안드루 응, 기업 AI 혁신 가속화 위한 샌드박스 전략 제시

안드류 응의 ‘샌드박스 먼저’ 전략: 기업 AI 혁신 가속화를 위한 로드맵 2025년 6월 24일 오후 1시 38분 기업들이 인공지능(AI) 애플리케이션을 프로덕션에 투입할 때 그 영향에 대해 우려를 표하는 것은 당연한 일이지만, 초기 단계에서 이러한 프로젝트에 지나치게 제약을 두는 것은 혁신을 느리게 만들 수 있다. 딥러닝 AI의 창립자이며 AI 개발 분야에서 가장 유명한 인물 중 하나인 안드류 응은 오늘 VB Transform에서 진행된 파이어사이드 챗에서 AI 개발에서 관찰 가능성, 안전성, 그리고 규제의 중요성을 강조했다. 그러나 그는 이들 요소가 혁신과 성장을 저해해서는 안 된다고 덧붙였다. 응은 기업들이 샌드박스 내에서 프로토타입을 빠르게 구축하고, 효과적인 프로젝트를 찾아내고, 이후에만 관찰 가능성을 높이는 도구와 규제를 적용해야 한다고 제안했다. 이 접근 방식은 기업들이 AI 프로젝트를 시작할 때 일반적으로 생각하는 것과는 반대되는 개념이다. "관찰 가능성, 안전성, 그리고 규제는 중요한 역할을 하지만, 대기업에서는 엔지니어가 무언가를 시도하기 위해 다섯 명의 부사장으로부터 승인을 받아야 하는 경우가 많아 프로젝트가 멈춰 서게 됩니다,"라고 응은 말했다. "하지만 기업들은 브랜드 손상이나 민감한 정보 누설을 방지하기 위해 무작위 혁신 팀이 무언가를 배포하는 것을 허용할 수 없습니다. 이를 방지하기 위해 샌드박스가 좋은 방법입니다." 샌드박스는 개발팀이 제한된 개인 정보로 빠르게 아이디어를 테스트하고 발전시킬 수 있는 환경을 제공한다. 이렇게 하면 조직은 효과적인 프로젝트에만 투자하고, 나중에 책임감 있는 기술, 관찰 가능성을 높이는 도구 및 규제를 추가할 수 있다. 샌드박스는 특히 AI 에이전트 개발에 많이 사용된다. 샌드박스를 활용하면 기업 내에서 자유롭게 혁신을 추구하면서 민감한 정보가 외부로 노출되지 않도록 할 수 있다. 그러나 이는 팀들이 가능한 한 창의적으로 아이디어를 시험해 볼 수 있도록 하는 동시에, 기업의 지침을 준수하도록 한다. 관찰 가능성은 AI 애플리케이션이 프로덕션에 진입하면서 점점 더 중요한 주제가 되고 있다. 세일즈포스는 최근 에이전트 라이브러리인 Agentforce 3를 업데이트하여 에이전트 성능의 가시성을 향상시키고, MCP와 같은 상호운용성 기준에 대한 지원을 강화했다. 속도와 낮은 초기 비용 응은 속도와 혁신이 서로 밀접하게 연결되어 있으며, 기업들이 이를 두려워하지 말아야 함을 역설했다. "우리는 롤러코스터를 타고 있지만, 이는 느린 롤러코스터입니다. 지난 1년 동안 우리의 롤러코스터는 많은 속도를 얻었고, 이는 앞으로 큰 발전을 의미합니다. 세계가 이제 매우 빠른 롤러코스터를 타고 있으므로 좋다고 생각합니다,"라고 응은 말했다. 개발자가 빠르게 작업하고 아이디어를 구현할 수 있는 도구들의 등장이 이 속도를 높였다고 설명했다. 그는 "와인서프(Windsurf)와 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 같은 코딩 에이전트 플랫폼들이 기존에 3개월과 6명의 엔지니어가 필요했던 프로젝트를 크게 줄여주었습니다"라고 말했다. 이러한 코딩 에이전트 플랫폼들과 개발자를 더욱 빠르게 움직일 수 있게 돕는 다른 도구들은 초기 프로토타입 프로젝트의 비용을 크게 낮추었다. "프로토타입(POC)의 비용이 크게 낮아져서 여러 프로토타입을 진행하는 것이 나쁘다고 생각하지 않습니다,"라고 그는 말했다. 인재 확보의 어려움 그러나 여전히 인재 확보가 큰 장벽으로 작용할 수 있다. 응은은 일부 AI 회사들이 기초 모델 엔지니어를 채용하기 위해 최대 1,000만 달러의 연봉을 제시한다는 사실을 인정하면서도, 소프트웨어 엔지니어의 연봉은 그렇게 높지 않다고 말했다. "많은 기업들에게 가장 큰 도전은 인재입니다. 좋은 소식은 애플리케이션을 구축할 수 있는 엔지니어를 찾는 기업들에게는 연봉이 500만 달러에 닿지 않는다는 것입니다,"라고 그는 덧붙였다. 문제는 기업 AI 프로젝트를 구축한 경험이 있는 인재가 아직 충분하지 않다는 것이다. 따라서 응은은 다시 처음 제안한 해결책으로 돌아간다: 샌드박스에서 실험을 허용하여 경험을 쌓게 하는 것이다. industy 인사들의 평가는 이러한 접근 방식이 기업의 AI 혁신을 가속화시키는 데 결정적인 역할을 할 것으로 보고 있다. 딥러닝 AI는 이러한 샌드박스 접근법을 통해 개발자들이 더 빠르고 효율적으로 혁신할 수 있는 환경을 제공함으로써 AI 산업의 발전을 촉진하고 있다.