비즈니스에서의 생성적 AI: 기업을 뒤흔들 것인가?

모바일 앱과 소셜 미디어가 10여년 전에 소비자 경험에 혁명을 일으켰듯이 이제 인공 지능(AI)이 기업을 뒤흔들 것입니다. 수년에 걸쳐 기업은 커뮤니케이션을 촉진하고 생산성을 향상하며 혁신을 추진하기 위해 기술에 크게 의존해 왔습니다. 오늘날 AI를 비즈니스 운영에 통합하면 훨씬 더 큰 잠재력이 보장됩니다.

과거의 수많은 획기적인 기술이 유사한 궤적을 추적했다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 초기 인식, 과대 광고에 최고조에 달하는 흥분, 과대 광고가 현실에 직면했을 때 약간의 실망, 그리고 기술이 중요한 임계점을 돌파하고 그 가치를 입증하면 급격한 상승 . 이 궤적은 생성 AI의 발전을 반영하지만 전례 없는 엄청난 속도를 자랑합니다. ChatGPT는 2022년 11월 30일 주로 기술 시연의 목적으로 대중에게 공식적으로 공개되었습니다. 출시 후 불과 2개월 만에 이미 약 1억 명의 활성 사용자라는 인상적인 사용자 기반을 확보하여 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션이라는 타이틀을 획득했습니다. 그때부터 생성적 AI는 개인이 자신의 삶과 직업 활동을 수행하는 방식을 혁신할 수 있는 이 기술의 엄청난 용량을 보여주는 여러 가지 새로운 도구와 애플리케이션의 출현으로 빠른 발전 속도를 유지해 왔습니다.

더욱이, Salesforce가 실시한 최근 설문조사는 IT 리더들 사이에 널리 퍼져 있는 정서를 강조합니다. 86%는 생성 AI가 미래에 조직에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다고 주장했습니다 . 이러한 기술 발전을 통해 조직은 광범위한 데이터 풀에서 더 큰 가치를 창출하고 회의록 기록 및 소비자 문의 관리와 같은 노동 집약적 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 효율성 향상에 대한 이러한 전망은 기업들 사이에서 AI를 활용하려는 경쟁을 촉발시켰습니다. McKinsey의 분석에 따르면 생성적 AI는 주로 고객 경험을 풍부하게 하고 연구 방법론을 혁신하며 작업 자동화를 촉진함으로써 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 가치를 추가할 준비가 되어 있습니다. 또한 Salesforce는 2022년부터 2028년까지 2조 달러 이상의 비즈니스 수익을 창출하고 약 1,160만 개의 일자리를 창출할 것으로 예상합니다.

특히 AI 채택은 더 이상 거대 기술 기업이나 혁신가에만 국한되지 않습니다. 모든 규모와 업종의 기업은 운영을 혁신할 수 있는 맞춤형 AI 솔루션의 잠재력을 인식하고 있습니다. 공급망 관리 및 예측 개선, 리소스 활용 최적화, 개인화된 고객 경험 제공 등 AI는 비즈니스 전반에 걸쳐 귀중한 자산이 되고 있습니다.

이제 다음 결정: 생성 AI의 급속한 성장

2007년경 시작된 혁신의 시기에는 기업이 소비자 시장에서 규모를 달성하는 데 도움을 주기 위해 소셜 미디어와 앱 스토어를 활용했지만 이번에는 다릅니다. 기업가와 혁신가가 끊임없이 확장되는 디지털 시장에 진출하기 위해 경쟁하면서 이는 성장, 브랜드 가시성 및 사용자 확보의 엔진이었습니다. 그러나 이번에는 이야기가 방향을 틀었다. 소셜 미디어 네트워크와 앱 스토어가 소비자 참여에서 계속해서 중요한 역할을 하고 있는 반면, 생성 AI 붐은 기업의 엔진룸으로 초점을 재조정하여 사람과 프로세스를 근본적으로 더욱 생산적으로 만들고 있습니다. AI 기반 콘텐츠를 최우선 혁신으로 보았던 이전의 물결과 달리, 현재의 기술 흐름은 점점 정교해지고 접근하기 쉬운 딥 러닝 알고리즘과 AI 시스템이 특징입니다.

AI는 제품 설계 방식, 고객 데이터 분석 방식, 의사결정 방식을 변화시키고 있습니다. 기업은 공급망을 최적화하고, 시장 변화를 예측하고, 관리 작업을 자동화하고, 고객 서비스를 개인화하고, 사이버 보안을 개선하기 위해 AI로 전환하고 있습니다. 이러한 구별은 매우 중요합니다. 현재 시대는 소비자에게 직접 접근하는 것보다 소비자에게 보다 효과적이고 효율적으로 서비스를 제공하기 위해 기업의 기본 역량을 강화하는 데 더 중점을 두고 있습니다. 이는 소비자를 대상으로 하는 프런트엔드 혁신에서 산업 전반에 걸쳐 더욱 심오하고 지속적인 변화를 가져올 수 있는 백엔드 프로세스 최적화로의 전환입니다.

생성적 AI 솔루션에 대한 열광은 여전히 치솟고 있으며, 향후 3년 이내에 상당한 변화가 예상됩니다. 그러나 IT 리더 중 30%가 불확실성을 표현하고 있기 때문에 이러한 흥분에는 우려도 있습니다.

일부에서는 생성적 AI가 향후 3년 내에 기업 및 각 부문 내에서 중대한 변화를 촉진할 것으로 예상합니다. 놀랍게도 거의 1/3은 현재(14%) 또는 1년 미만의 기간 내에(17%) 상당한 변화가 전개될 것으로 예상합니다. .

많은 기업이 AI 적용을 확대하고 생성 기술의 보다 실질적인 통합을 향해 나아가고 있는 추세입니다. 이는 전 세계적으로 기업들이 실험적인 개념 증명 단계에서 더 광범위하고 야심찬 배포 단계로 발전하면서 속도를 높이고 있는 더 넓은 시장 역학을 반영합니다. 이러한 배포는 다양한 사용 사례와 데이터 유형에 걸쳐 있으며, 기업은 생성 AI가 약속하는 신속성과 가치를 포착하는 동시에 잠재적인 위험과 사회적 파급 효과를 신중하게 탐색하려고 합니다.

생성적 AI의 비즈니스 가치와 이점 측정

전 세계의 기업들은 인공 챗봇의 영역을 훨씬 뛰어넘는 혁신적이고 실용적인 기술 응용 프로그램을 계속해서 발견하고 있습니다. 기업은 단지 운영 작업에만 생성 AI를 사용하는 것이 아닙니다. 또한 이 기술은 영업, 마케팅 등 전통적으로 사람 중심의 역할에도 채택되어 큰 성공을 거두고 있습니다.

현재의 생성적 AI 노력은 혁신과 성장보다는 효율성, 생산성, 비용 절감에 더 초점을 맞추고 있습니다.

현재 상당수의 조직이 효율성과 생산성 향상(56%), 비용 절감(35%)과 같은 실질적인 이점을 위해 생성 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 추세는 기술 채택 단계와 관련된 역사적 선례와 일치합니다. 초기 단계에서 조직은 일반적으로 기존 프로세스 및 서비스에 대한 미묘한 개선에 우선순위를 두어 쉽게 달릴 수 없는 성과를 거두는 동시에 초기 기술에 대한 이해, 숙련도 및 확신을 강화합니다. 전문 지식이 발전함에 따라 그들은 보다 혁신적이고 전략적이며 변혁적인 발전을 향해 초점을 넓히거나 재조정하여 성장을 촉진하고 경쟁 우위를 확보하며 이전에는 상상할 수 없었던 새로운 기능을 잠금 해제하는 데 새로운 기술을 적용합니다. 높은 수준의 AI 숙련도를 갖춘 리더는 이 곡선이 상승한다는 징후를 조기에 보여주며 새로운 개념과 통찰력을 밝히는 데 더 열중합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 실질적인 이점은 계속해서 주요 초점으로 남아 있습니다.

의심할 여지 없이, 생산성과 효율성은 변화무쌍할 수 있습니다. 특히 생성 AI가 제공하는 상당한 규모를 고려할 때 더욱 그렇습니다. 그러나 가장 실질적인 이점과 전략적 차이점은 기술을 혁신의 촉매제로 사용함으로써 잠재적으로 나타날 것입니다. 한편으로는 상상할 수 없었던 새로운 제품, 서비스 및 기능을 고안하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 한편으로는 조직 전반에 걸쳐 새로운 비즈니스 패러다임과 워크플로를 촉진하여 비즈니스 기능 방식을 재정의할 수 있습니다.

과거에도 그랬듯이 조직은 먼저 효율성 향상, 생산성 증대, 비용 절감 등 점진적인 개선을 추구하는 데 노력을 집중할 것으로 예상됩니다. 이러한 접근 방식은 직원들이 생성 AI 사용에 적응하고 이 기술이 어떻게 전문적인 역할을 단순화할 수 있는지 보여주는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다.

더욱이, 초기 성공은 비용상의 이점을 제공하고 더 높은 가치의 영역을 추구하는 방향으로 전환될 수 있는 모멘텀을 자극할 가능성이 높습니다. 여기에는 새로운 제품, 서비스 및 비즈니스 모델 창출을 촉진하는 등 보다 전략적이고 차별화된 노력이 포함될 수 있습니다. 말할 것도 없이, 생성 AI가 등장하기 전에는 불가능했던 혁신적인 작업 방식의 길을 열어줍니다.

생성 AI를 통해 즉각적인 이익을 얻는 데 중점을 두는 것을 반영하여 현재 대부분의 기업은 쉽게 사용할 수 있는 솔루션에 크게 의존하고 있습니다. 그들은 다음을 활용하고 있습니다:

• 생성적 AI 통합을 통한 생산성 도구 : 이러한 애플리케이션은 일상적인 작업과 프로세스를 자동화하여 일상적인 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
• 생성적 AI 기능을 갖춘 엔터프라이즈 시스템 : 이러한 플랫폼은 일반적으로 AI의 데이터 처리 및 분석 능력을 활용하여 다양한 비즈니스 기능을 개선하기 위해 조직 전체에서 사용됩니다.
• 표준 생성 AI 애플리케이션 : 이러한 애플리케이션은 광범위하게 적용 가능하도록 설계되어 일반화된 작업을 수행하는 광범위한 산업 및 부문을 지원합니다.
• ChatGPT와 같은 공개 대형 언어 모델(LLM) : ChatGPT와 같은 플랫폼은 언어 처리의 다양성으로 잘 알려져 있으며 대화, 콘텐츠 생성 등과 같은 다양한 애플리케이션이 가능한 공개 LLM의 예입니다.

반면에 다음을 포함하여 보다 틈새적이고 맞춤형 생성 AI 도구에 대한 열정은 적습니다.

• 산업별 소프트웨어 애플리케이션 : 이는 특정 부문을 위한 전문 솔루션으로, 고유한 산업 요구 및 어휘에 더욱 밀접하게 부합하는 도구를 제공합니다.
• 사설 대형 언어 모델(32%) : 조직은 고유한 요구 사항에 따라 언어 처리 기능을 맞춤화하거나 데이터 개인 정보 보호 강화를 위해 사설 LLM을 선택할 수 있습니다.
• 맞춤형 오픈 소스 LLM(25%) : AI 세계에서는 공개적으로 사용 가능한 오픈 소스 LLM을 가져와 특정 비즈니스 요구 사항에 더 가깝게 수정하는 일종의 DIY입니다.

일반적이고 즉시 사용 가능한 솔루션에 대한 일반적인 의존은 기존 운영의 생산성을 합리화하고 강화하는 데 중점을 두고 현재의 새로운 생성 AI 통합 단계와 일치합니다. 그럼에도 불구하고 생성 AI를 위한 애플리케이션이 더욱 뚜렷해지고 전문화되고 전략적으로 필수적이 됨에 따라 개발 전략과 지원 기술 인프라도 그에 따라 발전하여 더 큰 경쟁 우위와 가치를 제공하기 위한 맞춤형 접근 방식을 수용할 것으로 예상됩니다. 세대.

어떤 변화가 있나요?

제너레이티브 AI는 소셜 미디어 플랫폼이나 모바일 앱과 같이 대규모 사용자 기반을 빠르게 구축할 수 있는 능력은 없지만 대규모 조직을 내부에서 변화시키는 독특한 변화를 가져오고 있습니다. 이는 대규모 조직이 내부에서 외부로 운영되는 방식을 변화시켜 모든 작업을 보다 효율적으로 만들고 전반적인 생산성을 높이는 것입니다.

소비자 중심 기술과 달리 생성 AI는 외부 사용자 플랫폼을 구축하지 않습니다. 대신 내부 조직을 구축하여 조직의 중추를 강화합니다. 이를 통해 직원들은 더욱 도전적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다. 그리고 그것은 거기서 끝나지 않습니다. AI 기반 분석은 조직이 생성하는 깊은 데이터를 분석하여 귀중한 통찰력과 추세를 끌어낼 수 있습니다. 전략적 결정을 형성하고 안내하여 비즈니스를 보다 수익성 있는 방향으로 이끌 수 있는 유형입니다.

AI 모델은 일상적인 작업을 자동화하여 인력의 일상적인 작업 부하를 줄이고 더 높은 가치의 작업에 시간을 확보할 수 있습니다. AI 기반 분석은 방대한 양의 데이터를 조사하여 전략적 의사 결정을 알리는 통찰력을 생성하고 결과적으로 회사를 보다 수익성 있는 경로로 이끌 수 있습니다. 즉각적인 쿼리 해결을 위해 챗봇을 배포하여 고객 서비스를 혁신하고, 예측 채용 및 인재 분석을 통해 인적 자원 기능을 향상시키며, 예측 물류를 통해 공급망을 개선할 수 있습니다.

여기서 강조해야 할 점은 생성 AI가 인간의 노력을 대체하는 것이 아니라는 것입니다. 그것을 강화하는 것입니다. '자동화'가 아닌 '증강'에 관한 것입니다. 이는 직원들이 보다 창의적이고 전략적이며 효율적일 수 있도록 지원하여 생산성을 크게 향상시키는 도구입니다. 기업 환경에서 생성적 AI의 궁극적인 승리는 가장 귀중한 자산인 사람의 효율성을 향상시켜 대규모 조직을 변화시킬 수 있는 힘을 보여준다는 것입니다. 이는 인간의 창의성과 의사결정이 AI 기능으로 보완되는 협업 인텔리전스 문화를 조성하고 두 가지 모두의 최고의 특성을 활용하여 기업에 정량화 가능한 경쟁 우위를 제공합니다.

우리가 앞으로 나아가면서 조직을 근본적으로 더 효율적이고 생산적으로 만들겠다는 생성적 AI의 독특한 제안이 핵심이 될 것입니다. 점점 더 기술 발전에 의해 주도되는 세상에서 AI를 기업 발전의 판도를 바꾸는 힘으로 자리매김하는 것은 인간의 재능을 강화하고 비즈니스 프로세스를 간소화하는 것이 바로 이러한 잠재력입니다.

생성 AI의 가장 매력적인 측면 중 하나는 보편적인 적용 가능성입니다. 소규모 스타트업부터 다국적 기업에 이르기까지 기업은 AI 기술을 배포하여 복잡한 작업을 자동화하고 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 도출하며 고객과 소통하는 새로운 방법을 만들 수 있습니다. 종종 상당한 투자가 필요하여 대규모 플레이어의 영역이 된 이전 기술 물결과 달리 생성 AI는 경쟁의 장을 평준화합니다. 이제 소규모 기업이라도 AI 기반 혁신을 활용하여 기존 시장을 뒤흔들고 기존 기업에 도전할 수 있는 잠재력을 갖게 되었습니다.

또한, 생성 AI의 다양성은 단순한 운영 효율성을 넘어 확장됩니다. 이는 새로운 제품, 서비스, 비즈니스 모델을 창출하는 촉매제입니다. 전례 없는 정확성으로 추세를 분석하고 수요를 예측하는 능력을 통해 기업은 그 어느 때보다 빠르게 신흥 시장 기회를 식별하고 활용할 수 있습니다. 또한 생성적 AI는 기업이 고도로 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원하며, 이는 오늘날의 경쟁 환경에서 중요한 차별화 요소가 되었습니다.

그러나 AI 통합을 향한 여정에는 어려움이 따르지 않습니다. 데이터 개인 정보 보호, 윤리적 고려 사항, 기술 인프라 및 기술 격차는 기업이 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 해결해야 하는 주요 문제 중 일부입니다. 기업이 AI로 가능한 것의 경계를 확장함에 따라 혁신이 윤리적이고 투명하며 공평하도록 보장할 책임도 있습니다. 여기에는 개인 정보 보호, 데이터 보안, 고용 및 AI 시스템의 잠재적인 의도하지 않은 결과와 관련된 문제를 해결하는 것이 포함됩니다. 비즈니스 리더는 학습, 적응성 및 윤리적 책임에 기반을 둔 AI 지원 문화를 조성하여 조직이 이러한 변화의 여정을 준비할 수 있도록 준비해야 합니다.

마지막 말

요약하면, 생성적 AI 붐은 기술 발전 연대기의 또 다른 장이 아닙니다. 지금은 기업의 운영 및 경쟁 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 중요한 순간입니다. 이러한 혁신을 수용함으로써 기업은 새로운 수준의 효율성, 혁신 및 고객 참여를 실현할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 새로운 기술을 채택하는 것뿐만 아니라 기술이 만들어내는 새로운 현실에 적응해야 합니다. 즉 올바른 기술을 육성하고, 변화를 수용하고, 윤리적 환경을 고려하여 탐색해야 합니다. 이를 통해 기업은 생성 AI의 모든 기능을 활용하여 디지털 혁명의 참가자일 뿐만 아니라 그 과정을 형성하는 리더가 되는 미래를 향해 나아갈 수 있습니다.