처음 스마트폰을 손에 쥐었을 때 얼마나 시원했는지 기억하시나요? 컴팩트한 디자인과 터치 기반의 상호작용성은 마치 미래를 향한 도약처럼 보였습니다. 비즈니스 생산성과 커뮤니케이션을 위해 스마트폰이 제공하는 모든 기능 덕분에 머지않아 스마트폰은 전 세계 조직의 생활 방식이 되었습니다. 제너레이티브 AI (인공 지능)는 생산성의 비슷한 도약과 새로운 작업 및 창조 모드의 출현을 약속합니다.

Midjourney 및 ChatGPT와 같은 도구는 사실적인 이미지, 비디오 및 정교하고 인간과 유사한 텍스트를 생성하여 AI의 창의적 잠재력의 한계를 확장하는 기능으로 주목을 받고 있습니다. 생성적 AI(Generative AI)는 다음과 같은 분야에서 상당한 발전을 나타냅니다. 깊은 학습 AI 개발을 향한 움직임이라고 제안하는 사람들도 있습니다.강력한 AI.” 이러한 발전은 컴퓨터가 단순한 숫자 처리 장치 이상으로 발전했음을 보여줍니다. 이제 자연어 처리가 가능합니다(NLP), 맥락을 파악하고 창의성의 요소를 전시합니다.

예를 들어, 조직은 생성 AI를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 

• 산더미처럼 쌓인 구조화되지 않은 텍스트를 구체적이고 사용 가능한 문서 요약으로 신속하게 변환하여 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있는 기반을 마련합니다.
• 지루하고 반복적인 작업을 자동화하세요.
• 개인화된 콘텐츠 생성, 맞춤형 제품 설명 및 시장에 바로 출시되는 카피를 통해 워크플로를 간소화합니다.
• 더 나은 고객 경험을 구축하는 콘텐츠, 광고 캠페인 및 혁신적인 제품을 디자인합니다.

생성 AI 이해하기

Generative AI의 중심에는 텍스트, 이미지, 코드 및 기타 데이터 유형으로 구성된 대규모 데이터베이스가 있습니다. 이 데이터는 세대별 모델에 입력되며 선택할 수 있는 몇 가지 모델이 있으며 각 모델은 특정 작업에서 탁월한 성능을 발휘하도록 개발되었습니다. GAN(생성적 적대 신경망) 또는 VAE(변형 자동 인코더)는 이미지, 비디오, 3D 모델 및 음악에 사용됩니다. 텍스트 및 언어에는 자동 회귀 모델 또는 LLM(대형 언어 모델)이 사용됩니다.

부지런한 학생들처럼 이러한 생성 모델은 정보를 흡수하고 데이터 포인트 간의 패턴, 구조 및 관계를 식별합니다. 이를 통해 시의 문법, 예술적 붓놀림 및 음악 멜로디를 학습합니다.

생성적 AI는 고급 기술을 사용합니다. 기계 학습 패턴을 분석하고 통계 모델을 구축하는 알고리즘 및 기술. 각 데이터 포인트가 광활한 다차원 풍경에 놓인 빛나는 구체라고 상상해 보세요. 모델은 이러한 구체를 꼼꼼하게 매핑하고 상대 높이, 계곡, 완만한 경사 및 들쭉날쭉한 절벽을 계산하여 다음 구체(즉, 생성된 콘텐츠)가 어디에 착륙할 가능성이 가장 높은지 예측하기 위한 가이드북인 확률 지도를 만듭니다.

이제 사용자가 단어, 스케치, 음악 조각 또는 코드 줄과 같은 프롬프트를 제공하면 프롬프트는 신호처럼 작동하여 해당 확률 지도의 특정 영역을 향해 모델을 그립니다. 그런 다음 모델은 학습한 패턴과 사용자 프롬프트의 넛지에 따라 다음 요소, 다음 및 다음 요소를 확률적으로 선택하여 이 환경을 탐색합니다.

각 출력은 고유하지만 모델이 학습한 데이터와 통계적으로 연결되어 있습니다. 단순히 복사하여 붙여넣는 것이 아닙니다. 이는 확률과 안내 프롬프트에 힘입어 지식의 기초 위에 창의적으로 구축되는 것입니다. 고급 모델은 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있지만 일부는 텍스트 생성, 정보 요약 또는 이미지 생성과 같은 특정 작업에 탁월합니다.

출력의 품질은 훈련 데이터, 모델 매개변수 조정 및 신속한 엔지니어링에 크게 좌우되므로 책임 있는 데이터 소싱 및 편향 완화가 중요합니다. 로맨스 소설로만 구성된 데이터 세트에서 생성 AI 모델을 훈련한다고 상상해 보세요. 사용자가 모델에게 사실에 기반한 뉴스 기사를 작성하라는 메시지를 표시하면 결과를 사용할 수 없습니다.

생성 AI의 가치 활용

제너레이티브 AI는 강력한 도구이지만 조직은 이 강력한 도구를 어떻게 활용합니까? 대부분의 기업이 생성 AI의 가치를 실현하기 위해 여행하는 두 가지 경로가 있습니다.

즉시 실행 가능한 도구:

"모두를 위한 AI" 옵션: ChatGPT 및 Synthesia.io와 같은 플랫폼은 방대한 데이터세트에 대해 사전 훈련되어 제공되므로 사용자는 처음부터 모델을 구축하고 훈련하지 않고도 생성 기능을 활용할 수 있습니다. 조직은 특정 데이터를 사용하여 이러한 모델을 미세 조정하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 결과를 도출할 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 통합 도구를 통해 기술 지식이 없는 사람도 접근할 수 있습니다.

이러한 공개 옵션은 제한된 제어, 모델 동작 및 출력의 사용자 정의 감소, 사전 훈련된 모델에서 상속된 편향 가능성을 제공합니다.

커스텀 학습 모델:

대부분의 조직은 강력한 파트너십 없이는 AI를 생산하거나 지원할 수 없습니다. 맞춤형 AI를 원하는 혁신가는 OpenAI의 GPT-3 또는 BERT와 같은 "기반 모델"을 선택하고 데이터를 공급할 수 있습니다. 이 개인화된 교육은 모델을 비즈니스 목표에 완벽하게 부합하는 맞춤형 생성 AI로 조각합니다. 프로세스에는 높은 수준의 기술과 리소스가 필요하지만 결과는 규정을 준수하고 맞춤형이며 비즈니스에 특화될 가능성이 더 높습니다.

기업 조직에 가장 적합한 옵션은 특정 요구 사항, 리소스 및 기술 역량에 따라 달라집니다. 속도, 경제성, 사용 편의성이 우선순위라면 즉시 출시 가능한 도구가 최선의 선택일 수 있습니다. 맞춤화, 제어 및 편향 완화가 중요한 경우 맞춤 학습 모델이 향상될 수 있습니다.

생성 AI에 대한 사용 사례 중심 접근 방식 채택

성공의 열쇠는 회사의 문제와 생성 AI가 문제를 해결할 수 있는 방법에 초점을 맞춘 사용 사례 중심 접근 방식을 채택하는 데 있습니다.

주요 고려 사항:

• 기술 스택: 기존 기술 인프라가 AI 모델 및 데이터 처리 요구 사항을 처리할 수 있는지 확인합니다.
• 모델 매치메이킹: 특정 요구 사항에 적합한 생성 AI 모델을 선택합니다.
• 팀워크: AI, 데이터 과학 및 업계에 대한 전문 지식을 갖춘 팀을 구성하세요. 이 학제간 팀은 생성 AI의 성공을 보장하는 데 도움을 줄 것입니다.
• 데이터: 고품질의 관련 데이터는 생성적 AI 성공을 촉진하는 원동력입니다. 엔진이 원활하게 작동하도록 데이터 위생 및 수집 전략에 투자하세요. 쓰레기는 들어가고 쓰레기는 나옵니다.

생성적 AI 사용 사례

이 신기술에 대한 관심은 다양한 산업과 부서로 빠르게 퍼졌습니다. 많은 마케팅 및 영업 리더들이 신속하게 행동하여 이미 생성 AI를 워크플로에 접목하고 있습니다. 새로운 콘텐츠와 유용한 자산을 생성하는 제너레이티브 AI 능력의 속도와 규모는 대량의 서면 또는 디자인 콘텐츠를 생산하는 데 의존하는 어떤 분야에서도 따라잡기 어렵습니다. 의료, 보험, 교육 분야에서는 준수해야 하는 법률 및 규정 준수 노력과 생성 AI에 대한 통찰력, 투명성 및 규제 부족으로 인해 더욱 주저하고 있습니다.

• 코드 생성: 소프트웨어 개발자와 프로그래머는 생성 AI를 사용하여 코드를 작성합니다. 숙련된 개발자는 생성 AI를 활용하여 복잡한 코딩 작업을 보다 효율적으로 진행하고 있습니다. 생성적 AI는 다양한 플랫폼에서 코드를 자동으로 업데이트하고 유지 관리하는 데 사용되고 있습니다. 또한 코드의 버그를 식별 및 수정하고 코드 테스트를 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 광범위한 수동 테스트 없이 코드가 의도한 대로 작동하고 품질 표준을 충족하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. Generative AI는 코더가 요구하는 다양한 유형의 문서를 신속하게 생성하는 데 매우 유용한 것으로 입증되었습니다. 여기에는 소프트웨어 개발에 수반되는 기술 문서, 사용자 설명서 및 기타 관련 자료가 포함됩니다.

• 제품 개발: Generative AI는 제품 디자이너가 대규모 디자인 컨셉을 최적화하기 위해 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이 기술을 사용하면 신속한 평가와 자동 조정이 가능해 설계 프로세스가 크게 간소화됩니다. 이는 제품이 강하고 내구성이 있으며 최소한의 재료를 사용하도록 보장하여 상당한 비용 절감으로 이어지는 구조적 최적화를 지원합니다. 가장 큰 영향을 미치려면 초기 개념부터 제조 및 조달에 이르기까지 제품 개발 주기 전반에 걸쳐 제너레이티브 디자인을 통합해야 합니다. 또한 제품 관리자는 생성적 AI를 사용하여 사용자 피드백을 종합하여 사용자 요구와 선호도에 직접적인 영향을 받는 제품 개선을 가능하게 합니다.

• 영업 및 마케팅: 제너레이티브 AI는 이메일, 소셜 미디어, SMS 등 다양한 채널을 통해 잠재 고객 및 기존 고객과의 초개인화된 커뮤니케이션을 가능하게 하여 마케팅 캠페인을 지원합니다. 이 기술은 캠페인 실행을 간소화할 뿐만 아니라 품질 저하 없이 콘텐츠 제작 규모를 확대할 수 있는 능력도 향상시킵니다. 영업 영역에서 생성적 AI는 고객 행동에 대한 심층적인 분석과 통찰력을 제공하여 팀 성과를 향상시킵니다. 마케팅 부서는 이 기술을 활용하여 데이터를 조사하고, 소비자 행동 패턴을 이해하고, 청중과 진정으로 연결되는 콘텐츠를 제작합니다. 여기에는 종종 청중의 관심 사항에 맞는 뉴스 기사나 모범 사례를 제안하는 작업이 포함됩니다. 생성적 AI는 고객을 동적으로 타겟팅 및 분류하고 고품질 리드를 식별하는 데 중요한 역할을 하여 마케팅 전략 및 지원 활동의 효율성을 크게 향상시킵니다. 또한 Well-Developed는 직접 생성 모델을 프롬프트하고 입력하여 이메일, 블로그, 소셜 미디어 게시물 및 웹 사이트에 대한 창의적인 콘텐츠를 출력합니다. AI 도구를 사용해 기존 콘텐츠를 재구성하고 편집할 수 있습니다. 또한 조직은 브랜드의 어조와 목소리에 맞춰 훈련된 맞춤형 생성 AI 언어 생성기를 만들어 이전 브랜드 콘텐츠와 더욱 정확하게 일치시킬 수도 있습니다. 

• 프로젝트 관리 및 운영: 생성적 AI 도구는 플랫폼 내에서 자동화를 통해 프로젝트 관리자를 지원할 수 있습니다. 이점에는 자동 작업 및 하위 작업 생성, 과거 프로젝트 데이터를 활용하여 일정 및 요구 사항 예측, 메모 작성 및 위험 예측이 포함됩니다. Generative AI를 사용하면 프로젝트 관리자가 필수 비즈니스 문서를 검색하고 즉시 요약을 작성할 수 있습니다. 이 사용 사례는 시간을 절약하고 사용자가 일상적인 비즈니스 관리보다는 더 높은 수준의 전략에 집중할 수 있도록 해줍니다.

• 그래픽 디자인 및 비디오: 사실적인 이미지를 생성하고 애니메이션을 간소화할 수 있는 능력을 갖춘 생성 AI는 배우, 비디오 장비 또는 편집 전문 지식 없이도 비디오를 제작할 수 있는 유용한 도구가 될 것입니다. AI 비디오 생성기는 각 지역에 서비스를 제공하는 데 필요한 언어로 비디오를 즉시 생성할 수 있습니다. 제너레이티브 AI로 제작한 비디오가 인간 배우와 감독을 효과적으로 대체하기까지는 다소 시간이 걸릴 것이지만, 조직에서는 이미 이 기술을 실험하고 있습니다. 또한 사용자는 이미지 생성기를 사용하여 개인 사진을 편집하여 Slack 또는 LinkedIn에서 업무용으로 전문가 수준의 비즈니스 얼굴 사진을 만듭니다.

• 비즈니스 및 직원 관리: 고객 서비스에서는 콜센터 전반에 걸쳐 생성 AI를 활용할 수 있습니다. 필요한 문서에 쉽게 액세스하고 검색할 수 있으므로 지원 담당자가 손쉽게 케이스 해결 정보를 확인할 수 있습니다. 생성적 AI 기반 도구는 직원과 관리자의 상호 작용을 크게 향상시킬 수 있습니다. 성과 검토를 체계화하여 관리자와 직원에게 피드백과 성장을 위한 보다 투명한 프레임워크를 제공할 수 있습니다. 추가적으로 생성적 대화 형 AI 포털은 경영진의 개입 없이 직원에게 피드백을 제공하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

• 고객 지원 및 고객 서비스: 챗봇은 여전히 ​​널리 사용되고 있지만, 조직에서는 챗봇의 작동 방식을 바꾸기 위해 기술을 병합하기 시작했습니다. 생성적 AI의 발전은 자연스럽게 흐르는 대화에 참여할 수 있는 보다 혁신적인 챗봇의 생성을 지원하여 인간 대표가 하는 것과 유사한 맥락과 뉘앙스를 이해할 수 있도록 합니다. 생성적 AI 기반 챗봇은 방대한 양의 정보에 액세스하고 처리하여 고객과 상담원의 질문에 정확하게 답변할 수 있습니다. 인간 상담원과 달리 AI 챗봇은 24시간 내내 고객 문의를 처리하여 밤낮 가리지 않고 원활한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 전통적인 챗봇에서 생성적 AI 기반 컴패니언으로의 전환은 아직 초기 단계이지만 잠재력은 부인할 수 없습니다. 기술이 발전함에 따라 가상 지원과 인간 지원 사이의 경계가 모호해지는 더욱 정교하고 매력적인 AI 상호 작용을 기대할 수 있습니다.

• 사기 탐지 및 위험 관리: 생성 AI는 대량의 데이터를 빠르게 스캔하고 요약하여 패턴이나 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 보험사와 보험금 조정인은 생성적 AI 도구를 사용하여 정책과 보험금을 조사하여 고객 결과를 최적화할 수 있습니다. 생성적 AI는 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 보고서와 요약을 생성하고 보험사, 조정자 및 위험 관리자에게 관련 정보를 직접 제공하여 시간을 절약하고 의사 결정을 단순화할 수 있습니다. 그러나 최종 결정을 내리고 공정한 결과를 보장하려면 인간의 판단과 감독이 여전히 필요합니다.

• 학습 및 테스트를 위한 합성 데이터 생성: 기업은 AI를 활용하여 AI 모델 교육, 신제품 테스트, 실제 시나리오 시뮬레이션을 위한 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 민감할 수 있고 비공개로 유지되거나 값비싼 외부 데이터 소스에서 가져와야 하는 실제 데이터에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 더 이상 실제 데이터 수집 및 준비의 한계에 얽매이지 않고 개발 주기를 가속화할 수 있습니다. 쉽게 사용할 수 있는 합성 데이터 세트를 통해 기업은 AI 모델을 빠르게 반복하고, 새로운 기능을 테스트하고, 솔루션을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있습니다.

다음은 조직의 생성 AI 사용 사례를 윤리적으로 구현하기 위한 주요 내용입니다.

• 민감한 데이터 보호: 개인화되지 않고 민감하지 않은 데이터만 사용하여 취약한 정보 노출을 방지하고 규정을 준수합니다.
• 최신 정보 유지: 업계 뉴스를 따라 신뢰할 수 있는 도구를 식별하고 비윤리적인 AI 관행을 방지하세요.
• AI 정책 개발: 사용 가능한 템플릿을 활용하여 내부 AI 사용 및 타사 도구에 대한 투자에 대한 지침을 만듭니다.
• 기술 향상에 투자: 재교육 및 기술 향상 프로그램에 대한 투자는 작업자가 자동화에 저항하는 기술을 개발할 수 있도록 지원하는 데 매우 중요합니다.

모범 사례는 빠르게 발전하고 있습니다. 생성적 AI의 잠재력은 많은 조직에서 흥미롭지만, 이 환경을 탐색하려면 진보와 신중함 사이의 균형을 맞추는 행동이 필요합니다.

생성 AI의 미래

맥킨지에 따르면,¹ 생성 AI는 향후 2040년 동안 인간을 능가하지 못할 가능성이 높습니다. 그러나 25년에는 생성적 AI 기능이 크게 도약할 수 있습니다. McKinsey는 AI가 광범위한 작업에서 상위 XNUMX%의 인간 수행자와 경쟁할 수 있는 수준에 도달할 것으로 예상합니다. 즉, AI는 고품질의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 복잡한 과학적 문제를 해결하거나, 숙련된 전문가와 동등한 통찰력 있는 비즈니스 결정을 내릴 것입니다. 역사적으로 자동화가 불가능한 직업은 생성 AI의 영향을 더욱 많이 받을 것입니다. 교육, 법률, 기술 및 예술 분야의 전문가들은 생성 AI가 자신의 직업에 더 빨리 적용되는 것을 보게 될 것입니다. 

MIT 심포지엄의 패널리스트² AI 도구에 대해 생성 AI의 다양한 미래 연구 방법을 탐구했습니다. 중요한 관심 분야 중 하나는 지각 시스템을 AI에 통합하는 것입니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI는 기존의 언어 및 이미지에 초점을 맞추는 것에서 벗어나 촉각, 후각과 같은 인간의 감각을 모방할 수 있습니다. 특히 감정 인식의 맥락에서 생성적 AI 모델이 인간의 능력을 능가할 가능성도 논의되었습니다. 이러한 고급 모델은 전자기 신호를 사용하여 사람의 호흡 및 심박수의 변화를 해석하여 감정 상태에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있습니다.

전문가들은 대부분의 생성 AI 모델에서 편견이 지속적인 측면으로 남을 것으로 예상합니다. 이러한 도전은 윤리적인 데이터 세트를 중심으로 한 새로운 시장을 탄생시킬 것으로 예상됩니다. 또한 생성 도구를 사용하는 기업과 콘텐츠 제작자 간의 지속적인 경쟁이 특징인 역동적인 시나리오가 전개될 가능성이 높습니다.

이러한 도구가 직장에서 더욱 널리 보급됨에 따라 필연적으로 직무 역할에 변화가 생기고 새로운 기술이 필요하게 됩니다. 이러한 발전과 함께 생성 능력의 오용도 늘고 있습니다. 사용자가 이미지, 오디오, 텍스트, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있게 되면서 악의적인 오용 가능성이 높아질 것으로 예상됩니다. 이 시나리오는 이러한 위험을 완화하기 위한 강력한 메커니즘을 개발하고 생성 AI 기술의 책임감 있는 사용을 보장하는 것이 중요함을 강조합니다.

스마트폰이 비즈니스 의사소통과 생산성을 변화시켰듯이, 제너레이티브 AI는 다양한 산업 분야에서 기업 운영을 계속해서 변화시킬 것입니다. 일상적인 작업 자동화부터 콘텐츠 제작 및 그 이상 분야의 창의성 육성에 이르기까지 생성 AI의 잠재력은 방대하고 다양합니다.

그러나 윤리적 고려 사항을 검토하고 데이터 보안을 극대화하며 진화하는 모범 사례에 적응하는 것이 무엇보다 중요합니다. 생성 AI가 제공하는 모든 가능성을 탐색할 준비가 된 기업의 경우 한 번의 클릭만으로 지침과 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다음을 탐색하여 비즈니스에 생성 AI의 힘을 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. IBM 왓슨스, 비즈니스용으로 구축된 AI 및 데이터 플랫폼입니다.

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각주 :

1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129