“클라우드 퍼스트를 넘어 클라우드 온리로” PPG의 대담한 혁신 이야기

PPG의 부사장 겸 CIO 바스카 라마찬드란은 클라우드 기술과 AI를 통해 혁신과 고객 성장, 새로운 역량을 촉진하는 다각적인 혁신 전략을 이끌고 있다. 여러 산업에서 비즈니스 성과를 입증해온 라마찬드란은 사람을 최우선으로 하는 리더십으로 전략 실행을 가속화하고 있다.

팟캐스트 ‘테크 위스퍼러스’의 최근 에피소드에서 라마찬드란의 리더십 전략을 살펴보고, PPG에서 1,500명 이상의 디지털 IT 전문가를 비전과 목표 아래 어떻게 결집시켰는지 살펴봤다. 이어서 PPG의 클라우드 여정과 페인트 및 코팅 제조회사가 AI를 활용해 효율성, 속도, 품질, 고객 가치를 어떻게 향상시키고 있는지에 대해 이야기를 나눴다. 다음은 그 내용을 정리한 것이다.

Q. 클라우드 여정을 성공적으로 시작하기 위해 어떤 기반을 마련했나?

PPG의 클라우드 여정은 PPG 이전에 맡았던 역할에서 얻은 교훈의 결과물이다. 모두가 ‘클라우드 퍼스트’를 이야기하지만, 클라우드 퍼스트에는 해석의 여지가 많다. 규모가 큰 기업일수록 변화의 필요성을 느끼지 못하는 일부 부서가 존재하고, 이들은 변화에 저항한다. 결국 클라우드 퍼스트 전략은 효과가 떨어진다.

그래서 PPG에서는 ‘클라우드 온리’로 전환했다. 클라우드 온리는 해석의 여지가 없다. ‘온리’는 미션을 극도로 명확하게 만든다. “우리는 이것만 할 것이다”라고 선언하는 것이다. 그렇게 조직이 움직인다. 항상 잠깐의 유행이라 금방 사질 것이라 생각하는 소수가 있기 마련이지만, 일단 추진력이 붙으면 금방 사라진다. 대안이 없기 때문이다.

그 다음에는 주 단위로 평가하고 논의한다. “이번 주에는 서버 X대를 종료했다”는 식으로 상세히 추적한다. 서버가 종료될 때마다 실시간으로 갱신되는 파워 BI 차트를 볼 수 있다. 최근 확인했을 때 93.7%였다. 실제로는 약 97%에 도달했지만, 구형 서버 중 아직 전원을 내리지 않은 것이 있어 집계에 포함되지 않았다. 워크로드는 이전했지만 서버 불이 아직 켜져 있어서 그렇다.

Q. 97%까지 도달하면서 얻은 비즈니스 성과와 이점은 무엇인가?

이 수치는 비즈니스에 영향을 주지 않으면 아무 의미가 없다. 가장 큰 비즈니스 효과는 순수한 민첩성이다. 오늘날 시장에서 인정받는 소프트웨어 솔루션 업체는 규제 환경이나 특수 분야를 제외하면 온프레미스 소프트웨어를 개발하지 않는다. 대부분의 혁신과 신기능은 클라우드에서만 등장한다.

클라우드에 있지 않으면, 이를 활용하기 매우 어렵다. 하이브리드 환경에서도 마찬가지로 어렵다. 하이브리드 환경은 둘을 연결하는 배관 작업이 너무 많다. 아키텍처를 불필요하게 복잡하게 만들어야 한다. 결국 사이버보안에서 타협할 수밖에 없는데, 바림직한 생각이 아니다. 아니면 보안에 과잉 지출해야 하고, 그러면 아무 것도 절감할 수 없으므로 온프레미스의 장점이 사라진다.

클라우드는 워크로드와 유연성뿐 아니라 제어판의 역할도 한다. 보안 제어, SOX 제어 등 오늘날 필요한 모든 제어를 강화할 수 있는 단일 제어판을 확보할 수 있다. 문제가 생기면 버튼 하나로 모든 워크로드에 동시에 적용된다. 매우 정교한 통제 수준을 제공하며, 계속 발전하고 있다.

예외는 광속 문제뿐이다. SCADA 시스템이나 생산현장의 안전 시스템처럼 보장된 지연시간이 필요한 경우다. 클라우드 지연시간이 상당히 좋아졌지만, 지연시간을 보장하지는 않는다. 이런 종류의 시스템에는 절대 위험을 감수해서는 안된다.

이런 극소수 엣지 워크로드를 제외하면 데이터센터가 아예 사라진다. 오늘 아침 전사 디지털 IT 회의에서 데이터센터 해체 계획을 발표했다. 데이터센터 해체 자체가 거대한 프로젝트이다.

Q. AI 여정에서는 현재 두 부류의 CIO가 존재하는 것 같다. 일부는 초기 도입자로 적극 나서고 있지만, 상당수는 위험과 불확실성 등으로 그렇지 못하다. PPG는 초기 도입자로 오래전부터 AI를 활용해 왔다. 어떻게 활용하고 있는지 소개해 달라.

PPG의 AI CoE는 5년 전부터 운영 중이다. PPG는 AI를 과학 기반 조직으로 본다. 일부 사업 영역은 결정론적인 대답이 필요하다. 똑 같은 질문을 할 때마다 똑 같은 대답이 나와야 한다. 코팅 기업으로서 가장 중요한 질문은 ‘어떻게 더 빠르게 새로운 조성물을 만들 것인가’이다. 매년 약 7억 달러를 연구개발에 투자하고 있는데, 어떻게 하면 화학자의 생산성을 조금이라도 높일 수 있을까? 몇 %p라도 높인다면, 큰 성과다. 그것마으로도 시장 출시 속도가 빨라지고, 고객 서비스 속도도 빨라진다.

또 다른 영역은 품질 규격이다. 예를 들어, 같은 브랜드, 같은 모델, 같은 색의 자동차를 각각 샀는데, 제조 공장은 서로 다른 지역에 있다고 하자. 이때 색깔이 미묘하게 다르면 문제가 된다. PPG는 어떤 공장에서 어떤 날씨 조건에서 생산했더라도 페인트의 특성, 색상, 품질이 항상 동일하도록 보장하는 방법을 고민한다.

페인트 제조에 이틀, 품질 검증에 3~4일이 걸린다고 치자. 이 주기를 단축할 수 있다면 큰 성과다. 추가 투자 없이 생산능력이 늘어나는 것이다. 조정을 10번 하기보다 2~3번만에 ‘황금 조합’에 도달할 수 있다면 어떨까? AI를 활용해 페인트의 품질 검증 시간을 단축할 수 있다. PPG는 방대한 이력 데이터가 있고, 이를 기반으로 기존 배치 샘플을 분석하고 필요한 수정을 모델링해 최적 배치를 도출할 수 있다.

Q. 생성형 AI 활용 여정은 어떠한가?

생성형 AI는 모두가 접근할 수 있기 때문에 쉬워 보인다고 생각하지만, 실상은 다르다. GPT에서 G는 누구나 이해한다. 생성 부분은 직접 체험하기 때문이다. 하지만 PT, 즉 ‘사전학습(pre-trained)’ 부분은 종종 잊힌다. 이들 LLM이 사용자가 질문하면 올바른 결과물을 보여주는 것은 수년 동안 누군가 데이터를 태깅하고 누군가 알고리즘을 검증했기 때문이다. 이런 사전 학습과 조정 작업이 잊힌 것이다.

하룻밤 사이에 완성되지 않는다. 이를 직원들에게 교육하는 데 상당한 노력이 필요했다. 예를 들어 IT 서비스 데스크 데이터를 생성형 AI에 활용하기 위해, 방대한 내부 데이터를 수집해 8개월간 태깅했다. 헬프데스크 상담사들이 챗봇을 테스트하며 기대한 답이 나오는지 검증했다. 문제가 있으면 조정했다. 이것이 바로 사전학습 과정이다.

이 작업을 통해 모든 내부 서비스 데스크 콜의 첫 접점이 AI 상담사가 됐다. AI 상담사가 해결하지 못하면 사람이 대응한다. 우리는 이를 템플릿으로 삼아 향후 고객 접점마다 보유 데이터를 활용해 AI 에이전트를 구축할 수 있게 됐다.

Q. S&T은행의 크리스티나 카소티스가 인간과 AI의 상호작용에 대해 질문했다. AI가 보편화된 세상에서 어떤 인간의 역량이 더욱 중요해질까?

AI의 대부라 불리는 제프리 힌턴은 AI를 ‘미화된 패턴 매칭’이라 표현한다. 힌턴이 이렇게 표현한 이유는 AI는 판단 능력이 없기 때문이라고 생각한다. AI는 패턴을 주면 그 패턴을 따르고 변형하며 A, B, C, D 중 하나를 선택한다. 하지만 전혀 새로운 패턴이 나오면 어떻게 반응할지 모른다. 환각 현상을 보일 수도 있고, 맞을 수도 있다. 결정론적인 AI를 원하지만, 실상은 확률적 AI이고, 그것이 문제다.

바스카 라마찬드란: AI의 대부라 불리는 제프리 힌턴은 AI를 ‘미화된 패턴 매칭’이라 표현한다. 그는 판단 능력이 AI에 없기 때문에 이렇게 말한다고 생각한다. AI는 패턴을 주면 그 패턴을 따르고 변형하며 A, B, C, D 중 하나를 선택한다. 하지만 전혀 새로운 패턴이 나오면 어떻게 반응할지 모른다. 환각 현상을 보일 수도 있고, 맞을 수도 있다. 우리는 결정적 AI를 원하지만, 실상은 확률적 AI이고, 그것이 문제다.

경험을 통해 개발해 온 인간의 판단력과 휴리스틱은 새로운 상황을 처음 접했을 때에도 판단을 내리고 옳을 가능성을 높이거나, 설령 틀리더라도 책임을 지는 능력을 부여한다. AI는 이런 능력이 없다. “인생은 위험을 감수해야 한다. 맞으면 성공하고, 틀리면 배운다”라는 말이 있다. 인간은 이런 능력을 가지고 있다. AI는 그렇지 않다. 결국 인간을 차별화하는 것은 바로 이런 판단력과 그 결과를 수용하는 능력이다.

두 번째는 AI가 할 수 있다고 해서 반드시 해야 하느냐의 문제다. AI 상담사보다는 의사가 내 병을 진단해주길 원한다. 의사가 AI를 참고해 간과할 수 있는 희귀한 패턴을 발견하는 데 활용하는 것은 바람직하다. 그러나 결국 “이런 문제가 있고, 이런 치료법이 있다”고 말해주는 것은 의사여야 한다. AI가 할 수 있다고 해서 모든 것을 맡기고 싶지는 않다.

Q. 140년 역사의 PPG는 늘 한발 앞서 있다. 미래의 PPG에 기대하는 것은?

오랫동안 함께 일했던 멘토 게리 캔트렐은 “선두견이 아니면 보는 풍경이 별로 좋지 않다”고 말한다. 동기를 잃을 때마다 이 이미지를 떠올린다. 우리는 선두견인가? 아니라면 그것을 받아들일 준비가 되어 있는가?

PPG는 항상 선두에 서고자 하는 열망을 갖고 있다. 그러나 맹목적이지 않다. 장기적 관점에서 올바른 일을 하려 한다. 단기적 성공은 누구나 할 수 있지만, 대부분 지속 가능하지 않다. 역사도 이를 증명한다. S&P, 다우, 포춘 500에 있다가 탈락한 기업을 보면 알 수 있다.

PPG는 그 자리를 지키고 있으며 앞으로도 그럴 것이다. 이는 경영진과 이사회의 장기적 비전 덕분이다. 이런 문화의 일원이 되는 것은 멋진 일이다. 이런 사고 방식과 이런 사고 방식이 가져오는, 오랫동안 옳은 일을 할 수 있는 자유의 일원이 되는 것은 멋진 일이다.
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