전통적으로 기업 공시의 관심사는 SEC와 같은 규제 기관에 제출하는 재무 보고서, 실적 발표 콜 회의 등 재무 성과에 중요한 특정 공개 자료에 한정됐다.
경영진은 이 정보를 민감한 정보를 비밀로 유지하기 위해 결단력 있는 조치를 취해왔다. 입을 단속하고 기업 방화벽의 허점을 보강했다. 그리고 연구개발R&D 및 독점 기술 등 경쟁에 민감한 정보에 접근을 신중하게 제한했다. 이는 언제나 도전 과제였다. 기업의 정보 환경은 복잡하고 정보 흐름이 경영진의 통제를 벗어나기도 한다.
예를 들어 2023년에는 온라인 연구원들이 마이크로소프트의 깃허브GitHub 계정 중 하나에서 의도치 않게 연결된 38테라바이트 규모의 민감한 데이터 캐시를 우연히 발견했다. 여기에는 MS의 내부의 팀즈Teams 메시지도 3만 개 이상 포함돼 있었다. 액세스 토큰이 잘못 구성된 게 원인이었다. 해당 계정에 보관된 오픈소스 AI 모델이 아닌 전체 애저 스토리지Azure Storage 계정에 콘텐츠 권한을 허용한 것이다. 이처럼 우발적인 데이터 유출은 전문 시장 분석가의 손에 들어갈 수 갈 수 있는 비공개 데이터가 포함될 때 특히 심각할 수 있다. 그 정보가 불완전할지라도 말이다. 예를 들어 애플의 전기차 프로젝트는 채용 공고를 통해 유출됐다. 또한 애플은 소프트웨어 코드에 자체 최고 기밀 하드웨어 정보를 실수로 유출하기도 했다.
이런 문제는 시장 전문성을 급속히 민주화하는 인공지능AI으로 인해 점점 더 커지고 있다. 예컨대, 투자 관리자는 기업의 실적과 전망을 분석하고 이를 경쟁 그룹과 신중하게 비교하며 주식을 선택한다. 데이터가 풍부한 대형 상장 기업을 대상으로 한 우리의 최근 Review of Accounting Studies 논문에 따르면 구글의 챗봇 바드Bard(현 제미나이Gemini)는 평가의 핵심 요소인 동종 기업 목록을 생성해냈는데, 이는 유사성과 정확도 측면에서 인간 전문 분석가와 견줄 만한 수준이었다. AI를 갖춘 거의 모든 이들이 대기업의 경쟁력에 관한 탐색 작업을 즉각 해낼 수 있음을 의미한다. 이는 전문가들에게도 몇 시간이 걸리는 일이었다.
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