AI도 이력서가 있다? 내 업무에 딱 맞는 파트너, 이렇게 골라 써요🙌
작성자 퍼블리
시간도 성과도 다 잡는 그로우어 ⏰
AI도 이력서가 있다? 내 업무에 딱 맞는 파트너, 이렇게 골라 써요🙌
내 업무에 딱 맞는 AI를 고르는 법
ChatGPT는 이제 직장인에게 동료 이름만큼이나 익숙해졌습니다. 보고서 초안을 부탁하고, 이메일 답장을 맡기고, 복잡한 자료를 요약하며, 우리는 AI와 함께 일하는 시대에 완벽히 적응했습니다.
하지만 혹시 이런 생각 해보신 적 없나요?
왜 이렇게 뻔한 대답만 하지?
이것보다 더 잘하는 AI는 없을까?
쏟아지는 AI 모델 속에서 '내 일에 딱 맞는' AI를 찾아 헤매는 분들을 위해 새로운 관점을 제안하고자 합니다. 마치 직원을 채용하듯 각 AI가 어떤 장단점을 갖고 있는지 비교해보자는 겁니다. 복잡한 기술 스펙이나 업데이트 내용 대신 각 AI의 '이력서'를 보고 내 업무에 가장 적합한 파트너를 직접 고르는 것이죠.
AI계의 수능이라 불리는 성능 테스트 결과부터 지금 가장 주목받는 AI 4인방의 이력서, 그리고 이들을 조합해 나만의 팀을 꾸리는 전략까지, 여러분의 업무 생산성을 폭발시킬 정보를 담았습니다. 이제 단순한 질문-답변을 넘어, 내 일을 가장 잘 이해하는 최고의 AI 파트너를 찾아보세요.
AI 전국시대, 왜 '이력서'가 필요한가?
불과 1~2년 전만 해도 'AI' 하면 ChatGPT를 떠올렸지만, 지금은 옥석을 가려야 할 만큼 수많은 AI가 경쟁하는 AI 전국시대입니다. 이런 시대에 AI에 대한 자세한 '이력서'가 필요한 이유는 AI의 발전 방향을 보면 명확해집니다.
1. AI의 체급이 나뉘고 있다
모든 AI가 최고 성능을 추구하던 시대는 지났습니다. 이제 AI 시장은 목적에 따라 성능과 비용을 달리하는 다양한 '체급'의 모델들로 나뉩니다. 예를 들어, 수만 개의 고객 리뷰에서 감성을 분류하는 작업에는 가성비 좋은 경량급 모델이, 복잡한 법률 문서를 분석하고 숨은 리스크를 찾아야 하는 업무에는 최고 성능의 헤비급 모델이 적합합니다.
2. 어떤 눈과 귀를 가졌는가: 멀티모달의 전문화
AI가 이제는 글자뿐 아니라 이미지, 음성까지 이해하기 시작했습니다. 하지만 더 중요한 건, '어떤 종류의 데이터를 더 잘 이해하는가'입니다.
예를 들어, 차트와 그래프를 해석해 비즈니스 인사이트를 뽑아내는 데 특화된 '데이터 분석가' AI가 있는가 하면, 디자인 시안을 보고 미학적인 피드백을 주는 '크리에이티브 디렉터' AI도 있습니다. 이제는 무엇을 입력하느냐에 따라 적합한 AI가 달라지는 시대입니다.
3. 정보의 질이 다르다: 실시간 정보 접근 능력
최신 정보를 아는 수준을 넘어, '어떤 정보를, 얼마나 깊이 있게, 얼마나 신뢰도 높게' 가져오는지가 AI를 가르는 기준이 되고 있습니다. 예컨대, 단순히 웹에서 최신 뉴스 제목만 긁어오는 수준을 넘어서, 여러 출처의 정보를 비교 분석하고, 검증된 자료를 바탕으로 리포트를 작성하는 AI는 '전문 리서처' 역할까지 수행할 수 있습니다.
이처럼 AI는 각기 다른 방향으로 전문화되며 발전하고 있습니다. 범용적인 능력은 기본, 여기에 특정 분야에서 압도적인 성능을 보이는 '스페셜리스트 AI'가 속속 등장하는 지금, 이들의 진짜 실력을 파악하기 위한 '이력서'는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
AI도 IQ 테스트를 본다? - 객관적인 성능 엿보기
AI를 잘 고르기 위해서는 객관적인 평가가 필요합니다. 다행히 AI 세계에도 인간의 수능이나 자격증 시험처럼 모델의 지능과 능력을 측정하는 표준화된 성능 테스트 '벤치마크'가 존재합니다.
이 벤치마크는 단순히 AI가 "정답을 얼마나 잘 맞히는가?"만 보지 않습니다. 가령 이미지 인식 AI를 테스트한다면, 완벽하고 선명한 강아지 사진만 보여주는 것이 아니라 약간 흔들린 사진, 일부만 가려진 사진, 강아지와 비슷한 색상을 가진 다른 물건 등 현실에서 마주칠 법한 까다로운 문제들도 함께 출제합니다.
강아지처럼 생긴 빵들 사이에서 진짜 강아지를 찾아내는 AI 이미지 테스트 ⓒ 황석영
이렇게 예상치 못한 변수 앞에서도 AI가 얼마나 흔들리지 않고 안정적인 성능을 내는지를 평가하는 항목이 바로 '강건성(Robustness)'입니다. 즉, AI의 '맷집'이나 '실전 능력'을 측정하는 셈이죠.
이처럼 벤치마크는 AI의 종합적인 능력을 다각도로 검증하는 중요한 과정이며, 이 덕분에 우리는 "누가 뭘 잘하는지"를 객관적인 데이터로 파악할 수 있게 됩니다. 그렇다면 어떤 항목들이 AI의 능력을 평가할까요? 대표 벤치마크 항목들을 한눈에 정리했습니다.
ⓒ 황석영
그럼 이걸 다 외워야 하나요?
전혀 아닙니다. 마치 게임 랭킹처럼 AI 모델들의 성적을 한눈에 볼 수 있는 리더보드 사이트들이 있습니다. "요즘 어떤 AI가 글쓰기에서 좋은 점수를 받을까?" 궁금할 때 특정 분야의 강자를 쉽게 확인할 수 있죠. 중요한 건, 이런 객관적 평가 기준이 존재한다는 사실을 아는 것입니다.
리더보드 사이트의 AI IQ 테스트 결과 ⓒ Tracking AI
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