구글, FDE 업무도 AI로 자동화..."데이터 정리, 사람만으론 한계"

구글, AI로 FDE 업무 자동화 실험... 데이터 처리의 새로운 패러다임

최근 구글이 기업 고객의 시스템과 데이터를 분석하며 AI 도입을 지원해온 전방 배치 엔지니어(FDE)의 일부 업무를 AI로 자동화하는 실험에 착수했다. 이는 데이터 정리에 있어 인간의 한계를 극복하기 위한 노력으로, 기업 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하는 현대에서 더욱 필요해진 변화라고 할 수 있다.

AI와 FDE의 새로운 협업 모델

구글은 18일(현지시간) 디 인포메이션을 통해 AI 에이전트가 FDE의 역할 일부를 대신하여 기업의 데이터 구조를 효율적으로 분석하고 정리할 수 있도록 지원하고 있다고 밝혔다. 구글 클라우드는 기업 고객이 AI 플랫폼 '제미나이'를 활용해 어떤 애플리케이션을 개발할지를 결정하는 데 필요한 FDE 수백 명을 채용할 계획이다. 그러나 안디 거트먼스 구글 클라우드 부사장은 "모든 데이터를 AI 시대에 맞게 정리하려면 단순히 인력을 늘리는 것만으로는 한계가 있다"고 강조했다.

FDE는 기업 현장에 직접 파견되어 회사의 독점 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 구조화하는 역할을 맡고 있다. 각 기업이 동일한 개념을 다르게 정의할 수 있기 때문에, 예를 들어 '총매출'이라는 지표도 기업마다 계산 방식이 다를 수 있다. 그렇기에 FDE는 업무 방식과 데이터 구조를 파악해 AI가 이를 정확하게 해석할 수 있도록 돕는다. 하지만 이 과정은 비용과 인력 측면에서 지속 가능성이 떨어진다는 것이 구글의 판단이다.

자동화의 실제 사례와 효과

구글 클라우드는 AI 에이전트를 통해 기업의 방대한 내부 자료, 예를 들어 파일이나 법률 계약서를 자동으로 분석하고 각 데이터가 기업의 영업 및 재고 관리 등과 어떻게 연결되는지를 파악하는 기능을 추가하고 있다. 이 과정에서 지식 그래프와 시맨틱 레이어를 활용해 데이터의 의미와 상호 관계를 구조화하여 AI가 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 송장 처리나 신규 직원 등록 등 여러 단계의 작업을 수행할 때 필요한 데이터를 일일이 찾고 해석하는 데 드는 시간을 줄이는 효과를 기대할 수 있다.

영국 통신·미디어 기업인 버진 미디어 O2는 구글의 AI 에이전트를 활용해 서로 분리된 2만 개의 데이터셋을 연결하는 작업을 수행했으며, 이 과정에서 수천 시간에 달할 수 있는 작업을 단축했다. 통합된 데이터 환경 덕분에 이 기업의 자체 AI 에이전트도 필요한 데이터를 더욱 쉽게 찾아 활용할 수 있게 되었다.

인간과 AI의 조화로운 미래

구글은 이러한 기술을 '지식 카탈로그'라 명명하며, AI 에이전트가 기업 업무에 필요한 최적의 맥락을 구축할 수 있다는 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. 특히 구글 딥마인드와 협력하여 AI가 어떻게 데이터를 처리하는지를 평가할 수 있는 시스템을 개발하고 있으며, 이는 경쟁사와 비교했을 때 독특한 접근법이다.

하지만 구글의 AI 기반 데이터 정리 시스템이 완전 자율적으로 작동하는 단계에 이르지는 않았다. 현재는 인간 직원이 AI가 생성한 데이터 구조와 컨텍스트를 검증하는 과정이 필요하다. 궁극적으로 구글이 구상하는 미래는 '휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop)'에서 완전한 에이전트형 시스템으로의 전환이다. 이는 AI가 새로운 데이터가 들어올 때마다 스스로 맥락을 이해하고 데이터 구조를 갱신해나가며 인간의 개입을 점차 줄여나가는 방향으로 발전할 것이다.

결국, 구글의 이러한 시도는 기업 데이터 관리의 새로운 패러다임을 제시하고 있으며, AI와 인간의 협업이 더욱 발전할 미래를 기대하게 한다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하는 시대에, 효율적이고 효과적인 데이터 처리는 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 될 것이다.