바로 현업에 적용하는 생성형AI 도입 가이드

왜 생성형 AI 도입이 어려울까요?

AI 기술의 발전으로 기업도 기술을 도입할 수 있는 기회가 늘어나고 있습니다.
그러나 기업은 제한된 예산으로 효율적인 기술 도입 전략을 수립해야 하고, 다양한 데이터를 수집해야 하는 문제들에 직면하게 됩니다.

1. 제한된 예산

정량적 수치 없이 초기 도입 비용 뿐 아니라 유지 보수와 기술 업그레이드에 필요한 비용도 생각해야합니다.

2. 전문인력 유치의 어려움

AI 기술을 운영하는 데 필요한 전문 인력 또는 AI 모델의 개발과 유지보수에 필요한 데이터 사이언티스트나 엔지니어의 고용에 많은 기업이 어려움을 겪고 있습니다. 또한 확보하여도 우리 기업의 비즈니스와 산업을 이해하는 시간이 필요합니다. 특히 대기업, 중견기업 등에 비해 이직률이 잦고, 업무 역할이 잘 나눠지지 않은 중소기업이라면 어려움을 더더욱 체감할 것입니다.

3. 데이터 부족 및 관리 문제

AI 모델의 성능을 극대화하려면 양질의 데이터가 필수입니다. 하지만 대다수의 기업은 데이터 수집 인프라나 데이터 관리 역량이 부족해 어려움을 겪고 있습니다. 특히 데이터의 양이 제한적이거나 품질이 낮아 모델 학습에 적합하지 않은 경우가 많습니다. 이러한 문제는 AI 모델의 성능을 저하시키고, 기대하는 효과를 얻기 어렵습니다.

4. 직원들의 AI 리터러시 부족 문제

AI의 필요성과 효용성을 인식하지 못하는 것은 'AI 리터러시(이해·활용 능력)'의 부족으로 인한 것으로, AI 기술 도입과 활용의 기회를 놓치게 만듭니다.

5. 조직 저항

새로운 기술 도입에는 조직 내 저항이 따를 수 있습니다. 기존의 업무 방식에 익숙한 직원들이 변화에 대해 반발할 가능성이 있습니다. 이러한 저항은 기술 도입 과정에서 큰 장애물이 되며, 지연과 실패로 이어질 수 있습니다. 변화 관리를 위한 체계적인 계획이 필요합니다.

6. 시장 경쟁력 확보의 어려움

시장을 장악한 대기업과의 경쟁에서 차별화된 가치를 제공하는 것이 필수입니다. 하지만 브랜드 인지도 부족과 규모의 경제가 없다는 점부터 경쟁력 확보에 어려움이 있습니다. 따라서 기술 도입을 통해 차별화를 꾀하려 해도, 리소스와 자본의 부족으로 효과적인 경쟁 전략 수립이 어려울 수 있습니다.

생성형 AI 도입 시 고려해야 하는 6가지 질문

• 어떠한 비즈니스 가치를 만들 수 있을까?

• 우리의 도입 전략은 무엇인가?

• 생성형 AI 관련 규제나 법률은 어떻게 준수할 것인가?

• 도입 이후 할루시네이션에 대한 대책을 세웠는가?

• 기존 시스템과는 어떻게 통합할 것인가?

• 생성형 AI 활용을 위한 임직원들의 역량을 어떻게 강화할 것인가?

생성형 AI 이해를 위한 필수 용어

서비스

지금, 생성형 AI를 활용하여 현업에서 바로 할 수 있는 것들

1. 상용화된 솔루션부터 도입해보기

2. 자체적인 생성형 AI 구축해 보기

3. 추가 옵션

바로 활용을 위해 반드시 이 3가지는 명심하세요

1. 다양한 발생 비용을 먼저 반드시 고려할 것

2. 성과는 단기적인 성과 위주로 초기에 구성할 것

3. 현업 이슈에 초점을 둔 교육을 진행할 것

• [이노핏 교육 예시]