해양 산업의 AI 도입 현황: 63%가 매일 AI 활용, 단 8%만이 성숙한 거버넌스 체계 구축

해양 전문가들이 AI 결과물 검증에 소비하는 시간은 얼마나 될까요?

응답자의 절반 이상(55%)이 AI 결과물을 확인하거나 수정하는 데 매주 최소 1시간 이상을 소비하며, 5명 중 거의 1명은 5시간 이상을 사용합니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 검증 시간을 감안하더라도 85%는 AI가 전반적인 시간을 절약해 준다고 답했습니다.

'검증세(Verification Tax)'란 무엇인가요?

이 보고서는 AI가 생성한 결과물을 검증하는 데 투입되는 시간과 주의력을 '검증세(verification tax)'라고 정의합니다. 현재 직면한 과제는 이러한 검증 과정 중 실제로 필요한 부분이 얼마나 되는지 파악하는 것입니다.

해양 전문가들은 AI가 생성한 결과물을 얼마나 신뢰할까요?

신뢰도는 여전히 조건부적입니다. AI 생성 결과물을 얼마나 신뢰하는지 묻는 질문에 57%가 5점 만점 기준의 중간 점수를 선택했습니다. AI가 일상 업무의 일부가 되었을 수는 있지만, 그 결과물에 대한 신뢰도는 아직 이를 따라잡지 못하고 있습니다.

일부 검증 작업은 사라지기 어려우며, 사라져서도 안 됩니다. 응답자의 70%는 중요한 비즈니스 의사결정을 내리기 전에 항상 AI의 권장 사항을 재확인하겠다고 답했으며, 80%는 AI의 성능이 아무리 뛰어나더라도 상업적 결정에 대한 최종 책임은 항상 지정된 담당자가 져야 한다고 믿고 있습니다.

모든 AI 검증이 반드시 필요할까요?

모든 검증이 필수적인 것은 아닙니다. 일부 검증은 불확실성에서 비롯됩니다. 대부분의 응답자는 AI 결과물을 검증할 때 가끔씩 오류를 발견하며, 조직의 데이터가 AI가 온전히 의존할 수 있을 만큼 완벽히 준비되어 있다고 답한 비율은 10% 미만에 불과했습니다. 경험을 통해 AI 결과물이 신뢰할 만하다는 점이 입증된다면, 47%는 검증 시간을 대폭 줄일 것이라고 답했습니다.

보고서는 그 대안으로 '비례적 인간 감독(proportionate human oversight)'을 제시합니다. 즉, 오류 발생 시 파급력이 큰 영역에는 인간의 감독을 유지하고, 신뢰도가 향상됨에 따라 불필요한 검증은 점진적으로 줄여나가는 것입니다.

Marcura는 AI의 신뢰 확보에 대해 어떻게 설명합니까?

Marcura의 제품 및 전략적 성장 부문 수석 부사장인 Janani Yagnamurthy는 다음과 같이 설명합니다.

"해운 산업은 데이터가 부족하지 않습니다. 문제는 올바른 의사결정에 필요한 맥락이 계약서, 이메일, 문서, 시스템 및 실무자들의 경험 속에 파편화되어 흩어져 있다는 점입니다. 이러한 파편화된 환경 위에 단순히 AI를 도입하는 것만으로는 문제가 해결되지 않습니다.

"핵심 기회는 의사결정이 이루어지는 바로 그 시점에 이러한 맥락을 통합하고, 실제 발생한 결과로부터 학습하는 것입니다. 시스템이 답변의 근거를 제시하고, 실제 비즈니스 결과와 대조하여 검증을 거치며, 인간의 피드백을 통해 지속적으로 개선될 수 있다면 모든 것을 처음부터 다시 확인할 필요가 줄어듭니다. 이것이 바로 AI가 단순히 신뢰를 요구하는 것을 넘어, 실질적으로 신뢰를 확보해 나가는 방식입니다."

해양 산업은 에이전틱 AI(Agentic AI)를 수용할 준비가 되었을까요?

응답자의 거의 4분의 3(72%)이 단순히 권고안을 제시하는 수준을 넘어 스스로 행동을 취할 수 있는 에이전틱 AI 시스템을 이미 도입, 시범 운영 또는 계획 중이라고 답했습니다. 그러나 조직의 거버넌스가 에이전틱 AI를 지원할 준비가 되어 있다고 답한 비율은 15%에 불과했습니다.

AI의 역할이 해답 제시에서 행동 수행으로 진화함에 따라 리스크는 더욱 커집니다. 이러한 격차는 실무적인 질문을 던집니다. AI가 독립적으로 수행할 수 있는 영역은 무엇이며, 여전히 인간의 검토가 필요한 영역은 무엇이고, 최종 결과에 대한 책임은 누가 지는가?

AI는 경력이 적은 직원들을 어떻게 지원하고 있습니까?

보고서는 AI가 경험을 공유하는 방식 또한 변화시키고 있다고 지적합니다. 응답자의 75%는 AI 덕분에 숙련도가 낮은 동료들이 더 빠르게 업무 효율성을 확보할 수 있게 되었다고 답했습니다.

CP Optimiser: 용선계약서 검토를 위한 '집단 지성'

대표적인 예로, Marcura Contract Intelligence의 일부이자 Marcura와 Tomini Chartering이 공동 개발한 AI 기반 용선계약서(Charter Party) 검토 툴인 CP Optimiser가 있습니다. 이 툴은 기업이 축적한 지식 데이터베이스를 바탕으로 용선계약서를 분석하여, 경험 많은 전문가만이 식별할 수 있는 독소 조항과 리스크를 즉각적으로 감지합니다.

이 시스템을 조직의 '집단 지성'이라고 평가한 Tomini Chartering의 상업 부문 전무이사 Thomas Stjernholm은 다음과 같이 말했습니다. "이것은 '인간-AI-인간'으로 이어지는 프로세스입니다. 인간이 지식을 입력하면, AI가 이를 큐레이팅하여 당면한 조항과 연결해 주고, 최종 결정은 다시 인간이 내리는 협업 구조입니다."

'신뢰 확보: 해양 산업에서의 AI' 보고서는 무엇을 권장합니까?

'신뢰 확보: 해양 산업에서의 AI' 보고서는 기업들이 다음과 같은 조치를 취할 것을 제안합니다.

• 인간과 AI의 통합 프로세스 전체를 정량적으로 측정할 것,

• 필수적인 검증과 불확실성으로 인한 불필요한 확인 작업을 명확히 구분할 것,

• 인간의 수정 조치를 반영하여 미래의 AI 성능을 지속적으로 개선할 것, 그리고

• 명확한 소유권과 거버넌스 체계를 확립할 것.