엔터프라이즈를 위한 생성형 AI 사용 사례

ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude 및 Perplexity와 같은 생성형 AI 기반 도구는 텍스트(이메일에서 시에 이르기까지 모든 것), 이미지 및 비디오 등의 콘텐츠를 생성합니다. 이러한 툴은 코딩, 데이터 분석, 아이디어 브레인스토밍, 실시간 커뮤니케이션 지원, 복잡한 수학 문제 해결 등에도 사용할 수 있습니다. 생성형 AI는 딥 러닝 및 AI 개발에서 중요한 진전을 나타내며, 일부는 이를 “강한 AI” 개발을 향한 움직임으로 보고 있습니다.

컴퓨터는 단순한 숫자 계산 장치를 넘어섰습니다. 이제 컴퓨터는 자연어 처리(NLP)를 통해 문맥을 파악하고 창의성을 발휘할 수 있게 되었습니다.

생성형 AI 덕분에 조직은 기계를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 

• 산더미처럼 쌓인 비정형 텍스트에 숨겨진 인사이트를 빠르게 찾아내어 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있는 기반을 마련해 줍니다.
  
• 지루하고 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다.
  
• 개인화된 콘텐츠 제작, 맞춤형 제품 설명, 시장 출시에 적합한 카피를 활용하여 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
  
• 더 나은 고객 경험을 구축하는 콘텐츠, 광고 캠페인, 혁신적인 제품을 디자인할 수 있습니다.

생성형 AI의 핵심에는 방대한 데이터베이스와 텍스트, 이미지, 코드 및 기타 데이터 유형의 방대한 라이브러리가 있습니다. 부지런한 학생들처럼 이러한 대규모 언어 모델 (LLM)은 정보를 흡수하고 데이터 포인트 간의 패턴, 구조 및 관계를 식별합니다. 시의 문법, 예술적 붓 터치, 음악적 멜로디를 배웁니다.

생성형 AI는 고급 머신 러닝 알고리즘과 신경망을 사용하여 이러한 패턴을 분석하고 통계 모델을 구축합니다. 각 데이터 포인트를 광활하고 다차원적인 풍경에 놓인 빛나는 구체라고 상상해보세요. 모델은 이러한 구체들을 꼼꼼하게 매핑하여 상대적인 높이, 계곡, 완만한 경사면, 들쭉날쭉한 절벽을 계산하여 다음 구체(즉, 생성된 콘텐츠)가 착지할 가능성이 가장 높은 위치를 예측하기 위한 가이드북인 확률 맵을 만듭니다.

이제 사용자가 프롬프트(단어, 스케치, 음악 스니펫 또는 코드 한 줄)를 제공하면 프롬프트가 비콘처럼 작동하여 모델을 확률 맵의 특정 영역으로 유도하고, 모델은 학습한 패턴과 사용자의 프롬프트에 따라 다음, 그리고 그 다음 요소를 확률적으로 선택하면서 이 지형을 탐색하게 됩니다.

각 결과물은 고유하지만 모델이 학습한 데이터에 통계적으로 연결됩니다. 단순히 복사하여 붙여넣는 것이 아니라 확률과 안내 프롬프트에 기반한 지식의 토대 위에 창의적으로 구축됩니다.

고급 모델은 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있지만, 일부 모델은 텍스트 생성, 정보 요약, 이미지 생성과 같은 특정 작업에 뛰어납니다. 또한 결과물의 품질은 학습 데이터, 모델의 매개변수 조정 및 프롬프트 엔지니어링에 따라 크게 달라지므로 책임감 있는 데이터 소싱과 편향성 완화가 중요합니다.

로맨스 소설로만 구성된 데이터 세트로 생성형 AI 모델을 학습시킨다고 상상해 보세요. 사용자가 사실에 근거한 뉴스 기사를 작성하도록 모델에 지시하면 그 결과물은 사용할 수 없을 것입니다. 다양하고 정확한 데이터 소스를 통합함으로써 생성형 AI 모델을 더 유익하고 객관적으로 학습시킬 수 있습니다. 

생성형 AI는 강력한 툴이지만, 조직은 어떻게 그 힘을 효과적이고 저렴하게 활용할 수 있을까요? 이 툴은 컴퓨팅 비용을 높은 수준으로 끌어올리고 있습니다. 컴퓨팅의 평균 비용은 급격히 증가하고 있으며, 경영진의 70%는 생성형 AI가 이러한 증가를 주도하는 데 중요한 역할을 하고 있다고 말합니다.¹

반면, 생성형 AI는 컴퓨팅 예산을 늘릴 수 있습니다. 경영진의 73%는 생성형 AI가 컴퓨팅 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있다는 데 동의하며, 이미 이 이론을 실천하고 있습니다. 예를 들어, 조직의 67%는 AI를 사용하여 새롭고 더 효율적인 모델, 알고리즘 및 애플리케이션의 개발을 가속화하고 있습니다. 또한 65%의 조직이 작업을 자동화함으로써 필요한 컴퓨팅 리소스를 줄이기 위해 생성형 AI를 사용하고 있습니다.¹

모든 생성형 AI 애플리케이션이 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다. 각 사용 사례에는 고유한 컴퓨팅, 데이터 및 개인정보 보호 요구 사항이 있습니다. 하지만 대부분의 기업은 생성형 AI라는 보물 창고를 열기 위해 다음과 같은 두 가지 경로를 택합니다.

바로 실행 가능한 도구: “모두를 위한 AI” 옵션: ChatGPT와 같은 플랫폼은 방대한 데이터 세트를 기반으로 사전 훈련되어 제공되므로 사용자는 처음부터 새로 만들지 않고도 생성 능력을 활용할 수 있습니다. 조직은 특정 데이터로 이러한 모델을 미세 조정하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 아웃풋을 도출할 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 통합 툴을 통해 기술 전문가가 아닌 사람도 쉽게 이용할 수 있습니다.

이러한 공개 옵션은 제어가 제한적이고, 모델 동작 및 출력에 대한 사용자 지정이 적으며, 사전 학습된 모델에서 상속된 편향이 발생할 가능성이 있습니다.

맞춤형 학습 모델: 대부분의 조직은 강력한 파트너십 없이는 인공 지능을 생성하거나 지원할 수 없습니다. 맞춤형 AI를 원하는 혁신가는 OpenAI의 GPT-4.5 또는 BERT와 같은 '파운데이션 모델'을 선택하고 데이터를 제공할 수 있습니다. 이 개인화된 학습을 통해 비즈니스 목표에 완벽하게 부합하는 맞춤형 생성형 AI로 모델을 조각합니다. 이 프로세스는 고급 기술과 리소스를 요구하지만, 결과는 규정을 준수하며 맞춤형이고 비즈니스에 특화되어 있습니다.

엔터프라이즈 조직에 가장 적합한 옵션은 조직의 특정 요구 사항, 리소스 및 기술 역량에 따라 다릅니다. 속도, 경제성, 사용 편의성이 우선 순위라면 바로 사용할 수 있는 도구가 최선의 선택일 수 있습니다. 사용자 지정, 제어 및 편향성 완화가 중요한 경우에는 맞춤 훈련된 모델이 더 적합할 수 있습니다.

생성형 AI의 성공적인 적용은 사용 사례 중심 접근 방식을 채택하는 데 있습니다. 즉, 회사의 문제를 파악하고 생성형 AI가 이를 어떻게 해결할 수 있는지에 집중하는 것입니다. 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

• 기술 스택: 기존 기술 인프라가 AI 모델 및 데이터 처리의 요구 사항을 처리할 수 있는지 확인합니다.
• 모델 매치메이킹: 특정 요구 사항에 적합한 생성형 AI 모델을 선택합니다.
  
  
• 팀워크: AI, 데이터 과학 및 해당 산업에 대한 전문 지식을 갖춘 팀과 공급자를 선택합니다. 여러 분야의 전문가로 구성된 이 팀이 생성형 AI의 성공을 보장합니다.
  
  
• 데이터: 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나올 수밖에 없습니다. 고품질의 관련성 높은 데이터는 생성형 AI를 성공으로 이끄는 원동력입니다. 데이터 위생 및 수집 전략에 투자하여 엔진을 원활하게 실행하세요.

생성형 AI의 사용은 전 세계 다양한 산업과 부서에 빠르게 확산되었습니다. 마케팅 및 영업팀은 발 빠르게 대응하여 이미 생성형 AI를 워크플로에 도입하고 있습니다. 새로운 콘텐츠와 유용한 자산을 생성하는 생성형 AI의 속도와 규모는 대량의 글이나 디자인 콘텐츠 생산에 의존하는 모든 분야에서 놓칠 수 없는 요소입니다.  

소프트웨어 개발자는 생성형 AI를 사용하여 코드를 작성, 업데이트, 유지 관리하고, 디버깅을 자동화하고, 앱 개발 과정에서 앱 테스트를 지원합니다. 또한 AI 코딩 툴은 버그 수정 및 테스트를 처리하고 코더에게 필요한 다양한 문서 유형을 제공할 수 있습니다. 여기에는 기술 문서, 사용자 설명서 및 소프트웨어 개발에 수반되는 기타 관련 자료가 포함됩니다.

고객 서비스는 다른 부문을 제치고 CEO들이 가장 우선시하는 생성형 AI 부문으로 부상했습니다.² AI 기반 챗봇 과 가상 에이전트는 방대한 양의 정보에 액세스하고 이를 처리하여 고객과 인간 상담원의 질문에 정확하게 답변합니다. 이는 자연스러운 대화에 참여하여 24시간 내내 지원을 제공하고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다. 이러한 고급 어시스턴트는 사용자 경험을 향상시키는 동시에 사람의 개입 필요성을 줄여줍니다. AI는 고객 감정을 분석하고 서비스 상호 작용을 개선하는 데에도 활용되고 있습니다. 또한 생성형 AI는 후속 이메일 초안을 작성하고, 지원 티켓을 요약하고, 지식 기반 문서를 작성하여 셀프 서비스 옵션을 개선합니다.

AI 기반 튜터링, 콘텐츠 생성 및 자동 채점 기능이 주목을 받고 있습니다. AI는 교육자가 개인화된 학습 경험을 개발하고, 연구 자료를 요약하고, 관리 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 그러나 데이터 프라이버시, 잘못된 정보, 학문적 무결성에 대한 우려는 여전히 남아 있습니다.

AI는 투자자와 분석가를 위해 시장 동향을 분석하고 보고서를 생성하며 재무 예측을 자동화합니다. AI 기반 거래 알고리즘과 개인화된 금융 추천이 점점 더 보편화되고 있습니다.

사기 탐지 및 위험 관리를 지원하기 위해 생성형 AI는 대량의 데이터를 빠르게 스캔하고 요약하여 패턴이나 이상 징후를 식별하여 보험업자와 클레임 조정자가 결과를 최적화할 수 있도록 지원합니다. 맞춤형 보고서와 인사이트를 생성하여 의사 결정을 간소화합니다. 생성형 AI는 사이버 위협과 사기 거래를 방지하여 금융 서비스의 보안과 규정 준수를 개선합니다.

AI로 생성된 이미지와 동영상은 배우나 장비 없이도 콘텐츠 제작을 간소화합니다. 조직은 현지화된 동영상 제작 및 애니메이션에 AI를 사용합니다. 이제 AI 툴로 고품질 동영상 콘텐츠를 생성하여 제작 비용을 절감하고 창의적인 가능성을 높일 수 있습니다. 사용자는 DALL과 같은 이미지 생성기를 사용하여 개인 사진을 편집하여 Slack 또는 LinkedIn에서 사용할 수 있는 전문적인 수준의 비즈니스용 얼굴 사진을 만듭니다.

생성형 AI는 의료 문서화, 진단, 환자 참여 및 신약 개발을 지원하여 생명 과학을 혁신하고 있습니다. AI 기반 툴은 환자 이력, 검사 결과 및 의료 기록을 요약하여 의사가 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 생성형 AI는 의료 영상 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 골절과 질병을 감지하기 위해 엑스레이, MRI, CT 스캔을 분석합니다. 신약 개발을 위해 생성형 AI는 분자 구조를 모델링하고, 새로운 화합물의 효과를 예측하며, 새로운 치료법 개발을 가속화하고 있습니다. AI 기반 가상 어시스턴트는 상황 관련 질문에 답변하고, 진료 일정을 예약하고, 복약 알림을 제공하여 환자를 돕습니다. 또한 생성형 AI는 메모 작성, 보험금 청구 처리 및 청구와 같은 관리 업무도 자동화하고 있습니다. 데이터 프라이버시, 편견, 윤리에 대한 우려와 함께 HIPAA와 같은 엄격한 규정은 여전히 주요 과제로 남아 있습니다.

생성형 AI는 채용, 온보딩 및 직원 개발을 간소화합니다. 이력서를 요약하고, 채용 담당자가 지원자를 선별할 수 있도록 도우며, 면접 일정을 자동화합니다. 온보딩 중에는 직책에 따라 교육 자료를 개인화합니다. 성능 관리를 위해 구조화된 리뷰 템플릿과 경력 개발 인사이트를 생성합니다. 대화형 AI 포털은 경영진의 개입 없이도 직원들에게 피드백을 제공하고 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 인력 동향을 분석하고 이직 위험을 예측할 수 있습니다. 

생성형 AI 솔루션은 청구 처리, 사기 탐지 및 위험 평가에 점점 더 많이 채택되고 있습니다. AI 툴은 정책을 분석하고, 언더라이팅을 자동화하며, 고객 상호 작용을 개선하지만, 규정 준수는 여전히 주요 고려 사항입니다.

AI는 계약서, 법률 문서 및 규정을 요약하여 전문가가 연구 및 규정 준수 모니터링을 할 수 있도록 도와줍니다. AI 툴은 법률 및 규제 환경에서 위험을 식별하고, 보고서를 생성하며, 실사 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

제품 디자이너는 점점 더 생성형 AI를 사용하여 대규모로 디자인 컨셉을 최적화하고 있습니다. 구조 최적화를 지원하여 최소한의 재료로 견고하고 내구성 있는 제품을 만들어 비용과 가격을 절감할 수 있습니다. 생성형 디자인은 초기 컨셉부터 제조 및 조달에 이르기까지 제품 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 통합될 때 가장 큰 영향력을 발휘합니다. 또한 제품 관리자는 생성형 AI를 사용하여 사용자 피드백을 통합함으로써 제품을 개선할 수 있습니다.

AI는 작업 및 하위 작업 생성을 자동화하고, 타임 라인을 예측하고, 리소스 요구 사항을 예측하고, 필수 문서를 요약하고, 위험 예측을 지원합니다. 이를 통해 프로젝트 관리자는 일상적인 비즈니스 관리 대신 더 높은 수준의 전략에 집중할 수 있습니다.

³ CMO 76%는 생성형 AI가 마케팅 운영 방식을 변화시킬 것이라고 말하며, 생성형 AI를 빠르게 채택하지 않을 경우 경쟁력 유지 역량에 상당한 타격을 입을 것이라고 생각합니다. 생성형 AI는 채널 전반에 걸쳐 고도로 개인화된 마케팅을 가능하게 합니다. 잘 개발된 프롬프트 및 입력은 대규모 언어 모델이 이메일, 블로그, 소셜 미디어 게시물, 제품 페이지 및 웹 사이트에 대한 창의적인 콘텐츠를 출력하도록 지시합니다. 맞춤형 언어 생성기를 조직의 브랜드 톤과 목소리에 맞게 학습시켜 이전 콘텐츠와 정확하게 일치하도록 할 수 있으며, 기존 콘텐츠를 재구성하고 편집할 수 있습니다. 생성형 AI는 고객 행동에 대한 심층 분석과 메트릭을 제공하고, 잠재 고객을 동적으로 타기팅 및 세분화하며, 양질의 리드를 식별할 수 있습니다. 

경영진의 89%는 자동화에 대한 주요 투자에 생성형 AI 기능이 포함될 것이라고 보고했으며, 19%는 생성형 AI가 공급망 자동화의 미래에 매우 중요해질 것이라고 말했습니다.⁴ 생성형 AI는 물류, 재고 관리 및 수요 예측을 개선하여 자동차 및 기타 산업의 공급망 관리, 워크플로 및 운영 효율성을 혁신하고 있습니다. 가시성과 투명성이 높아지면 조직은 파트너가 문제를 보고할 때까지 기다리지 않고 즉시 위험에 대응할 수 있습니다. 공급망 전반에서 정제되고 신뢰할 수 있는 데이터를 통합하면 업계 전반의 사람들이 정확한 실시간 정보를 얻을 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)을 강화할 수 있습니다.

AI는 모델 훈련, 제품 테스트, 실제 시나리오 시뮬레이션을 위한 합성 데이터 세트를 생성합니다. 이를 통해 민감하거나 비용이 많이 드는 실제 데이터에 대한 의존도를 줄여 개발 주기를 단축하고 AI 모델 성능을 개선할 수 있습니다.

많은 조직에게 생성형 AI의 잠재력은 경이롭지만, 이 분야를 탐색하는 데는 진전과 신중함 사이에서 균형을 잡는 것이 필요합니다.

• 민감한 데이터 보호: 개인화되지 않고 민감하지 않은 데이터만 사용하여 취약한 정보가 노출되지 않도록 하고 규정을 준수합니다.
  
  
• 최신 정보 확인: 업계 뉴스를 통해 신뢰할 수 있는 툴을 파악하고 비윤리적인 AI 관행을 피합니다.
  
  
• AI 정책 개발: 사용 가능한 템플릿을 활용하여 내부 AI 사용 및 타사 툴의 투자에 대한 지침을 만듭니다.
  
  
• 업스킬링에 투자: 리스킬링 및 업스킬링 프로그램에 투자하여 직원들이 자동화에 대응할 수 있는 기술을 개발할 수 있도록 지원하는 것이 중요합니다.

생성형 AI의 부상으로 더 광범위한 AI의 능력에 대한 관심이 급증한 것으로 보입니다. McKinsey⁵의 설문 조사에 따르면, 응답자의 조직에서 AI 도입률은 6년 동안 약 50% 수준을 유지하다가 2024년에는 72%로 급증했습니다. 같은 설문조사에서 생성형 AI의 가치에 관해서는, 조직들은 생성형 AI 사용을 통해 가장 자주 의미 있는 비용 절감을 경험하는 분야가 인사(HR) 분야라고 밝혔습니다. 응답자들은 공급망 및 재고 관리에서 5% 이상의 의미 있는 매출 증가를 가장 많이 보고했습니다.

스마트폰이 비즈니스 커뮤니케이션과 생산성을 변화시킨 것처럼, 생성형 AI는 다양한 산업 분야에서 기업 운영을 지속적으로 혁신할 것입니다. 일상적인 업무 자동화부터 콘텐츠 제작의 창의성 증진에 이르기까지 생성형 AI의 잠재력은 방대하고 다양합니다.

생성형 AI 툴이 직장에서 더욱 널리 보급됨에 따라 필연적으로 직무 역할에 변화가 생기고 새로운 기술이 필요하게 될 것입니다. 이러한 발전과 함께 생성형 기능의 오용도 증가할 것입니다. 전문가들은 대부분의 생성형 AI 모델에서 편향성은 여전히 지속될 것으로 예상합니다. 사용자가 이미지, 오디오, 텍스트, 동영상 등 다양한 형태의 콘텐츠를 제작할 수 있게 되면서 악의적으로 오용될 가능성도 높아질 것으로 예상됩니다. 이 시나리오는 이러한 위험을 완화하기 위한 강력한 메커니즘을 개발하고 생성형 AI 기술의 책임감 있는 사용을 보장하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

윤리적 고려 사항을 탐색하고 데이터 보안을 극대화하며 진화하는 모범 사례에 적응하는 것이 무엇보다 중요합니다. 생성형 AI가 제공하는 모든 가능성을 탐색할 준비가 된 기업이라면 클릭 한 번으로 지침과 인사이트를 얻을 수 있습니다. IBM watsonx AI 제품 포트폴리오를 살펴보면서 생성형 AI의 힘을 비즈니스에 활용하는 방법을 자세히 알아보세요.