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LG CNS, AI로 ERP 테스팅 고도화…SAP와 글로벌 협력 강화 [이코노믹데일리] AX전문기업 LG CNS가 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 글로벌 IT 행사 ‘SAP 사파이어 2025’에서 AI 기반 ERP 테스팅 신기술을 선보였다. LG CNS는 이번 행사에서 전시부스를 마련하고 AI가 적용된 ERP 자동 테스팅 솔루션 ‘퍼펙트윈 ERP 에디션’을 공개했다. 지난해 SAP 사파이어에서 처음 공개된 ‘퍼펙트윈 ERP 에디션’은 SAP ERP 시스템에 특화된 실거래 데이터 기반 테스팅 솔루션이다. 기업이 ERP 시스템을 새로 구축하거나 최신 시스템으로 전환할 때 재무, 구매, 인사 등 실제 데이터를 기반으로 신규 시스템에서 발생 가능한 오류를 사전에 확인해 시스템 개통 후 서비스 지연 사태를 방지한다. 올해 새롭게 적용된 AI 기능은 테스트 데이터 부족 시 실제와 유사한 데이터를 자동 생성하고 데이터 내 민감 정보를 추출해 삭제한다. 또한 신규 시스템 테스트 결과에서 오류 발생 패턴을 분석하고 원인을 추적해 검증 시간을 대폭 단축시킨다. LG CNS는 SAP와의 오랜 파트너십을 기반으로 이번 행사에서 협력을 한층 확대해 국내에 ‘클라우드 ERP 고도화를 위한 기술 지원 서비스’를 새롭게 선보인다. 이 서비스는 SAP ERP를 도입한 고객의 클라우드 ERP 전환을 지원하기 위해 애플리케이션 운영, 비즈니스 테크놀로지 플랫폼 운영, 보안 업데이트, 시스템 버전 업그레이드를 통합 패키지로 제공한다. 이를 통해 고객은 향상된 클라우드 ERP 시스템 운영 서비스를 받을 수 있게 된다. LG CNS는 글로벌 ERP 운영 서비스 확장을 위해 연내 인도에 ERP 기술 전문인력 중심의 딜리버리센터 설립도 계획 중이다. 한편 LG CNS 현신균 사장은 2년 연속 ‘SAP 사파이어’ 토론세션 패널로 참가해 클라우드 ERP 전환에 대한 인사이트와 성공 사례, 혁신적 디지털 전환 사례 등에 대해 논의했다. LG CNS는 2023년 SAP 본사와 공동 협업 방안을 수립한 이후 클라우드 ERP 서비스 혁신을 위한 협력을 지속 강화해왔으며 올 초 국내 최초로 SAP 아시아태평양지역 전략 서비스 파트너 이니셔티브에 합류했다. 이를 통해 아태지역 SAP 사업을 빠르게 확대하고 SAP와의 협력을 강화해 고객에게 혁신적인 서비스를 제공해 나갈 방침이다. 내한신 LG CNS 엔터프라이즈솔루션사업부장 전무는 “LG CNS는 SAP와 지속적인 협력을 통해 ERP 기술 전문성과 경쟁력을 강화하고 글로벌 고객들의 혁신을 지원해나갈 것”이라고 밝혔다.2025-05-22 13:00:00
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오픈AI, 차세대 AI 모델 개발 난항…데이터 확보 및 비용 문제에 발목 [이코노믹데일리] 챗GPT 개발사 오픈AI의 차세대 주력 인공지능(AI) 모델 개발에 차질이 빚어지고 있다는 보도가 나왔다. 22일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)은 복수의 소식통을 인용 오픈AI가 개발 중인 코드명 ‘오리온’(Orion) 즉 GPT-5의 개발이 상당 기간 지연되고 있으며 막대한 비용이 소요되고 있다고 보도했다. 오픈AI의 최대 투자자인 마이크로소프트(MS)는 금년 중반께 신규 모델 출시를 기대했으나 현재까지 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 것으로 알려졌다. 지난 20일 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 공개한 고급 추론 AI 모델 ‘o3’ 역시 차세대 주력 모델로 보기에는 어렵다는 평가가 지배적이다. WSJ에 따르면 오픈AI는 지난 18개월 이상의 개발 기간 동안 대규모 데이터 학습을 최소 두 차례 진행했으나 매번 예상치 못한 문제에 직면하며 만족할 만한 결과를 얻지 못했다. 새로운 모델의 성능은 기존 GPT-4보다는 개선되었지만 투입된 비용을 고려할 때 획기적인 발전이라고 보기는 어렵다는 것이 내부 관계자들의 전언이다. 업계에서는 통상적으로 대규모 AI 모델 학습에 6개월 기준 약 5억 달러(한화 약 7247억원)의 컴퓨팅 비용이 소요되는 것으로 추정하고 있다. 이전 모델 개발에서는 인터넷 뉴스 기사, 소셜미디어 게시글, 학술 논문 등 광범위한 데이터를 활용했으나 새로운 모델 개발 과정에서는 고도화된 학습에 필요한 양질의 데이터 확보에 어려움을 겪고 있는 것으로 분석된다. 이러한 문제 해결을 위해 오픈AI는 소프트웨어 엔지니어, 수학자 등 전문 인력을 투입, 새로운 소프트웨어 코드 생성이나 복잡한 수학 문제 해결 등 AI 자체 학습용 데이터 생산을 시도하고 있다. 그러나 이 방식은 기존 데이터 활용 방식에 비해 상당한 시간과 노력이 요구된다. 엎친 데 덮친 격으로 경쟁사들의 고액 연봉 제시를 통한 핵심 연구 인력 유출 시도 또한 오픈AI의 비용 부담을 가중시키고 있다. AI 모델 성능 향상의 정체에 대한 우려는 오픈AI뿐 아니라 업계 전반에서 제기되고 있는 상황이다. 오픈AI 공동 창립자이자 수석 과학자를 지낸 일리야 수츠케버는 지난 13일 강연에서 “컴퓨팅 파워는 계속 증가하고 있지만 학습에 필요한 데이터는 한정적”이라며 데이터 부족 문제를 지적했다. 그는 AI 모델 학습 데이터를 유한한 자원인 화석 연료에 비유하며 현재와 같은 방식의 생성형 AI 모델 사전 학습은 결국 한계에 직면할 것이라고 전망했다. 결국 오픈AI는 데이터 확보라는 근본적인 문제와 막대한 비용 부담이라는 현실적인 어려움 속에서 차세대 AI 모델 개발에 난항을 겪고 있는 것으로 보인다.2024-12-23 07:53:42
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