일상 업무에 생성 인공지능(AI) 구체적인 활용 방법 찾기

생성 인공지능(AI) ChatGPT가 출시된 지 불과 1년 만에 일상업무에 대한 사고방식과 추진방식에 큰 변화가 일어나고 있다.

생성 AI에 대한 의견도 다양하여 업무 효율화에 도움이 된다는 주장도 있는가 하면 일자리를 빼앗긴다는 주장도 있다.

현시점에 있어서 기업과 비즈니스 맨에게 중요한 과제는 생성 AI를 활용해 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾는 것이다.

6명의 비즈니스 리더에게 질문하였다.

생성 AI의 탐색과 활용을 어떤 형태로 시도하고 있는지 그리고 생성 AI를 업무에 활용할 수 있는 방법을 아래와 같이 제시하고 있다.

1. 생성 AI 업무 활용에 대한 시험

소매기업 River Island의 최고 정보 책임자(CIO)인 Adam Warne씨의 주장이다.

이 회사는 이미 GPT 활용을 목적으로 「시험」하고 있다. 시험 결과를 조사 확인 후 다음 단계로 고객 서비스 분야에 먼저 도입할 목적으로 준비하고 싶다고 말한다.

“아마도 많은 사람이 같은 상황에 있을 것으로 생각한다.” 

“이 기술을 블로그 투고나 마케팅 투고, 제품 설명 등, 컨텐츠의 아이디어를 생성하기 위해서 사용하고 있다. 그러나, 실전 상품 환경 활용에 도입하고 있는 것은 아니다.”

Warne 씨도 다른 CIO와 마찬가지로 AI 사용에는 신중하다. 

현시점에서는 생성 AI가 사내에서 활용되는 다양한 업무와 사외의 고객이 직접 느끼고 있는 것 사이에 사람이 개입할 필요가 있다고 한다.

그러나 그는 자동화 수준이 급속도로 진보될 것으로 보고 있으며 모든 비즈니스 맨들은 생성 AI 검토를 시작하라고 조언한다.

시장 투입 시점과 발전 속도를 생각하면 누구나 주시하고 있어야 한다고 그는 생각한다.

“주된 흐름이 되어 가고 있지만, 실전 비즈니스 환경에서 사용이 가능해지는 날이 금방 찾아올 것이다.”

2. 효율화에 이용

여성용 라이프스타일 브랜드 Hush에서 데이터부문 책임자인 Brad Woodward 씨는 생성 AI 툴이 다양한 분야의 비즈니스 맨

특히 IT 개발자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있다고 보고 있으며 이미 그 방법을 검토 중이라고 말한다.

"생성 AI에 대한 사용을 검토할 때나 다른 사람에게 사용법을 가르칠 때는 어떻게 하면 일의 효율을 더 높일 수 있을지 생각한다." 고 우드워드 씨는 말한다.

챗 GPT 같은 툴이 정말 흥미로운 점은 코딩 작업이나 데이터베이스에 대한 문의에 대응하는 업무에 있어서 효율을 높일 수 있다는 점이다.

Woodward 씨는 자신의 업무 경험을 예로 들었다. 그는 얼마 전 리포트 모델의 프로트 타입을 작성해야 하는 일이 있었다.

이 작업을 할 때 보통 라이브 데이터를 사용하고 싶지 않기 때문에 이전 같았으면 모델 샘플 데이터를 수작업으로 작성해야 했을 것이다.

대신에 그는 AI를 활용했다.

Chat GPT에게 이렇게 전달했을 뿐이다. 

“이 모델용으로, 다수의 데이터베이스 테이블과 몇 개의 샘플 데이터를 생성해 주었으면 한다.”

그러자 100행 분량의 응답이 생성되었다. 

그 후, “더 생성해 달라.”고 전하자 1000행이 더 작성되었다고 Woodward 씨는 말한다.

“이렇게 간단해졌다. 예전 같았으면 한두 시간 걸렸을 것이다. 이제 그 작업을 자동화할 수 있다.

생성 AI에 대해 팀 내에서 논의하고 있는 것은 이 도구를 사용해 효율성을 높이려면 어떻게 해야 하는가 하는 점이다.”

3. 조금씩 전진하기

인재개발회사 Harvey Nash의 기술 및 디지털 부문 책임자인 Lily Haake 씨는 생성 AI에 대해 조사하려면

풍부한 지식을 가진 파트너를 사외에서 찾는 것부터 시작하는 것이 좋다고 주장한다.

“클라이언트인 어느 고객사는 서드파티와 제휴하고 있었다.

어느 정도 규모의 기업은 이 전문인력을 반드시 사내에서 육성할 필요는 없다. 

그 전문지식을 가진 서드파티에 의뢰하면 된다. 

영리한 비즈니스 맨은 복수의 외부 파트너와 제휴를 선택할 것이다.”

“복수의 서드파티를 찾아 법률과 윤리적인 측면의 대책도 확실히 해 두는 것이 좋을 것이다.

헬리콥터 뷰 관점을 가진 사람이 있으면 큰 도움이 될 수 있다.”

“강력한 파트너를 찾은 기업은 신흥 기술에 대한 이해를 높일 수 있을 것이다. 

이러한 지식이 있으면 테스트를 하면서 조금씩 전진하여 생성 AI의 유스 케이스 확립이 가능해진다.”

다만 그는 경고의 말도 했다. 생성 AI를 탐색하고 싶은 비즈니스 맨은 자사 보유의 데이터를 확실하게 준비해 둘 필요가 있다고 한다.

“기본적인 데이터 관리와 거버넌스가 정비되어 있지 않으면 자동화할 수 없고 훌륭한 AI 이니셔티브를 추진할 수도 없다.

보유하고 있는 데이터가 질 좋은 데이터인지 어떤지 모르면 그 확인 작업부터 시작해야 한다.”

4. 비즈니스 유스 케이스에 포커싱

Retail과 Hospitality 서비스 분야 대기업인 Landmark Group의 공급망 프로젝트 책임자인 프라카시 라오씨는

챗 GPT에는 매우 큰 가능성이 잠재해 있지만 비즈니스 유스 케이스에 초점을 맞추는 것이 중요하며 그렇지 않으면 단순히 유행하는 용어에 불과하다고 말한다.

그는 생성 AI 대두를 애널리스트 기업 Gartner의 「Hype Cycle for Emerging Technologies」에서 나타나고 있는 이노베이션에 비유했다.

https://www.zdnet.com/article/25-emerging-technologies-to-watch/

모든 이노베이션에서는 과도한 기대의 피크기(peak of inflated expection)가 나타나는데

이 기간 동안 IT업계는 물론 다른 업계의 사람들에게도 만병통치약으로 보여진다.

그는 현재 환멸기의 도래(trough of disillusionment)를 예측하고 있다. 

이 기간 AI를 둘러싼 과도한 선전이 진정되기 시작하고 이후 안정기를 맞아 폭넓은 영역에서 받아들여지고 활용되어 일반화된다는 것이다.

“실제로 비즈니스에 응용할 수 있는 테크놀로지는 그 테크놀로지로부터 여러 유스 케이스가 나타나는 수준이 되어야 한다” 고 라오씨는 말한다. 

이들 테크놀로지의 장점 중 하나는 유용한 비즈니스 케이스가 다수 등장하면 시너지 효과를 볼 수 있다는 것이다.

라오씨는 Landmark Group의 모든 부문이 챗GPT 적용을 검토하게 될 것이라고 말했다.

특히 마케팅과 판매 분야에서 AI가 새로운 차원의 고객 서비스와 인터랙션을 제공할 수 있는 잠재력이 있는 것으로 알려졌다.

“물론, Chat GPT를 공급망에서도 평가할 생각이다. 그러나 현시점에서는 유익한 용도를 찾지 못하고 있다.” 고 그는 말한다.

5. 엔터프라이즈급 대응 툴 모색

보험사 NFU Mutual의 기술도입 담당 매니저인 로빈 퍼비는 챗 GPT 검토에는 주의가 필요하다고 말한다. 

그러나, 마이크로소프트의 엔터프라이즈급 대응 가능성에는 매우 큰 관심을 가지고 있다.

“그것이 무엇을 의미하는지 이해하는 맥락에서 주목하고 있다. 물론 모든 금융서비스 관련 기업들이 신중을 기하고 있다.

테크놀로지에 열중하고 있는 나로서는 사람들이 안전하게 사용할 수 있도록 돕는 데 관심이 있다.

따라서 현 시점에서는 어떻게 하면 현 상황에 적절하게 사용할 수 있는지에 중점을 두고 노력하고 있다.”

퍼비씨는, 챗 GPT가 진가를 발휘하는 것은 「Microsoft Copilot」 같은 엔터프라이즈 대응 AI가 서비스에 들어올 때라고 생각한다.

https://www.zdnet.com/article/what-is-microsoft-copilot-heres-everything-you-need-to-know/

Copilot은 OpenAI의 GPT-4 같은 최신 언어 모델을 사용하여 질문에 대한 답변, 정보 제공, 콘텐츠 생성 등 특정의 업무를 지원한다.

“어떻게 사용되는지, 매우 흥미롭다”고 퍼비씨는 말한다. 

Microsoft AI Copilot은 '윈도우11 22H2' 디바이스에서 지난 9월 말부터 사용되기 시작했다.

“앞으로 이러한 AI 툴의 차이점에 대해 직원들에게 교육할 필요가 있다. 

챗GPT나 Bing 같은 외부 툴은 무엇에 사용할 수 있는가. Copilot을 사용해서 무엇을 할 수 있는지.

이러한 교육은 대규모 과정이 될 것이다.” 고 퍼비 씨는 주장한다.

6. AI의 또 다른 영역에도 관심

888 William Hill에서 옵져빌리티와 자동화 엔지니어링 매니저인 Stephen Wild씨는 챗 GPT를 테스트하기 시작했다.

팀의 다른 멤버들, 특히 젊은 멤버들도 챗 GPT에 손을 대고 있다.

그러나 테스트로 무언가가 생산되는 것은 아니다. 

Wild 씨는 생성 AI가 비즈니스에 어떤 큰 이점을 만들어 내고 있는지를 신중하게 판별해야 한다고 주장한다.

“현시점에서는 염려하는 바가 크다. 내가 무료판 챗 GPT의 가장 큰 문제점으로 생각하는 것은 사실 2021년까지의 데이터밖에 없다는 것이다.”

다른 디지털 리더와 마찬가지로 Wild 씨도 엔터프라이즈 대응 어플리케이션의 등장이 전환점이 될 것으로 생각하고 있다.

Microsoft가 Bing을 넘어 Teams 등 제품에도 생성 AI를 접목하면 흥미로울 것이다.

아마 그것이 테크놀로지 분야에서 다음 큰 혁신이 될 것이라고 그는 주장한다.

Wild 씨에 따르면 AI의 영향은 생성 시스템에 그치지 않을 것이라 점을 인식하는 것도 중요하다.

예를 들어 그의 회사는 New Relic의 자동화 어플리케이션 모니터링과 플랫폼 옵져빌리티에 사용하고 있다며 다음과 같이 말한다. 

“우리에게 기계학습은 이미 매우 중요한 기술이 되었다. 우리는 New Relic과 Alert 서비스에 AI를 활용하고 있다.

이것으로 직원들이 신경과 주의를 기울여야 하는 경보의 수를 대폭 삭감할 수 있었다.

우리 회사에서의 이용 가능성을 끊임없이 찾고 있으며 프로모션 변경 자율성을 찾는 봇 체크에도 AI를 이용하고 있다.

그것을 발견할 수 있는 봇은 많으면 많을수록 좋다.”

참조 | https://www.zdnet.com/article/6-ways-business-leaders-are-exploring-generative-ai-at-work/​