한국일보

[옥타LA ‘AI 교육 세미나’] “차별화된 데이터와 AI 툴 확보가 성공 지름길”

2025-02-13 (목) 12:00:00 박홍용 기자
크게 작게

▶ 안재형 한국외대교수 강의

▶ 70명 회원 참석, 깊은 관심
▶ “회원 교육사업 지속 강화”

[옥타LA ‘AI 교육 세미나’] “차별화된 데이터와 AI 툴 확보가 성공 지름길”

세계한인무역협회 LA지회가 12일 아로마센터에서 회원들을 위한 AI 교육 세미나를 개최했다. 정병모(앞줄 왼쪽에서 아홉번째) 옥타LA 회장과 강연자인 안재형(왼쪽에서 열번째) 한국외대 경영대 교수를 비롯한 회원들이 기념촬영을 하고 있다. [박홍용 기자]

“인공지능(AI)이 비즈니스의 폭발적인 성장 기반이 되기 위해서는 남에게는 없는 차별화된 데이터와 유용한 AI의 툴을 확보하고 이해하는 것이 매우 중요합니다.”

세계한인무역협회 LA지회(옥타LA·회장 정병모)는 12일 타운 아로마센터에서 회원들을 위한 AI 교육 세미나를 개최했다. 이날 강의는 안재형 한국외국어대 경영대 교수가 ‘사업자를 위한 AI 교육 세미나’라는 주제로 진행했다. 오전 11시부터 오후 5시까지 진행된 이날 강의에는 약 70명의 옥타LA 회원들이 참석했으며, 참석자 대부분이 랩탑 컴퓨터를 가져와 AI 교육에 대한 깊은 관심을 드러냈다.

정병모 회장은 “회원들의 사업에 도움이 되도록 협회를 운영하는 것이 저의 한해 목표”라며 “이번 세미나가 사업에 많은 도움이 되길 바란다”고 밝혔다.


안 교수는 AI에 대해 익숙하지 않은 일반인들의 눈높이에 맞춰 AI의 기본 정의부터 강연을 시작했다. 그는 “AI는 기술적인 측면에서 엄청난 양의 데이터가 쏟아지고 변하지 않는 데이터가 쏟아지고 있고, 변하지 않는 패턴이 있다고 믿는 것”이라며 “과거 패턴을 통해서 미래에도 일이 발생할 거라고 미래를 예측하고 답을 찾는 것”이라고 설명했다. 그는 그러면서 “오픈AI가 만들어낸 챗GPT가 하는 일도 학습에 있다”며 “데이터를 모아서 학습시키고 결과를 내놓는 단순한 과정인데 문제는 데이터의 크기가 갈수록 커지는 것”이라고 강조했다.

안 교수는 AI를 제대로 활용하기 위해서는 가치 있는 데이터를 개인의 비즈니스에 도움이 되도록 만드는 것이 중요하다고 말했다. 그는 “현재의 AI 모델은 대량의 학습 데이터를 모아서 일반적인 대답을 하는 모델로 대량의 학습 데이터로는 특수한 상황을 전제로 확보될 수 없다”며 비즈니스 오너만이 갖고 있는 AI 킬러 콘텐츠가 필요하다고 덧붙였다.

안 교수는 전 세계적으로 뜨거운 감자가 된 중국 딥시크에 대해서도 명쾌하게 해석했다. 그는 “챗GPT와 딥시크를 동일 선상에서 비교할 수 없다”며 “챗GPT는 사람들이 줄서서 기다리는 맛집이라고 할 수 있고 딥시크는 저가지만 비슷한 맛을 내는 프랜차이즈라고 할 수 있다”고 말했다. 딥시크가 엔비디아의 저렴한 H800 GPU를 통해서 비슷한 연산을 했지만, 챗GPT는 성능이 훨씬 뛰어는 엔비디아의 H100을 사용하고 있는 데다 데이터 학습 능력에서 엄청난 격차가 있다는 설명이다. 또 안 교수는 옥타LA 회원들 가운데 중소 비즈니스 오너들이 많은 것을 감안해 오픈소스 ERP 및 주문 관리 시스템, 공급망 관리 시스템 등을 소개했다. 이와 함께 최신형 AI 분석과 데이터 시각화 프로그램 등에 대해서도 설명했다.

이날 행사에 참가한 문민섭 트레이드러쉬 대표는 “최근 AI 의 등장으로 수출마케팅과 시장의 판도가 크게 바뀌고 있어, 미국 바이어로서 최신 트랜드를 이해하고 선도하기 위하여 참석했다”며 “세미나 수강자들과 네트워킹과 정보공유의 시간도 갖게 되어 매우 뜻깊은 행사였다”고 강조했다.

정병모 회장은 “앞으로도 회원과 무역인들을 위한 신기술과 마케팅 트랜드를 반영하는 교육 세미나를 통해 사업 운영자들에게 실질적 성장과 도움이 되는 행사를 계속 진행하겠다”고 포부를 밝혔다.

한편 옥타는 전 세계 한인 무역인으로 이루어진 한인 최대 무역인 네트워크로 전 세계에 174개 지회를 두고 한국 중소기업의 해외판로 개척과 정보 공유에 노력하고 있다. 옥타 LA는 회원 규모 면에서 월드옥타 지회 중 가장 큰 지회 중 하나이다.

<박홍용 기자>

카테고리 최신기사

많이 본 기사