사실이다: 브라질의 기업들은 자사의 비즈니스 전략에 인공지능을 도입해 왔으며, 2024년 말까지 수행된 조사에 따르면 이들 중 최소 98%에 달한다. 그러나 문제는 단지 25%의 조직들만이 인공지능(AI)을 구현할 준비가 되어 있다고 선언했다는 점이다. 나머지는 인프라의 한계, 데이터 관리의 한계, 그리고 전문 인력의 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 하지만 이것이 다른 75%가 그들의 프로젝트를 진행하기 위해 이상적인 조건을 기다리고 있다는 뜻은 아니다. 반대로, 이들 기업은 기술 도입을 계속 추진하고 있다.
문제는 다섯 개 기업 중 단 하나의 기업만이 AI를 비즈니스에 통합할 수 있다는 점이다 – Qlik가 ESG와 협력해 최근 발표한 글로벌 보고서에 따른 것이다. 또한 데이터 거버넌스 정책을 적용한다고 밝힌 기업은 단 47%에 불과했습니다. 이 수치들은 전 세계적이다 — 그리고 브라질의 통계가 더 커져도 놀랄 일이 아닐 것이다. 오늘날 AI가 사일로에 적용되어 있으며, 일반적으로 이 기술의 ‘진입 관문’이 고객 서비스인 반면, 재무적 위험, 규제 위험 및 평판 위험은 여전히 존재한다.
적절한 준비 없이 인공지능을 도입하기로 선택한 기업들이 직면한 장애물이 많다. 실제 사례들은 거버넌스가 부실한 알고리즘이 편향을 영속화하거나 개인정보를 침해할 수 있음을 이미 입증했다. 그 결과로 평판과 재정적 손해가 발생한다. 인공지능 거버넌스는 단지 기술적 문제가 아니라 실행과 실사에 관한 문제다: 잘 정의된 전략이 없으면 위험은 기회와 같은 비율로 커진다 — 개인정보 침해와 데이터의 남용에서부터 불투명하거나 편향된 자동화된 의사결정으로 인한 신뢰 저하까지.
규제 압력과 컴플라이언스: 인공지능 거버넌스의 기초
인공지능 거버넌스를 구축해야 할 필요성은 비즈니스 측면에서만 제기된 것이 아니다: 새로운 규제가 생겨나고 있으며, 발전은 빠르게 진행되고 있으며, 브라질에서도 그렇다.
2024년 12월 연방 상원은 법안 2338/2023을 승인했다., 책임 있는 사용 지침이 포함된 인공지능에 대한 규제 프레이워크를 제안하는 이 텍스트는 위험 기반 접근 방식을 채택한다.,유럽 연합(EU)과 마찬가지로, 기본권에 대한 잠재적 피해 정도에 따라 AI 시스템을 분류한다. 자율 무기 알고리즘이나 대규모 감시 도구와 같은 고위험 애플리케이션은 금지될 것이다,하는 동안 시스템의생성형 AI일반 용도의 것들은 시장에 출시되기 전에 사전 위험 평가를 받아야 한다.
또한 투명성에 대한 요구가 있으며, 예를 들어 개발자들이 모델 학습에 저작권으로 보호된 콘텐츠를 사용했는지 여부를 보고하도록 의무화합니다. 병행하여 국가 개인정보 보호청(ANPD)에게 인공지능 거버넌스의 조정을 위한 중심적인 역할을 부여하는 것을 논의하고 있으며, 기존의 데이터 보호 구조를 활용하고 있다. 이러한 입법 이니셔티브는 곧 기업들이 인공지능의 개발 및 사용에 관한 명확한 의무를 지게 될 것이라는 신호를 보낸다 – 관행을 보고하고 위험을 완화하는 것에서부터 알고리즘이 미치는 영향에 대해 책임을 지는 것까지.
미국과 유럽에서 규제 당국은 생성형 인공지능 도구의 대중화 이후 특히 알고리즘에 대한 감시를 크게 강화해 왔으며, 그 도구들은 공공의 논쟁을 불러일으켰습니다. AI 법안은 이미 EU에서 발효되었으며 그 이행은 2026년 8월 2일까지 완료되어야 한다. 이때 규정의 의무 중 다수가 적용 가능해지며 고위험 인공지능 시스템 및 일반용 AI 모델에 대한 요건이 포함된다.
투명성, 윤리성 및 알고리즘적 책임
법적 측면을 넘어서는 인공지능 거버넌스는 법을 준수하는 것 이상으로 윤리적 원칙과 책임 원칙을 포함한다. 기업들은 고객, 투자자 및 사회의 신뢰를 얻으려면 인공지능이 어떻게 사용되는지에 대한 투명성이 필요하다는 것을 깨닫고 있다. 이는 알고리즘 영향에 대한 사전 평가, 데이터 품질에 대한 엄격한 관리, 그리고 모델의 독립적인 감사와 같은 일련의 내부 관행을 도입하는 것을 포함한다.
또한 훈련 데이터를 필터링하고 신중하게 선택하는 데이터 거버넌스 정책을 구현하는 것이 중요하며, 수집된 정보에 내재할 수 있는 차별적 편향을 피합니다.
AI 모델이 작동하기 시작하는 순간부터 회사는 알고리즘에 대해 주기적인 테스트, 검증 및 감사를 수행하고, 사용된 결정 및 기준을 문서화해야 한다. 이 기록은 두 가지 이점을 제공합니다: 시스템의 작동 원리를 설명하는 데 도움이 되며, 어떤 결함이나 부적절한 결과가 발생할 경우 책임의 귀속을 가능하게 합니다.
거버넌스: 경쟁력 있는 가치 창출을 위한 혁신
일반적인 오해는 인공지능 거버넌스가 혁신을 제한한다는 생각이다. 반대로, 좋은 거버넌스 전략은 안전한 혁신을 가능하게 하며, 인공지능의 모든 잠재력을 책임감 있게 발휘한다. 일찍 거버넌스 프레임워크를 체계화하는 기업들은 위험이 문제가 되기 전에 이를 완화할 수 있어 재작업이나 프로젝트를 지연시킬 스캔들을 피한다.
그 결과, 이들 조직은 이니셔티브를 통해 더 큰 가치를 더 빨리 얻는다. 시장 증거가 이 상관관계를 강화합니다: 전 세계적 조사는 AI 거버넌스에서 리더십을 적극적으로 감독하는 기업들이 첨단 AI를 사용할 때 더 높은 재무적 영향을 보고한다는 것을 식별했습니다.
또한 현재 소비자와 투자자들이 기술의 윤리적 사용에 점점 더 주목하고 있는 시점에 있으며, 거버넌스에 대한 이러한 약속을 입증하는 것은 기업을 경쟁사와 차별화시킬 수 있다.
실무적으로, 거버넌스가 성숙한 조직들은 보안뿐만 아니라 개발 효율성에서도 개선을 보고한다 — 경영진은 처음부터 명확한 표준 덕분에 AI 프로젝트의 사이클 타임이 감소했다고 지적한다. 즉, 프라이버시(개인정보 보호), 설명가능성 및 품질에 대한 요구사항이 설계 단계에서 이미 고려될 때, 나중에 비용이 많이 드는 수정은 피할 수 있다.
따라서 거버넌스는 지속 가능한 혁신을 위한 가이드로 작용하며, 어디에 투자할지, 그리고 책임 있는 방식으로 솔루션을 확장하는 방법을 안내합니다. 그리고 인공지능 이니셔티브를 기업 전략과 회사의 가치에 맞출 때, 거버넌스는 혁신이 항상 비즈니스의 더 큰 목표와 명성에 기여하도록 보장하며, 고립된 길이나 잠재적으로 해로운 방향으로 나아가지 않도록 한다.
AI를 위한 거버넌스 전략을 개발하는 것은 무엇보다도 경쟁적 포지셔닝을 위한 전략적 움직임이다. 현대의 생태계에서 국가들과 기업들이 기술 경쟁을 벌이는 가운데, 자신감과 신뢰성으로 혁신하는 이들을 선도한다. 효율적인 거버넌스 체계를 구축하는 대기업들은 위험 완화를 인공지능의 이점 최대화와 균형 있게 달성할 수 있으며, 하나를 다른 하나를 위해 희생하기보다 두 목표를 함께 달성한다.
결국 AI 거버넌스는 더 이상 선택사항이 아니게 되었고 전략적 필수로 자리매김했다. 대기업의 경우, 거버넌스 전략을 수립하는 것은 향후 몇 년간 인공지능의 사용을 이끌 표준, 통제 수단 및 가치관을 지금 정의하는 것을 의미한다. 이는 새로 제정되고 있는 규제들을 준수하는 것에서부터 내부의 윤리와 투명성 메커니즘을 만드는 것까지 포함하며, 위험을 최소화하고 가치를 균형 있게 극대화하는 것을 목표로 한다. 신속하게 행동하는 사람은 일관된 혁신과 확고한 명성의 열매를 맺고, 점점 더 인공지능이 주도하는 시장에서 앞서 나가게 될 것이다.
