안녕하세요, 에디터 구현모입니다.

구독자님도 업무하실 때 생성형 AI 쓰시죠? 🙌 생성형 AI 열풍이 부는 요즘, 두 가지에 대한 이야기를 해보고자 해요. ☝️업무 생산성과 효율성, 두 마리 토끼를 확실하게 잡는 회사들의 사례부터 ✌️실무자들이 생성형 AI를 효과적으로 사용하는 방법에 대해 설명하고자 합니다.

이 시장을 형용할 단어는 지금 없습니다. 상전벽해라는 단어도 모자랍니다. 바로 인공지능 시장입니다. 이세돌과 딥마인드의 바둑대결부터 지금의 GPT까지, 인공지능은 우리가 상상하는 그 이상의 속도로 진화해왔습니다. 이 기술의 진화는 곧 ‘쩐’의 전쟁입니다.

© KOTRA

지난 레터에서도 말씀드렸지만, 이렇게 압도적인 투자 금액에 비해 아직까지 사용자들이 느끼는 변화는 미미합니다. 에어컨과 선풍기 없이는 못살아도 인공지능 서비스 없으면 못산다는 사람은 없습니다. 컴퓨터와 스마트폰은 ‘혁명’이라고 불릴 정도로 전후가 나뉘지만, 아직까지 압도적인 변화를 만들어낸 소비자향 인공지능 서비스는 없습니다. 이러다보니 세콰이어 캐피탈을 비롯해 몇몇 전문가들이 의뭉스러운 시선을 보내고 있습니다. “이거 진짜 되는 거 맞아?”라는 거죠.

© 세콰이어 캐피탈

하지만 그 의심에 목소리를 내줄 결과도 뒷받침되고 있습니다. 스탠포드와 MIT의 연구 결과에 따르면, 생성형 AI를 고객 상담 현장에 도입하여 14%의 생산성을 실제로 높였다고 합니다. 이 실험은 무려 1년 넘게, 5천여 명의 상담원을 대상으로 진행됐습니다. AI 덕분에 고객의 어려운 질문에 쉽게 답하고, 좀 더 다양한 일을 효율적으로 해결할 수 있었다고 하네요. 

이미 많은 사람들이 인공지능의 생산성을 찬양하고 있습니다 © TED

하버드 경영대학원의 연구 결과는 좀 더 도발적이예요. 프롬프트를 효율적으로 활용하여 생성형 AI를 이용한다면, 무려 생산성이 40%가량 향상될 수 있다는 결과를 가져왔기 때문이죠. 단순 고객 상담이 아닌 실제 상품 기획 및 마케팅 등 소위 현업과 유사한 환경에서 실험을 했다는 것이 의미 있습니다. 이것을 잘 이용한다면, 앞으로 많은 기업이 더 적은 인원으로 생산성을 유지하거나 혹은 인원을 유지하면서 회사 전체의 부가가치 창출 규모를 키울 수 있을 겁니다.

결국, 방향성은 2가지입니다.

전 세계 많은 테크 기업이 인공지능에 투자하고 있어요. 인공지능 서비스를 개발하거나 인공지능 서비스의 근간이 되는 하드웨어를 만들기도 하죠. 천문학적인 금액이 투하되고 있지만 몇몇 전문가들은 그 결과에 대해 물음표 어린 시선으로 보고 있습니다. 하지만 시장은 분명히 인공지능을 활용하는 방향으로 나아가고 있습니다.

방향성은 2가지입니다. 현재 하고 있는 업무를 관리하는 데에 들어가는 비용을 줄이는 데에 인공지능을 쓰고자 합니다. 부가가치 창출의 승수는 낮지만, 꼭 해야만 하는 업무가 여기에 포함됩니다. 두번째는 제품과 서비스를 만드는 데에 들어가는 비용을 낮춰주거나 더 빠르게 만들 수 있도록 도와줍니다. 결과적으로 더 많은 부가가치를 더 효율적으로 생산할 수 있습니다.

전자는 관리의 효율성을, 후자는 제작의 효율성을 높여줍니다. 전자의 대표주자는 리테일 업계입니다. 코로나 이후 리테일 업계는 ‘퀵커머스’, ‘새벽 배송’, ‘D2C’ 등 정말 다양한 키워드를 맞이했습니다. 이로 인해 소비자 접점은 더욱 늘어났고, 소비자들이 리테일 업계에게 바라는 사용자 경험 수준도 한층 높아졌습니다. 어플리케이션을 통한 근처 편의점 내 상품 재고 검색은 물론이고, 오타가 있더라도 내가 찾고자 한 상품을 제대로 찾아주길 바랍니다. 주문한 상품이 다음 날에 도착하는 것은 기본이죠.

© NPR

결국 소비자가 마주하는 프론트엔드와 회사가 운영 및 관리하는 백엔드 그리고 오프라인 물류 등이 아주 긴밀하게 연결되어야 해요. 쉽지 않은 작업이고 경우의 수가 많다보니 리테일 업계도 인공지능을 통해 효율을 높이고자 합니다. 실제로 리테일 산업 내 AI의 시장 가치가 2030년까지 무려 555억 달러에 달할 것이라는 예측도 있습니다.

이 기술은 소비자들이 마주할 수 있는 검색부터 오프라인과 온라인의 결합이 되는 배송 그리고 오프라인의 재고관리까지 각 영역에 반영될 것이라 예측됩니다. 수요자의 사용자 경험을 개선하고, 공급자의 공급망 운영 효율을 높이는 거죠.

프로덕트 및 서비스 제작 효율을 높이는 사례는 주로 콘텐츠 및 광고 업계에서 나오고 있습니다. 영화 및 광고 등을 촬영할 때 가장 어려운 점은 다시 촬영하는 데에 너무나 많은 비용이 든다는 점입니다. 시간은 물론이고, 출연자들의 체력 그리고 뒤이어지는 촬영의 지연까지 너무나 영향 받는 부분들이 많습니다. 또한 희망하는 촬영장소를 탐색하는 비용도 만만치 않고, 이로 인해 구현하고자 하는 화면이 100% 나오지 않는 경우도 부지기수입니다.

인공지능으로 만든 유플러스의 광고 © UPLUS

생성형 AI가 여기의 대안이 되고 있어요. 아직까지는 실험적으로 시도하고 있지만, 시간이 흐른다면 인공지능을 통한 콘텐츠 (영화 및 광고 등) 제작비용이 낮아질 것이며 이로 인해 제작의 기본값이 바뀔 수 있습니다. 실제로 순수 생성형 AI로만 만들어진 영화를 출품하는 영화제도 개최됐습니다. 이 기술이 발전된다면 어떻게 될까요? 지금은 콘텐츠 제작에 들어가지만, 나중에는 콘텐츠 속의 정보를 분석해 실시간으로 제품을 소개하고 구매할 수 있는 기능이 지금보다 훨씬 더 원활히 구현될 수 있을 겁니다. 콘텐츠 제작 비용을 낮추는 것을 넘어서 새로운 부가가치 창출이 가능해지죠.

어디로 가야 하오? 여기로 가면 됩니다

제가 지금까지 말한 사례와 방향성은 대부분 해외 기업이 주도하고 있습니다. 이런 사례들은 찾으면 정말 많이 나옵니다. 하지만 진짜 중요한 것은 ‘무엇’을 만들었는보다 ‘어떻게’ 만들었냐입니다. 어떤 문제 의식을 가지고, 어떤 구조를 통해 문제를 해결했는지 알아야만 우리에게 딱 맞는 솔루션을 개발할 수 있습니다. 기업마다 놓여진 환경이 다르기 때문에 타 솔루션을 그대로 가져온다고 해서 우리 문제가 해결되리라 기대해선 안되어요.

어떻게 만들었는지 깊게 파다보면, 이 기술이 구현되는 토대에 대해 고민하게 됩니다. 그 토대의 단어는 클라우드입니다. 실제로 인공지능 트랜스포메이션에 성공한 기업들은 전사적 인공지능 도입의 성공 요인 중 하나로 훌륭한 클라우드를 꼽습니다. 결국 인공지능 서비스는 클라우드 위에서 돌아가고, 우리의 상황에 맞게 기술을 구축하기 위해선 클라우드에 대한 이해도 필연적으로 요구됩니다.

좋은 기술을 도입해서 우리에 맞게 바꾸기 위해선 1) 선진 사례에 대한 연구는 기본이고 2) 현존 기술에 대한 이해 모두가 필요합니다. 1번과 2번은 둘 다 중요하지만, 두 개를 한꺼번에 취하기는 참으로 어렵습니다. 이걸 한 번에 알 수 있는 자리가 있어서 이렇게 공을 들여 소개해드리고자 합니다.바로, AWS Industry Week입니다.

여기를 클릭하시면 3초만에 신청이 가능하세요

AWS Industry Week는 생성형 AI, 머신러닝 등과 관련된 최신 클라우드 트렌드를 소개하고 다양한 선진 사례를 공유하는 AWS행사입니다. 특히, 단순 공유가 아니라 해당 사례를 실제로 집행한 현업의 전문가를 초대해서 이야기를 들을 수 있는 게 특징입니다. 올해는 크게 1) 리테일 및 소비재 2) 통신 및 미디어 3) 금융 및 핀테크 4) 제조 및 하이테크 5) 헬스케어 및 생명과학 6) 디지털 인더스트리 총 6개 카테고리의 전문가들이 모여서 어떻게 AI로 생산성을 높였는지, 클라우드 시스템은 어떻게 구축했는지 이야기를 나눕니다. 

CJ올리브영, LG유플러스 다양한 분야의 리더 기업들이 어떻게 효율성을 높였는지 자세히 알 수 있는 자리입니다. 수많은 이벤트들을 어떻게 처리하였는지, 전사 표준의 LLM을 어떻게 AWS를 통해 정착시켰는지 등을 들을 수 있습니다. 스타트업부터 대기업, 재고 관리부터 비용 관리, 모델 구축부터 성능 개선까지 정말 다양한 사례를 만나보고, 강연에서 소개된 다양한 기술들에 대해 AWS 부스와 파트너 데모 부스에서 직접 경험해볼 수 있으니, 궁금하시면 꼭 참가해보시길 바랍니다.

AWS Industry Week는 제가 설명한 것보다 더 큰 이야기를 많이 담았습니다. 아래 배너를 클릭해주시면 더 자세한 설명이 있습니다. 한 번의 클릭으로 더 큰 변화를 관측할 기회를 가져보세요!

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