SAS의 82세 현역 CEO가 보는 2025년의 AI

[인터뷰] 짐 굿나잇 SAS 창업자 겸 최고경영자(CEO)

1970년대 미국 노스캐롤라이나 주립대학교에서 농업 데이터 연구 프로젝트에 참여하던 한 통계분석 연구자는 동료들과 함께 직접 통계 분석 소프트웨어를 개발했다. 1976년 연방정부로부터 지원받던 대학 연구 자금이 끊기자 그는 직접 데이터 분석 소프트웨어 회사를 차린다. 회사 이름은 정직하게 ‘통계 분석 시스템(Statistical Analysis System)’의 약자로 지었다.

데이터 분석 소프트웨어 기업 SAS의 창업자이자, 올해 82세로서 50년 넘게 현역 최고경영자(CEO)로 활동중인 짐 굿나잇의 이야기다. 짐 굿나잇은 전세계의 데이터 분석 소프트웨어 시장을 개척하고, 유토피아적으로 평가받는 기업 체계를 만들었다.

데이터와 인간의 대화 방법을 만들어온 SAS는 오늘날 인공지능(AI)이란 전례없는 변화를 마주하고 있다. 대형언어모델(LLM)과 AI 에이전트에 이르면서 데이터의 중요성과 가치는 어느때보다 높아졌고, 이는 SAS에게 더할 나위 없는 기회면서 새로운 도전이다.

데이터 세계의 변화를 지켜봐온 짐 굿나잇 CEO는 7일 미국 올랜도에서 개최된 ‘SAS 이노베이트 2025’ 행사에서 <바이라인네트워크>와 인터뷰를 통해 현대의 생성형 AI 기술이 현재와 미래에 미칠 영향에 대해 의견을 밝혔다.

LLM 기반의 생성형 AI 기술은 폭발적인 속도로 대중에 파고 들었고, 전세계 기업과 조직, 사회에서 변화를 만들어내고 있다. 생산성 향상이란 가치가 주목받고 있는데, 한편으로 사람의 일자리를 위협하고 악용될 수 있다는 우려도 적지 않다.

특히, 소프트웨어 코드를 생성하는 AI 도구가 가장 널리 활용되는 생성형 AI 애플리케이션으로 퍼지고 있다. 구글, 마이크로소프트, 메타 등의 거대 IT기업은 생성형 AI로 작성되는 소프트웨어 코드를 공격적으로 채택하고 있다.

짐 굿나잇 CEO는 “SAS 소프트웨어를 개발하기 위해 AI로 작성된 코드를 사용하지 않는다”며 “SAS는 거의 C 언어로 작성되고, C 코드를 생성하는 AI 도구는 많지 않으며, 우리의 개발자는 매우 능숙하다”고 말했다.

그는 “LLM의 코드 생성이 좋긴 하지만, 그건 마치 직장에 처음 입사한 사람과 같다”며 “실제로 AI는 그리 좋지 않으며, 효과가 있긴 해도 진정한 프로페셔널은 아니다”라고 밝혔다.

AI 코딩이 확산되면서 소프트웨어 개발자나 엔지니어란 직업의 미래가 불투명해졌다. 많은 기업이 AI를 도입하면서 개발자 채용을 축소하고, 기존 인력을 해고하는 사례가 적지 않다.

짐 굿나잇은 “현재 AI 에이전트가 소프트웨어 엔지니어를 대체할 수 있을지 많은 고민을 하고 연구하고 있다”며 “가령 비즈니스 분석가를 위한 SAS 코드 생성은 꽤 좋지만, LLM이 SAS 코드로 소프트웨어를 생성하는 방법을 알아내는 데 많은 비용을 투자하고 있다”고 말했다.

그는 “내가 하는 질문은 버튼 한두개만 클릭하면 자동으로 코드를 생성해 주는 시각적 인터페이스를 만드는 것이 더 나을지, 아니면 원하는 작업을 말하면 몇 가지 실수를 하고 나서 코드를 생성하는 것이 더 나을지”라며 “나는 멋진 시각적 인터페이스가 말로 원하는 작업을 알려주는 바이럴 인터페이스보다 훨씬 간단하다고 생각하고 있다”고 덧붙였다.

AI의 일자리 대체 우려는 현실로 나타나고 있다. 이는 동시에 학생의 소프트웨어 분야 진출을 주저하게 만든다. 짐 굿나잇은 미국에서 IT 인재 교육에 대한 강조가 줄어드는 상황을 우려했다.

그는 “시간이 지나면서 교육에 대한 강조가 약해지는 것을 약간 우려하고 있다”며 “공화당의 경우 많은 사람들이 대학에 가는 것을 원하지 않는데, 대학에 가면 진보주의자가 되고 민주주의자가 되기 때문에 대학 졸업자 수를 줄이길 바란다”고 말했다.

그는 “어떤 사람은 제조업을 미국의 미래라고 생각하기도 하지만, 제조업이 로봇으로 구성될 것이라는 점을 생각하지 못하는 것 같다”며 “로봇을 서비스하고, 프로그래밍하고, 작동하게 할 수 있는 매우 유능한 사람이 필요한데, 대학 학위도 없는 사람이 그 모든 로봇을 서비스할 수 있는 건 아니다”라고 덧붙였다.

이어 “콜센터 같은 분야에 생성형 AI를 활용하는 건 적합할 수 있고, SAS 같은 언어를LLM에 요청해서 코드로 만드는 게 좋은 시작일 수는 있다”며 “그러나 그 후에는 코딩을 공부해서 무슨 역할을 하는지 이해해야 하는 등 해야 할 일이 훨씬 더 많기 때문에 사람을 AI가 대체할 것이라 걱정하지 않는다”고 강조했다.

AI로 생성한 코드의 품질과 신뢰성에 대해 의구심을 갖는 사람도 많다. 과연 AI 생성 코드를 어디부터 어디까지 신뢰할 수 있을까.

짐 굿나잇은 “AI를 개발할 때 과거 정보에 편향이 들어 있다면 AI도 편향을 생성할 것”이라며 “편향, 신뢰성, 공정성 등은 시스템의 학습 방식과 밀접한 관련이 있다”고 말했다.

그는 “이것이 바로 SAS가 강조하는 부분 중 하나이고, 모델에 편향이 있는지 여부를 판단하기 위해 여러 방법을 활용하고 있다”며 “SAS는 모델이 얼마나 좋은지 편향적으로 테스트할 수 있는 다양한 역량을 갖추고 있다”고 강조했다.

SAS는 올해 컨퍼런스에서 ‘AI 거버넌스 맵’을 출시했다. 이 맵은 기업이 현재 AI 거버넌스 성숙도를 평가하고, 향후 방향을 제시하는 데 도움을 주는 포괄적 자원을 제공한다. 이를 통해 AI의 신뢰성, 규정 준수 등을 강화한다. SAS는 올해 중 AI 시스템, 모델, AI 에이전트 등을 통합, 조정, 모니터링할 수 있는 통합적인 AI 거버넌스 솔루션을 출시할 예정이다. 이 솔루션은 AI를 정책에 맞춰 조정하고, 운영 효율성을 향상시키며, 조직이 AI 여정에 자신감을 갖고 진행할 수 있게 지원한다.

현재 생성형 AI 관련한 뉴스가 매일매일 달라지고 있다. 매일 새로운 혁명이 일어날 듯한 분위기다. 짐 굿나잇은 현재 생성형 AI 기술을 보수적으로 평가했다. 현재의 기술이 지나치게 과장됐다는 것이다.

그는 “LLM은 한 언어를 다른 언어로 번역하기에 매우 효과적이고. 언어와 관련된 모든 분야에서 꽤 좋다”며 “AI는 인간이 할 결정을 시스템이나 컴퓨터가 대신 하도록 하는 것인데, 온도 조절기를 설정해서 에어컨을 끄는 시간을 결정한 다음 그 시간에 자동으로 꺼지게 하는 것도 에이전틱 AI”라고 말했다.

그는 “모든 사람이 AGI나 일반 지능을 만들고 싶어 한다고 생각하지만, 생성형 AI 모델은 문장의 다음 단어를 예측하는 것이 그들이 하는 전부”라며 “수십 개의 다른 단어에 대한 확률 문제로서 그 단어를 다음에 넣을 때의 확률을 가장 높게 잡고, 모든 것을 다시 실행해서 다음 확률이 어떻게 될지 보는 것”이라고 설명했다.

이어 “사람의 뇌가 그런 식으로 생각하는지는 잘 모르겠지만, 일반적인 지능과는 거리가 먼 것 같다”고 덧붙였다.

SAS는 여전히 비공개 기업이다. 오래전 기업공개(IPO) 선언을 했지만, 구체적인 일정은 아직 나오지 않았다. 짐 굿나잇은 “IPO 작업은 여전히 진행중이고, 모든 금융 시스템을 하나의 글로벌 금융 시스템으로 전환해 막 설치를 완료했다”고 말했다.

그는 “앞으로 한두 달 동안 현재 모든 송장을 해당 시스템을 통해 시스템에 공식적으로 등록하기 위해 노력하고 있다”며 “상장하기 전 최소 1년 동안은 이 계획을 유지해야 하므로 계속 기다릴 것”이라고 덧붙였다.

글. 바이라인네트워크

<올랜도(미국)=김우용 기자>yong2@byline.network