이번 행사에는 약 100명의 금융 실무자가 참석했으며, 참석자의 약 65%가 바이사이드(Buy-side) 소속이었습니다. 두 개의 파이어사이드 챗(Fireside Chat)과 세 개의 패널 세션에 걸쳐 총 16명의 연사가 참여했으며, 모든 논의는 채텀하우스 룰(Chatham House Rule) 하에 진행되었습니다.

행사 전반에서 가장 인상적이었던 점은 리서치, 운영, 자율형 에이전트 아키텍처 등 주제가 달랐음에도 불구하고 동일한 문제의식이 반복적으로 등장했다는 것입니다. 모든 세션을 관통한 여섯 가지 핵심 주제를 정리했습니다.

1. 모델 성능이 향상될수록 실패 가능성도 함께 확대된다

AI 모델의 능력이 향상될수록 생산 환경에서의 위험이 사라지는 것이 아니라 그 형태가 달라집니다. 이제 중요한 질문은 “답을 생성할 수 있는가?”가 아니라 “어떤 과정을 거쳐 그 답에 도달했는가, 그리고 그 과정을 신뢰할 수 있는가?”입니다.

2. 핵심은 프롬프트가 아니라 운영 체계(Harness)다

2023년의 화두는 프롬프트 엔지니어링이었고, 2024년에는 컨텍스트 엔지니어링이 주목받았습니다. 하지만 실제 운영 환경에서 기업들이 구축하고 있는 것은 모델 주변을 둘러싼 검증 도구, 승인 절차, 감사 기록, 제어 장치 등을 포함하는 이른바 Harness Engineering입니다.

3. 완벽한 데이터보다 중요한 것은 추적 가능한 데이터다

AI가 데이터 문제를 새롭게 만드는 것이 아니라 기존에 존재하던 데이터 공백을 드러내고 있다는 점이 강조되었습니다. 이제 데이터 품질뿐 아니라 접근 가능성, 출처 추적 가능성 역시 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 핵심 요소가 되고 있습니다.

4. 하향식 지시보다 현업 중심의 도입이 효과적이다

중앙 조직이 모든 것을 통제하는 방식보다, 적절한 거버넌스와 플랫폼을 제공한 뒤 현업 사용자와 엔지니어가 함께 안전한 환경에서 실험하고 프로토타입을 개발할 수 있도록 지원하는 방식이 더 효과적이라는 의견이 공유되었습니다.

5. 속도는 거버넌스의 반대가 아니라 설계의 문제다

AI를 빠르게 도입하는 기업들은 규제를 우회하는 것이 아니라, 초기 단계부터 컴플라이언스를 시스템 설계에 포함하고 있습니다. 예측 가능한 영역은 최대한 확장하고, 비결정적 영역은 통제 가능한 범위로 제한하는 접근이 핵심으로 언급되었습니다.

6. 최종 책임은 여전히 사람에게 있다

모든 패널에서 공통적으로 강조된 메시지는 하나였습니다. 사람이 독립적으로 수행할 수 없는 의사결정을 AI 에이전트에게 맡겨서는 안 된다는 것입니다. 의사결정의 최종 책임(Accountability)은 여전히 인간에게 남아 있습니다.

이번 보스턴 행사를 시작으로, 6월 2일 뉴욕에서는 대체 데이터(Alternative Data)와 예측 시장(Prediction Markets)을 주제로 보다 심도 있는 논의가 이어졌습니다. 이후 런던, 싱가포르, 홍콩에서도 관련 행사가 순차적으로 진행될 예정입니다.

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