데도 도움이 될 수 있습니다. HAQM은 90년 이상의 역사를 가진 회사입니다. 그에 비해 이 새로운 비전을 수립한 지는 몇 년 밖에 되지 않았습니다. 하지만 이 비전은 우리 모두에게 힘을 실어줄 수 있는 정말 강력한 방법입니다.
Tom Soderstrom:
강력한 사명은 이러한 문화를 변화시키는 데 도움이 되겠군요. 90년 된 회사는 우리 모두 잘 알듯이 변화하기가 어려우니까요 하지만 축하합니다. 잘 해내고 계신 것 같습니다.
David Villaseca:
열심히 노력하고 있습니다.
Tom Soderstrom:
그리고, 최고 디지털 책임자시죠?
David Villaseca:
예.
Tom Soderstrom:
개인적인 도전이기도 하겠군요.
David Villaseca:
예. 제가 실리콘 밸리에 살면서 이 회사의 부름을 받았을 때 정말 중요한 일이라고 생각했던 것 같습니다. 역사를 만들어가는 일이기 때문이죠. 우리는 이것을 트윈 트랜지션이라고 부르지만 사실은 트리플 트랜지션입니다. 트윈 트랜지션은 디지털화를 통해 에너지 전환을 가속화해야 함을 의미합니다. 하지만 궁극적으로 우리는 비즈니스도 혁신하고 있습니다. 저는 다른 업계의 많은 동료들도 동일한 니즈에 직면해 있다고 생각합니다. 그들은 혁신이 필요합니다. 그리고 데이터와 인공 지능은 이러한 변화를 뒷받침할 진정한 원천입니다. 어시스턴트들과 에이전트들도 우리가 공통된 생각을 공유하는 데 도움을 주고 있다고 생각합니다. 동료들과 공유하고 있는 정말 강력한 도구들이 있습니다.
Tom Soderstrom:
트리플 트랜지션이라는 것이 마음에 듭니다. 새롭네요. 다른 사람한테서 들어 본 적이 없는 개념입니다.