화제를 넘어서: 산업에서 생성 AI의 실제 적용 탐구

개요

오늘날 세계는 ''라는 용어로 떠들썩하다.제너레이티브 AI'. McKinsey, KPMG, Gartner, Bloomberg를 포함한 최고의 기술 및 관리 회사는 이 신기술의 힘을 측정하고 미래를 예측하기 위해 끊임없이 연구하고 있습니다. 이러한 모든 연구는 기업에서 생성 AI의 영향력이 커짐에 따라 오늘날 직장에서 필수적인 기술이 되었음을 보여줍니다. 또한 설문조사에 따르면 GenAI는 1.3년까지 2032조 XNUMX천억 달러 규모의 시장이 될 것이며 모두가 그 일부가 되기를 원할 것입니다. 이 기사에서는 다양한 산업 전반에 걸친 생성 AI의 적용, 성장, 영향과 글로벌 변화에 참여할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

차례

제너레이티브 AI(Generative AI)란 무엇이며 얼마나 큽니까?

Generative AI는 더 이상 단순한 유행어가 아닙니다. AI가 새로운 콘텐츠를 만들고 연습을 통해 학습할 수 있는 이 신기술은 전 세계를 휩쓸었습니다. GenAI 도구는 기본적으로 훈련된 데이터를 기반으로 콘텐츠를 생성할 수 있는 대규모 학습 모델(LLM)입니다. 훈련 데이터로부터 패턴과 구조를 학습하고 유사한 패턴을 따르는 출력을 생성합니다. 이러한 모델은 이미지, 비디오, 음악, 음성, 텍스트, 소프트웨어 코드, 제품 디자인 등을 만들 수 있습니다. 현재 이용 가능한 방대한 양의 훈련 데이터로 인해 이 기술의 가능성은 무궁무진합니다.

지난 몇 달 동안 생성 AI의 새로운 애플리케이션과 사용 사례가 매일 발견되면서 이 분야가 꾸준히 확장되었습니다. 기업 수준에서 GenAI 통합은 더 빠른 출력, 더 나은 생산성 및 경제 성장을 가져왔습니다. 결과적으로 점점 더 많은 기업들이 시간과 비용을 절약하기 위해 생성 AI를 사용하고 있습니다.

생성적 AI의 엔터프라이즈 애플리케이션에는 자동화, 인간 또는 기계의 증강, 비즈니스 및 IT 프로세스의 자율 실행이 포함됩니다. 맥킨지 전 세계 기업이 생성 AI 도구를 배포하여 생산성 향상을 극대화하고 위험을 최소화하고 있다고 보고합니다. 이제 기업은 생성적 AI 교육 및 코칭, 사용 사례 선택, 인력 기술 향상 및 위험 제어에 더 많은 투자를 하고 있습니다. 앞으로 조직은 업무에 관련성을 유지하기 위해 직원들이 생성 AI에 능숙하도록 요구할 것입니다.

생성 AI의 비즈니스 측면

GenAI 시장에는 현재 모델 훈련 인프라, LLM용 추론 장치, 디지털 광고, 전문 소프트웨어 및 서비스, 개인화된 보조자, 코딩을 가속화하는 부조종사가 포함됩니다. 생성적 AI 도구 및 소프트웨어를 개발하는 회사는 해당 영역에서 가장 큰 수혜자이지만, 이러한 제품의 응용 프로그램은 여러 분야의 산업이 이익을 얻을 수 있도록 돕고 있습니다.

그렇다면 오늘날 생성 AI는 얼마나 큽니까? 2022년 GenAI 시장은 40억 달러로 평가되었으며, 이는 시간이 지남에 따라 분명히 성장했습니다. Bloomberg Intelligence의 보고서 에서는 향후 1.3년 동안 연평균 2032%의 복합 성장률을 기록해 생성 AI가 42년까지 XNUMX조 XNUMX천억 달러 규모의 시장이 될 것으로 예측합니다.

2023년: 기업 부문에서 Generative AI가 도약하는 해

제너레이티브 AI가 활성화되었습니다. 가트너의 인공 지능에 대한 하이프 사이클은 2020년부터입니다. 그러나 2023년은 기업 부문에서 획기적인 해였습니다. 이 기술은 상대적으로 새로운 기술임에도 불구하고 거의 모든 산업에서 필수적인 부분으로 발전했습니다.

당 McKinsey의 글로벌 보고서, 선두 기업의 33%는 이미 생성 AI를 사용하고 있으며, 또 다른 25%는 AI 통합 과정에 있습니다. 보고서는 또한 최고 경영진의 22%가 업무에 AI 도구를 사용한다고 밝혔습니다.

기술의 새로운 용도와 적용이 발견되면서 그 유용성은 더욱 확대되고 있습니다. 모든 부문, 모든 수준의 직무 역할이 자동화되어 인간의 개입을 최소화하고 더 중요한 작업을 위해 인간의 작업 시간을 절약합니다. 따라서 기업은 AI 기술을 갖춘 인재를 찾고 있어 그들에게 우위를 제공합니다.

또한 McKinsey가 조사한 기업 중 40%는 기술이 발전함에 따라 AI에 대한 투자를 늘릴 계획입니다. 이는 느리지만 확실하게 모든 직업에 일정 수준의 AI 기반 기능이 포함되며 우리 모두 이에 대비해야 함을 보여줍니다.

기업 리더들이 생성 AI에 대해 생각하는 것

전 세계의 비즈니스 리더들은 생성 AI의 가능성에 흥미를 갖고 있으며 이것이 진정한 판도를 바꿀 것이라고 확신하고 있습니다. Oracle Analytics Cloud의 수석 데이터 과학자인 Vikas Agrawal 박사는 생성 AI가 특히 텍스트 및 사용자 인터페이스와 관련된 영역에서 엔터프라이즈 솔루션을 혁신할 수 있는 잠재력을 갖고 있다고 단언합니다. 그는 인력의 기술 향상에 대해 "AI 도구가 발전함에 따라 데이터 과학자에게는 이러한 도구를 단순히 운영하는 것이 아니라 강화하고 개선할 수 있는 기술이 필요합니다"라고 말했습니다.

비슷한 맥락에서 Dataiku의 전 수석 AI 전략가인 Jepson Taylor는 AI 스타트업의 성공은 올바른 인재를 채용하는 데 달려 있다고 말했습니다. NYU AI 마스터클래스의 공동 리더인 그는 AI 시스템이 코드를 자율적으로 작성하고 향상시켜 보다 효율적이고 강력한 애플리케이션을 도입할 수 있는 미래를 예견합니다.

에서 Analytics Vidhya와의 인터뷰, Beans.ai의 응용 AI 책임자인 Sandeep Singh은 인도와 미국의 AI 생태계를 비교했습니다. “인도의 AI 생태계는 베이지역의 연구 중심 AI 환경과 달리 신속한 채택과 제품화를 위해 독특한 위치에 있습니다.”라고 그는 말했습니다.

인도의 업계 리더인 Srikanth Valamakanni 씨는 인도 최대 AI 회사 중 하나인 Fractal Analytics의 그룹 CEO, 공동 창립자 및 부회장입니다. 그는 조직의 대부분의 기능이 앞으로 몇 년 안에 자동화될 것이며, 최신 정보를 유지하고 우위를 점하는 사람만이 계속해서 회사의 자산이 될 수 있다고 믿습니다.

Gramener의 CEO이자 최고 데이터 과학자인 Anand S.는 생성 AI를 Google 출시 이후 차세대 혁신으로 보고 있습니다. 그는 이미 대부분의 코딩 작업을 AI에 아웃소싱했으며 여러 LLM을 교육하여 다양한 작업을 수행함으로써 작업을 최적화하고 시간을 절약했습니다.

2023년 다양한 분야의 GenAI 산업 성장

생성적 AI는 짧은 시간 내에 거의 모든 산업에 영향을 미쳐 오늘날 기업의 필수적인 부분이 되었습니다. 맥킨지에 따르면, 지역, 산업, 연공서열 전반에 걸쳐 대다수의 직원이 이미 업무에 생성 AI 도구를 사용하고 있습니다.

기술, 미디어, 통신 기업이 생성 AI를 가장 많이 사용하고 있지만 비즈니스, 법률, 금융 서비스도 크게 뒤처지지 않습니다. 의료, 에너지, 소매 분야에서도 생성 AI의 이점을 활용하기 시작했습니다.

다양한 분야의 GenAI 성장에 대한 미래 예측

KPMG는 최근 보고서를 발표했습니다. 부문과 기능별로 나누어 향후 생성적 AI 애플리케이션에 대한 기대를 기술합니다. 다음은 미래 예측 중 일부입니다.

GenAI를 채택해야 하는 이유: 사람을 준비시키다

기업은 프로세스를 최적화하고 비즈니스를 확장할 수 있는 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 기업이 운영을 확장하는 가장 좋은 방법은 기존 인력의 생산성을 높이는 것입니다. 오늘날의 세계에서는 생성 AI 도구를 적용하는 것이 이를 수행하는 가장 혁신적이고 최적의 방법입니다.

KPMG가 조사한 기업 중 거의 75%가 이에 동의하며 생성 AI가 생산성을 높일 것이라고 말했습니다. 이들 기업은 모두 이미 GenAI를 채택했거나 향후 68년 이내에 도입할 계획입니다. 설문 조사 참가자 중 63%는 이것이 사람들의 업무 방식을 바꿀 것이라고 생각하는 반면, XNUMX%는 혁신을 촉진할 것이라고 생각합니다.

장기적으로는 일상적인 작업이 자동화되어 보다 전략적인 활동을 위한 인간의 지능이 절약됩니다. GenAI 도구는 직원이 더 창의적이고 능숙해질 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하며, 직원을 교체하거나 일자리를 빼앗는 것이 아닙니다. 그러나 설문 조사 응답자의 46%는 직업 안정성이 위험에 처할 것이며 생성 AI 도구가 일부 직업을 대체할 수 있다고 믿고 있습니다. 설문조사에 따르면 가장 위험이 높은 직업은 관리직(65%), 고객 서비스(59%), 마케팅 및 디자인과 같은 창의적 분야(34%)로 나타났습니다.

이제 조직은 무엇을 할 수 있나요?

Nvidia, Amazon Web Services, Microsoft, Google, OpenAI와 같은 거대 기술 기업이 이 기술을 가장 먼저 활용했습니다. 그러나 최근에는 오픈 소스 모델과 클라우드 플랫폼을 통해 소규모 회사와 신생 기업이 GenAI 대세에 합류할 수 있게 되었습니다.

KPMG가 조사한 기업 중 71%는 향후 XNUMX년 이내에 최초의 생성 AI 솔루션을 구현할 계획입니다. 따라서 귀하 또는 귀하의 조직이 기술을 수용하고 최대한 활용하는 것은 아직 늦지 않았습니다. 기업이 최신 기술 혁명의 일부가 되기 위해 지금 할 수 있는 일은 다음과 같습니다.

퍼스트 무버가 되어 보세요

당 KPMG 보고서, 대다수의 기업은 아직 생성 AI를 향한 발걸음을 떼지 못했습니다. 그 중 71%는 6개월에서 2년 안에 첫 번째 GenAI 솔루션을 구현할 계획입니다. 이는 지금이 귀하의 회사가 입주하기에 가장 좋은 시기입니다.

새로운 기술을 더 빨리 채택하면 많은 선점자 이점이 보장됩니다. 첫째, 당신은 일을 먼저 시작하게 될 것입니다. GenAI가 확장되는 속도로 인해 First Mover와 Fast Follower 사이의 격차는 곧 크게 벌어질 것입니다. 이 시점에서도 여전히 새로운 도구와 애플리케이션을 따라잡고 추적하는 것이 가능합니다.

또한 조기 채택을 통해 최고의 인재, 도구 및 소프트웨어에 투자할 때 우위를 점할 수 있습니다. 또한 경쟁사보다 먼저 방해가 될 수 있는 위험이나 장애에 대한 솔루션을 찾을 수 있습니다.

이러한 변화가 압도적으로 보일 수도 있지만, 분석 Vidhya 당신을 돕기 위해 여기 있습니다. 우리는 생성적 AI 교육, 직원 기술 향상, AI 기술 인재 채용, 데이터 기반 인력 개발 서비스를 제공합니다.

대응 및 적응

기업의 성공적인 기술 혁신에는 피할 수 없는 변화에 지속적으로 대응하고 적응하는 것이 포함됩니다. 생성 AI가 이를 수행할 수 있지만 GenAI 도구를 사용하는 직원은 이를 적용하는 방법과 시기를 알아야 합니다.

최고의 GenAI 전략을 개발하려면 많은 시행착오가 필요합니다. 기업 리더는 생성 AI의 엄청난 잠재력을 설명하기 위해 전략을 신속하게 평가, 조정 또는 전환할 준비가 되어 있어야 합니다. 따라서 이러한 리더는 GenAI의 기술적 측면뿐만 아니라 비즈니스 구성 요소에 대한 상황별 지식을 보유해야 합니다. 분석 Vidhya 제안 종합적인 GenAI 과정 모든 직급의 직원이 비즈니스를 최적화하고 확장하기 위한 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

과감하고 광범위하게 변화를 관리하라

생성적 AI는 우리가 생각하고, 창조하고, 일하고, 상호 작용하고, 생활하는 방식 등 모든 것을 변화시키고 있습니다. 기업은 이러한 파괴적인 기술적 힘을 고려하는 데 회의적일 수 있습니다. 기업 리더들은 잠재적인 위험을 최소화하여 최대한 활용하기 위해 생성 AI를 배포하는 방법을 찾는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

이러한 두려움에 맞서고 새로운 기술을 과감하게 수용하기 위한 유일한 해결책은 리더와 인력 전체에게 생성 AI에 대한 명확하고 간결한 지식을 제공하는 것입니다. 이를 통해 그들은 산업 역학, 비즈니스 모델, 운영 모델 및 작업 공간의 변화를 수용할 수 있도록 준비할 수 있습니다.

생성적 AI 활용 능력 개발

GenAI를 모든 기업에 성공적으로 통합하려면 인력이 이 새로운 기술에 대한 이해 능력을 개발해야 합니다. 회사는 생산성을 높이고 위험을 최소화하기 위해 직원 교육에 기꺼이 투자해야 합니다.

이제 새로운 기술을 배우거나 기술을 향상시키는 것이 모든 사람에게 쉽지 않을 수 있습니다. 따라서 회사에서는 모든 수준의 직원에게 적합한 교육 과정, 학습 플랫폼 및 강사를 찾는 것이 중요합니다. Analytics Vidhya는 모든 사람에게 포괄적인 학습 경험을 제공하여 도움을 드릴 수 있습니다. 우리는 다음을 수행할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다. 모든 기술 수준의 직원 교육, C-suite 리더 및 VP부터 관리자, 보조원, 심지어 인턴까지.

올바른 GenAI 사용 사례 찾기

새로운 기술 수용을 준비하는 동안 기업은 이러한 변화를 통해 달성하고자 하는 것이 무엇인지에 대한 명확한 아이디어를 갖는 것이 중요합니다. 명확한 목표를 갖는 것은 정확한 비즈니스 요구 사항을 차트로 작성하고 회사에 적합한 genAI 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.

제너레이티브 AI는 무한한 잠재력을 갖고 있으며, 한꺼번에 얽히기 쉽습니다. GenAI는 거의 모든 작업을 수행할 수 있지만 특정 기능, 특히 조직의 부서에서만 필요할 수 있습니다. 따라서 무엇을 채택해야 할지, 원하는 결과를 얻기 위한 최선의 방법이 무엇인지에 집중하고 올바른 방향을 잡는 것이 중요합니다.

기업은 최선의 또는 가장 최적의 접근 방식을 찾기 전에 몇 가지 다른 도구, 솔루션 및 전략을 실험해야 할 수도 있습니다. 사용 사례를 정의하는 것은 이러한 실험을 향한 첫 번째 단계입니다.

책임 있는 AI 사용 강화

기업에서 생성 AI 도구를 사용하면 회사 기밀 정보를 공유할 위험이 따릅니다. 대부분의 조직은 생성적 AI 솔루션을 책임감 있게 관리, 교육 및 구현하기 위한 엄격한 구조나 정책이 없기 때문에 사이버 보안과 데이터 개인 정보 보호에 대해 우려하고 있습니다.

사용 사례를 정의하고 잠재적 기회를 파악하는 동시에 생성 AI를 책임감 있게 사용하는 것도 중요합니다. 기업에는 재정적, 평판 또는 윤리적 위험을 제한하기 위한 강력한 가드레일이 필요합니다. AI의 책임 있는 사용을 보장하는 데 책임이 있는 사람에 대한 계층 구조가 있어야 합니다. 이에 관련된 사람들은 윤리적 고려 사항을 준수하고 AI 사용에 관한 새로운 법률 및 규정에 대한 최신 정보를 유지해야 합니다.

중요한 인재 관련 질문을 해결하세요

새로운 기술을 기업에 수용한다는 것은 직무 역할의 변화와 새롭고 숙련된 인재의 확보를 의미합니다. 생성적 AI를 인력에 도입하면 작업 환경과 기존 관행이 바뀔 것입니다. 전환 중에는 기존 직원이 두려움 없이 이러한 변화를 수용하도록 하는 것이 중요합니다.

기업의 리더는 변화하는 역할, 재설계된 프로세스, 새로운 행동에 대해 직원들과 효과적으로 소통해야 합니다. 생성 AI는 인간의 능력을 확장하기 위한 도구일 뿐 인간을 대체하지 않는다는 점을 직원들에게 확신시켜야 합니다.

GenAI 적응에 있어 조직이 직면한 과제

조직은 생성 AI 채택에 개방적이지만, 그렇게 하는 동안 특정 문제에 직면하는 경우가 많습니다. GenAI를 채택하는 동안 기업이 직면하는 가장 일반적인 과제는 다음과 같습니다.

새 필드: 생성 AI는 상대적으로 새로운 분야이기 때문에 조직에서는 이를 탐구하는 데 회의적일 수 있습니다.
숙련된 인재 부족: 조직에서는 교육 및 기술 향상 비용이 높아 전문 지식을 찾는 것이 어려울 수 있습니다.
AI 개발의 속도와 규모: GenAI 산업은 너무 빠르게 변화하고 있으며 그 속도로 인해 기업이 현장에 진출하거나 따라잡는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
명확한 비즈니스 사례가 부족함: 많은 기업은 비즈니스에서 생성 AI를 정확히 어디서, 어떻게 사용해야 할지 모르는 문제에 직면해 있습니다.
환각 및 오해의 소지가 있는 결과: 또 다른 일반적인 우려 사항은 GenAI가 생성한 가짜 정보에 관한 것입니다. 이러한 문제의 위험과 결과는 회사와 직원에게 있습니다.
사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제: GenAI 도구를 사용하려면 교육 목적으로 회사 데이터를 공유해야 하므로 회사는 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호에 대해 우려할 수 있습니다.

Analytics Vidhya가 어떻게 도움이 될까요?

귀하의 기업이 생성 AI를 활용하고 싶지만 위에서 언급한 문제에 직면하고 있다면 Analytics Vidhya가 도움을 드릴 수 있습니다. 우리는 15개 산업 분야의 수많은 기업이 변화를 수용하고 이 신기술을 최대한 활용하도록 도왔습니다.

이 분야에서 훌륭한 인재를 찾는 것은 엄청나게 어려워졌습니다. 그러나 우리와 함께라면 그것은 달성 가능하고 측정 가능합니다. 직원은 가장 큰 자산입니다. 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있다면 더욱 그렇습니다. 우리는 귀하의 비즈니스를 가속화하기 위해 데이터 분석 및 생성 AI에 대해 교육하기 위해 왔습니다. 우리는 3,50,000명 이상의 학습자와 5,000명 이상의 직원을 교육하여 이들이 생성 AI 기술을 향상하고 생산성을 향상할 수 있도록 지원했습니다.

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우리는 TVS, Paisabazaar.com, Fractal Analytics, Zepto 및 American Express를 포함한 기업이 AI 기능을 구축하고 그 혜택을 누릴 수 있도록 성공적으로 지원했습니다. 우리도 당신을 돕기 위해 여기 있습니다. 오늘 우리와 연락하십시오.

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