AI 전환 Archives

자율주행 농기계의 혁신: 존 디어(John Deere)와 스마트 농업의 미래, AI 전환의 중요 사례

CES 2025에서 확인한 AI 전환(AX)의 대표적인 사례인 존 디어에 대해서 이야기하고자 합니다. 존디어의 자율주행 기술이 농업 산업에 어떤 혁신을 가져오고 있을까요? 여러 기업들이 CES 2025에 나왔지만 특히, 187년 전통을 자랑하는 농기계 제조업체 존 디어(John Deere)의 지속적 변신은 스마트 농업, 자율주행 기술, 그리고 미래 농업의 발전 방향까지도 고민하게 해 주었습니다.

자율주행 트랙터: 농업의 새로운 혁신

고령화와 농업 인력 부족 문제

미국 농업 경제는 오랜 시간 인력 부족 문제를 겪고 있습니다. 농부들의 평균 나이는 58세 이상이며, 하루 12~18시간을 일하며 우리의 식량을 생산하고 있습니다. 반면에 연간 240만 개의 농업 일자리가 필요하지만, 이를 위한 인력은 부족한 현실입니다. 이를 해결하기 위해 존 디어는 자율주행 트랙터와 같은 혁신적 기술을 도입하여 생산성을 높이는 방향을 선택하였습니다.

자율주행 9RX 트랙터

CES 2025에서 자율주행 9RX 트랙터를 공개했습니다. 이 트랙터는 16개의 카메라를 통해 360도로 주변 환경을 인식하여 농부들이 기계에 탑승하지 않고도 다른 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 농업의 중요한 시기인 토양 준비 기간 동안 이러한 자율주행 트랙터는 빠르고 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.

자율주행 기술의 종류와 적용 분야

1. 건설 및 상업 조경 분야의 자율화

건설 산업도 80%의 업체들이 숙련된 노동력을 찾기 어려워하고 있습니다. 상업 조경 업계도 86%의 사업주가 인력을 확보하지 못해 어려움을 겪고 있습니다. 이에 따라 존 디어는 건설 및 조경용 자율화 기계를 통해 이러한 문제를 해결하고자 하고 있습니다.

2. 자율주행 5ML 과수원 트랙터

과수원에서는 농약 살포 작업이 중요합니다. 이는 매우 반복적이고 힘든 작업인데, 존 디어는 라이다(Lidar) 센서를 트랙터에 추가하여 복잡한 환경에서도 정확하게 작업을 수행할 수 있도록 설계했습니다.

3. 자율주행 덤프트럭

쿼리(Quarry) 작업은 도로, 건물, 그리고 인프라에 필요한 재료를 파내고 운반하는 복잡한 과정을 포함합니다. 자율주행 덤프트럭은 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. 첨단 기술을 활용해 자동으로 탐색하며, 더 빠른 도로에서 차량을 피하는 기능도 제공합니다.

4. 상업 조경용 배터리 전동 잔디깎이

상업 조경 업계는 인력 부족 문제를 겪고 있으며, 이를 해결하기 위해 자율주행이 가능한 전기 배터리 기반 잔디깎이를 개발했습니다. 이 제품은 작고 민첩하며, 적은 수의 카메라로 주변 환경을 인식합니다. 또한, 소음이 적어 이른 아침에도 근로자들에게 방해되지 않고 작업을 수행할 수 있습니다.

존 디어의 기술 스택과 자율주행의 미래

30년 이상에 걸쳐 개발된 기술 스택을 바탕으로 자율주행 기술을 다양한 기계에 적용하고 있습니다. 이를 통해 농기계부터 건설기계, 상업 조경장비까지 더욱 안전하고 효율적으로 운용합니다. 이러한 기술은 현실 세계에서의 적용을 고려하여 설계되었으며, 비전 처리, AI, 카메라, 센서들이 결합하여 상호작용합니다.

AI 전환의 관점에서의 사례의 의미

존 디어는 본인들의 핵심 제품인 농기구, 그 중 이번에는 트랙터, 잔디깍기, 트럭 등에 AI 기술을 활용하여 자율 주행 기술을 선보였습니다. 단순히 이런 제품을 만들었다가 아닌 현실의 문제를 해결하기 위해 AI 전환(AX)을 선택한 것입니다. 농촌이나 건설 현장에서 날이 갈 수록 인력 부족 문제는 심화될 것이고, 더불어 한 사람이 하루에 일할 수 있는 시간 또한 한정적일 수 밖에 없습니다. 또한 열악한 환경이기 때문에 인간의 관점에서는 상당히 위험한 현장이기도 합니다. 부족한 인력을 확충하고, 생산성도 높이고, 더불어 이러한 기능을 활용함에 있어 안전화 인건비 수준으로 기술을 도입할 수 있다면 어떨까요? 이렇게 현실의 문제를 정의하고, 이를 AI 기술을 통해 해결하고자 하는 노력이 바로 AI 전환의 핵심인 것입니다.

결론

존 디어의 자율주행 농기계는 단순히 농업의 혁신을 넘어, 다양한 산업에 필수적인 기술적 솔루션을 제공합니다. 인력 부족 문제라는 큰 도전에 대응하며, 농부와 사업자들이 더 스마트하게 작업할 수 있도록 돕고 있습니다. 우리의 일상생활에 필수적인 식량, 연료, 섬유, 인프라, 조경 관리 등에 이러한 혁신이 미칠 영향은 무궁무진할 것입니다.

참고

AX(AI Transformation): DX의 속도 차이가 만들어내는 미래

디지털 전환(DX, Digital Transformation)이 기업의 중요 과제가 된 지도 벌써 수년이 지났습니다. 많은 기업이 기술 투자와 데이터 준비를 통해 변화의 발판을 마련해왔지만, 이제 AX(AI Transformation)이라는 새로운 전환점이 도래했습니다. 이 변화는 단순히 최신 기술을 적용하는 것에 그치지 않고, 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다.

특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 디지털 전환의 결과를 AX으로 가속화하며, 준비된 기업과 그렇지 않은 기업 사이에 엄청난 속도 차이를 만들어낼 것입니다. 이번 글에서는 이러한 변화의 본질과 기업이 어떻게 AX을 성공적으로 실행할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.

디지털 전환과 AX의 연결고리

디지털 전환의 의미와 성과

디지털 전환은 데이터를 중심으로 프로세스, 기술, 조직 문화를 혁신해 기업의 경쟁력을 높이는 여정입니다. 클라우드 도입, 데이터 관리 시스템 구축, 자동화 기술 도입 등은 디지털 전환의 핵심 요소입니다.

하지만 디지털 전환의 목적지는 단순히 기술 혁신에 머물지 않습니다. 궁극적으로는 AX, 즉 데이터를 기반으로 한 지능형 비즈니스 모델로의 전환이 디지털 전환의 완성이라 할 수 있습니다.

LLM의 출현과 가속화되는 AX

대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 이 과정을 한층 더 빠르게 전개시키고 있습니다. LLM은 텍스트 생성, 분석, 의사결정 지원 등에서 사람과 유사한 수준의 성능을 보여주며, 기업의 데이터 활용 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 그러나 이러한 변화를 제대로 활용하기 위해서는 디지털 전환이 성공적으로 이루어진 기업만이 빠르게 적응할 수 있습니다.

AX의 속도 차이를 결정짓는 요인

데이터와 AI 플랫폼의 준비 상태

AX의 핵심은 데이터입니다. AI가 유의미한 결과를 도출하려면:

고품질 데이터: 정제된 데이터와 체계적인 데이터 관리 프로세스가 필요합니다.
AI 플랫폼: 데이터를 저장, 처리, 분석할 수 있는 통합된 AI 인프라가 필수적입니다.

디지털 전환을 통해 데이터 기반의 의사결정 문화와 기술적 기반을 다진 기업은 AX에서 자연스럽게 속도를 낼 수 있습니다.

조직 내 AI 리터러시와 리더십

AI를 효과적으로 활용하려면 조직의 AI 리터러시(AI Literacy) 수준이 중요합니다. 이는 단순히 AI를 이해하는 것을 넘어, 비즈니스 문제에 AI를 어떻게 적용할지 판단하는 능력을 포함합니다.

리더십: AX을 주도할 수 있는 명확한 비전과 전략을 제시하는 리더십이 필수입니다.
내재화된 역량: 기술적 역량을 가진 인재와 팀이 조직 내에 있어야 합니다.

디지털 전환의 고속도로

디지털 전환은 마치 AX을 위한 고속도로를 깔아두는 작업과 같습니다. 이미 도로를 완성한 기업은 빠르게 이동할 수 있지만, 이제 막 기초를 준비하는 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다. 2025년은 이러한 차이가 눈에 띄게 드러나는 해가 될 것입니다.

AX의 성공을 위한 전략

데이터 중심의 사고 방식 채택

데이터는 AI의 연료입니다. 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 말고, 이를 구조화하고 정제해 AI 모델이 학습하기 적합한 형태로 만들어야 합니다.

데이터 거버넌스 강화
클라우드 기반 데이터 저장소 활용
실시간 데이터 분석 시스템 구축

AI와 디지털 리터러시 교육 강화

AI Transformation의 성공은 전 직원이 AI를 이해하고 활용할 수 있는 조직 문화를 조성하는 데 달려 있습니다.

전사적 교육 프로그램 도입
직무별 AI 활용 사례 공유
지속적인 학습 환경 조성

AI 전략에 맞춘 투자와 파트너십

AI Transformation은 단기적 프로젝트가 아니라 장기적 비전입니다. 이를 위해 기업은 AI 관련 기술과 인프라에 지속적으로 투자하고, 외부 전문가와의 협력을 강화해야 합니다.

AI 스타트업과의 파트너십
외부 컨설팅 활용
맞춤형 AI 솔루션 개발

결론: 미래는 준비된 자의 몫

디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, AI Transformation는 그 자연스러운 다음 단계입니다. 이미 데이터를 기반으로 한 인프라와 역량을 갖춘 기업은 경쟁사보다 훨씬 빠른 속도로 AI Transformation을 실행할 수 있습니다.

다가오는 2025년은 AI Transformation의 성과가 가시적으로 나타나는 해가 될 것입니다. 디지털 전환이라는 고속도로를 미리 깔아둔 기업만이 AI 시대에서의 승자가 될 것입니다. 이제는 준비된 기업만이 변화의 주도권을 잡을 수 있습니다. 여러분의 기업은 준비되었습니까?

디지털 트랜스포메이션 : 조직의 습관을 바꾸는 일

ChatGPT: AI 전환의 새로운 장을 열다

2022년 11월 ChatGPT가 세상에 선보이면서 지난 1년의 테크 시장은 AI로 뒤덮였습니다. 그 전의 메타버스처럼 수 많은 제품과 기사가 쏟아지고, 미디어들도 앞다투어 이를 소개하기 바빴습니다. 많은 기업들도 새롭게 등장한 ChatGPT 및 생성형 AI를 어떻게 현장 업무에 적용시킬 수 있을지 고민들이 있었던 한해였습니다. 그 중에는 마이크로소프트처럼 ChatGPT가 아닌 생성형 AI를 본인들의 제품에 적용하여 새로운 혁신을 주도하는 기업들도 등장하게 되었습니다. 가히 인공지능을 매개로 대전환의 시대가 열린 것 같은 느낌이었습니다. 디지털 트랜스포메이션을 넘어 이제는 AI 트랜스포메이션(AI Transformation)을 이야기하기도 합니다. AI 분야의 뉴스들을 이야기하였지만 이번 글을 시작으로 AI 전환(AI Transformation)의 의미와 챗GPT 및 다양한 AI 도구들을 소개하고자 합니다 .

1. 서론: AI 전환의 새로운 장

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 우리 삶의 다양한 측면에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 ChatGPT와 같은 거대언어모델(LLM)을 기반한 고급 자연어 처리 기능을 갖춘 대화형 AI 모델이 있습니다. 이들은 사용자와의 상호작용을 통해 자연스러운 대화를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 이는 기술과 인간의 상호작용 방식에 근본적인 변화를 예고하고 있습니다.

AI의 전환(AI Transformation)은 단순히 기술적 진보에 그치지 않고, 사회적, 경제적 차원에서도 광범위한 영향을 미치고 있습니다. ChatGPT(GPTCHAT, CHATGTP)의 등장은 이러한 변화를 상징하며, 기존의 인터페이스와 커뮤니케이션 방식을 넘어서는 새로운 형태의 인간-기계 상호작용을 가능하게 합니다.

2. ChatGPT의 혁신적 접근

ChatGPT는 자연어 처리(NLP) 분야에서의 주요 돌파구 중 하나로, 사용자의 질문이나 명령에 대해 인간과 유사한 방식으로 응답할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 능력은 OpenAI에 의해 개발된 Generative Pre-trained Transformer(GPT, GTP) 아키텍처에 기반을 두고 있으며, 이는 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 후 특정 작업에 대해 미세 조정됩니다.

ChatGPT를 평가할 때 이전 유사한 서비스들과 가장 큰 차이점은 누구나 쉽게 높은 품질의 대화형 서비스를 단순한 가입만으로 사용할 수 있다는 것입니다. 거대한 언어 모델을 구축하여 어떤 질문이든 답변할 수 있도록 하고, 이를 일반인에게 공개함으로써 5일 만에 100만 가입이라는 빠른 속도로 서비스를 확산하였습니다. 또한, 대중들에게 공개함과 동시에 다양한 활용 사례가 입소문을 타고 번진 것도 사실입니다.

2.1. 기술적 기반

ChatGPT의 핵심은 Transformer 아키텍처에 있습니다. 이 아키텍처는 문맥을 이해하고 문장 간의 관계를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. Transformer 모델은 주어진 입력에 대해 출력을 생성하기 위해 자기 주의 메커니즘(self-attention mechanism)을 사용합니다. 이를 통해 모델은 텍스트의 각 부분이 전체 문맥에서 어떻게 상호 작용하는지를 학습할 수 있으며, 이는 고품질의 자연스러운 대화 생성에 필수적입니다.

2.2. 응용 분야의 확장

ChatGPT의 응용 분야는 매우 다양하며 지속적으로 확장되고 있습니다. 교육 분야에서는 맞춤형 학습과 튜터링 시스템을 제공하여 학습 경험을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. 비즈니스 분야에서는 고객 서비스를 자동화하고 개선하여 사용자 경험을 개선하는 데 사용됩니다. 또한, 콘텐츠 생성, 코드 작성 지원, 창의적 작업에 이르기까지 다양한 분야에서 인간의 노력을 보조하고 창의력을 촉진하는 역할을 합니다.

ChatGPT의 활용 사례는 AI 기술의 발전에 따라 지속적으로 확장되고 있습니다. 이는 AI와 인간의 상호작용이 더욱 자연스럽고 효율적으로 이루어지는 미래를 예고하며, 우리는 AI가 우리의 일상 생활과 직업에 미치는 영향을 재평가하고 새로운 가능성을 모색해야 할 필요성을 느끼게 됩니다.

이러한 혁신적 접근은 AI 기술의 미래와 우리 사회가 직면한 도전 과제에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다. ChatGPT와 같은 기술이 가져올 긍정적인 변화를 최대한 활용하고, 동시에 발생할 수 있는 윤리적, 사회적 문제에 대응하기 위해 지속적인 연구와 대화가 필요합니다.

3. 사회적 영향과 전망

고급 AI 기술의 발전은 사회 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 놀라운 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 윤리적, 사회적 질문을 던지며, 우리가 이 기술을 어떻게 발전시키고 활용할 것인지에 대한 심도 깊은 논의도 요구합니다.

3.1. 기술과 윤리

AI 기술, 특히 자연어 처리와 관련된 기술의 발전은 데이터의 편향, 프라이버시 보호, 기계의 결정에 대한 투명성과 책임 문제와 같은 윤리적 고려사항을 중요하게 만듭니다. 이러한 문제는 기술 발전의 이점을 최대화하고 부정적인 영향을 최소화하기 위해 해결해야 할 중요한 과제입니다. 데이터의 편향은 AI 모델이 특정 그룹에 대한 부정확하거나 부정적인 편견을 강화할 수 있으므로, 다양성과 포괄성을 고려한 데이터 수집과 처리가 필수적입니다.

3.2. 미래의 일자리

AI 기술의 발전은 일부 전문 분야에서 인간의 역할을 대체할 가능성을 내포하고 있으며, 이는 일자리 감소와 같은 사회적 문제를 야기할 수 있습니다. 최근 인공지능으로 인해 일자리에 영향을 받거나 해고 통보를 받았다는 기사를 종종 찾아볼 수 있는 것도 이러한 문제가 본격 시작됨을 시사하는 부분입니다. 그러나 동시에 새로운 기술과 서비스의 등장은 새로운 유형의 일자리 창출을 촉진할 것입니다. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 기술 교육과 재교육의 중요성이 강조되며, 이는 미래 사회에서 모든 개인이 기술 발전의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

4. 결론: 혁신을 향한 여정

챗GPT와 같은 AI 기술의 등장은 기술 발전의 새로운 장을 열고 있으며, 이러한 기술이 가져올 변화를 책임감 있게 받아들이고 긍정적인 방향으로 활용하기 위한 노력이 필요합니다. AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하고, 동시에 발생할 수 있는 윤리적, 사회적 문제에 대응하기 위해서는 연구자, 개발자, 정책 입안자, 사용자 등 모든 이해관계자의 협력과 지속적인 대화가 필요합니다.

그러나 이러한 고민과는 별도로 기업 현장에서는 AI로 인해 많은 변화가 시작될 것입니다. 산업혁명 이후 50년간이 인간의 육체노동을 기계가 대체하는 방향으로의 기술 변화였다면 앞으로 50년간은 AI로 인해 인간의 두뇌노동이 대체하는 시대가 펼쳐질 것입니다. 앞으로 기업에서 실제로 인공지능을 활용하여 어떻게 자신들의 비즈니스를 변화할 수 있을지 디지털 트랜스포메이션을 넘어 AI 트랜스포메이션의 관점에서 고민하고, 다뤄보겠습니다.