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 AI를 바로 활용하려면 어떤 점들을 고려해야 할까요?

1. 상용화된 솔루션부터 도입해보기

생성형AI와 관련해서는 신생 및 기존IT업체들이 현재 선도적으로 모델을 구축하여 서비스하고 있습니다. 이미 챗GPT로 널리 알려진 오픈AI나 검색 및 학술에 강점이 있는 Claude.ai를 비롯한 서비스 등을 활용해 보는 것도 좋은 방법입니다. PaLM 2, Codey, Imagen 등 클라우드를 통해 파운데이션 모델을 제공하고 있는 구글, 오피스365에 생성형AI 기능을 탑재한 MS365 코파일럿 등을 서비스하는 마이크로소프트 등 다양한 기업들이 존재합니다.
 

따라서 생성형AI를 활용하고자 하는 기업에서는 빠르고 쉽게 기존 시장에 출시된 생성형AI 솔루션을 구매하여 기업의 목적에 맞게 사용할 수 있습니다. 이런 방법은 기업들의 비즈니스에 적합한 생성형 AI 솔루션을 찾기 위해 시장조사를 실시하고 이후 가장 적합한 솔루션을 선정할 필요가 있습니다. 솔루션을 선정한 이후에는 기업 전용의 엔터프라이즈 버전 계약을 위해 사용 범위, 기간, 비용, 보안, 책임 등의 내용을 명확하게 정해야합니다.

그러나 단순한 솔루션 도입은 기업이 보유한 니즈에 모두 부합하는 맞춤화를 진행하기 어렵고, 기술이나 데이터 관련 노하우의 역량화 부재 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

2. 자체적인 생성형 AI 구축해 보기

기업 내부에서 스스로 생성형 AI를 구축하여 도입하는 방법도 있습니다. 정확하게는 개발에 사용 가능한 기간 및 예산 규모 등 여러 요인들을 고려하여 전문적인 외부 업체에게 맡겨 개발하는 외주 방식과 기업 내부의 인력과 자원을 활용하여 직접 개발을 수행하는 내부 개발 방식으로 구분할 수 있습니다.

위와 같은 방법을 통해 생성형 AI를 구축하기 위해서는 데이터 및 AI와 관련된 기술 전문성과 자원이 필요하여 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이 방법은 일반적인 소프트웨어나 시스템, 어플리케이션을 개발하기 위한 방법과 유사합니다. 생성형 AI에서도 동일하게 비즈니스에서 달성하고자 하는 구체적인 목표를 바탕으로 이에 필요한 비즈니스 요구사항, 생성형 AI 모델 구축을 통해 기대하는 결과, 구축 및 도입한 생성형 AI를 활용한 사용 사례 등이 포함될 것입니다.

그러나 생성형 AI 모델의 개발을 많은 비용과 시간이 소모됩니다. 자체적으로 개발한다면 이를 위한 전문 인력과 자원을 확보하고, 개발 과정을 관리하며 모델의 성능을 검증해야 합니다. 외주를 통해 개발한다고 하더라도 그들과 커뮤니케이션을 하며 요구하는 바가 명확히 반영되는지를 꾸준히 확인해야 합니다. 또한 생성형 AI 모델의 개발이 실패하거나 성능이 현저히 떨어지는 문제, 보안이나 윤리적 문제가 발생할 수 있다는 리스크도 존재합니다.

3. 추가 옵션

위 두가지 방법 이외에도 대학이나 연구 기관과 파트너십을 맺는 방법이나 오픈된 생성형 AI 모델을 사용하여 특정 비즈니스 요구에 맞게 수정하는 방법, 내부 개발과 외부 전문성을 결합하여 각각의 방법을 융합하는 것 등 추가적으로 고려할 수 있는 방법도 있습니다. 이런 선택은 대체로 기업의 특정 요구와 자원 및 전략적 목표에 따라 달라질 수 있습니다.

생성형 AI 프로젝트를 성공적으로 만드는 6가지 질문

1. 어떠한 비즈니스 가치를 만들 수 있을까?
   고객 서비스 개선, 내부 업무 효율 개선, 연구 개발 지원 등에 대한 적용 범위와 텍스트, 이미지 등 주요 생성 콘텐츠를 통해 우리 비즈니스와 관련된 다양한 문제들을 해결할 수 있는지 고려

2. 우리의 도입 전략은 무엇인가?
   생성형 AI를 도입하기 위한 목적과 방향, 범위 등을 명확히 하고 가용 가능한 자원 내에서 효과적으로 도입할 수 있는 방법과 과정 고려

3. 생성형 AI 관련 규제나 법률은 어떻게 준수할 것인가?
   도입하고자 하는 국가, 산업, 분야 등에 따라 적용될 규제 및 법률을 파악하여 이를 준수하기 위한 조치 및 절차 고려

4. 도입 이후 할루시네이션에 대한 대책을 세웠는가?
   생성형 AI를 통해 발생할 수 있는 허구적인, 부적절한, 윤리적으로 문제가 있을 수 있는 콘텐츠 생성을 방지하기 위한 방법 고려

5. 기존 시스템과는 어떻게 통합할 것인가?
   기존에 활용중인 시스템에 생성형 AI를 도입하기 위한 전략과 통합 방법과 과정을 고려하며 기존 시스템의 특징, 기능, 성능, 보안 등을 인지하고 준수 필요

6. 생성형 AI 활용을 위한 임직원들의 역량을 어떻게 강화할 것인가?
   도입 이후 효율적인 생성형 AI 모델 사용을 위해 기업 내 임직원들에게 생성형 AI와 협업하고 커뮤니케이션 할 수 있도록 이에 대한 교육을 제공하고 훈련 계획 마련 필요

바로 활용을 위해 반드시 이 3가지는 명심하세요!

1. 다양한 발생 비용을 먼저 반드시 고려할 것

1차적으로 생성형 AI 도입에는 초기 비용뿐만 아니라 운영 및 유지 보수 비용도 발생합니다. 이러한 비용을 철저히 분석하여 실질적인 비즈니스 가치를 제공할 수 있을지 판단해야 합니다. 도입 후 예상되는 효율성 향상이나 비용 절감 효과를 정량화하여 투자 수익률(ROI)을 명확히 하고, 불필요한 지출을 방지하는 것이 중요합니다. 이를 통해 실질적인 비즈니스 가치를 제공할 수 있는지 판단해야 합니다.

2. 성과는 단기적인 성과 위주로 초기에 구성할 것

생성형 AI 도입을 위해서는 우선 경영진을 설득하는 과정이 필요한데, 이 때 경영진이 납득할 수 있는 명확한 목표를 설정하는 것이 필수입니다. 따라서 AI 도입을 통해 해결하고자 하는 문제를 구체적으로 정의하고, 이를 바탕으로 전략을 수립해야 합니다. 예를 들어 고객 서비스 자동화, 마케팅 효율성 향상, 내부 프로세스 개선 등 구체적인 목표를 설정하고, 도입 후 성과를 평가할 수 있는 지표(KPI)를 마련해 지속적으로 모니터링해야 합니다.

3. 현업 이슈에 초점을 둔 교육을 진행할 것

AI 활용의 핵심은 직원들이 AI 도구를 이해하고 효과적으로 사용할 수 있도록 충분한 교육을 제공하는 것입니다. 특히 실무 중심의 교육을 통해 AI의 기본 개념, 활용 방법, 실제 적용 사례 등을 다루어야 합니다. 실무 중심의 접근은 직원들이 실질적으로 업무에 적용할 수 있는 능력을 키우는데 매우 중요합니다. 실무에 도움이 되는 방식으로 교육과 소통을 진행하면 AI 도입에 대한 저항감을 줄이고 도입 효과를 극대화할 수 있습니다.

기업들이 경쟁력을 유지하고 시장의 변화에 대응하기 위해서는 임직원들에게 생성형 AI 및 관련 기술들에 대한 역량을 함양시키고 강화해야합니다. 특히 생성형 AI 역량향상을 위해서는 아래의 4가지 역량을 갖춰야 합니다. 이노핏파트너스는 디지털역량진단을 통해 현재 상황을 파악하고, 아래의 4가지 역량에 기반하여 기업의 산업과 비즈니스에 맞춰 커리큘럼을 디자인하여 제공합니다.

성공적인 생성형 AI 도입 및 활용을 위해서는 리더의 스폰서십 확보가 매우 중요합니다. 리더 대상으로 AI에 대한 교육과 함께 전사적으로 AI 리터러시 역량을 보유해야 성공적으로 도입하고 활용할 수 있습니다.

이노핏파트너스는 기업의 전략적 방향성에 기반한 문제 혹은 니즈를 도출하여 구조화된 프로그램을 설계하고 실행합니다.

[참고자료] 생성형 AI 이해를 위한 필수 용어

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필수용어