생성형 AI 산업별 활용 트렌드(좋은 습관 시리즈 44)

좋은습관연구소가 제안하는 44번째 습관은 생성형 AI를 사업에 활용하는 습관입니다. 생성형 AI가 뜨거운 열풍을 타고 우리 곁으로 다가왔습니다. 이미 많은 기업들이 생성형 AI를 우리 업에 어떻게 접목할지, 그러려면 무엇을 해야 하는지 고민하고 있습니다.


1부. 생성형 AI 도입 전략

1부에서는 생성형 AI를 도입하기 위해서 기업이 무엇부터 고민해야 하며, 도입 방법론에는 어떤 것이 있는지 소개합니다.

프롬프트 엔지니어링, API 통합, 플러그인 이용, AI 플랫폼 이용, 노코드/로우코드 플랫폼 이용 등 여러 방법을 제시하고 각각의 장단점이 무엇인지 소개합니다.

고객 정보 보안으로 외부 클라우드에 데이터를 업로드할 수 없는 기업인지, 생산성 향상을 위한 창의적 도구의 쓰임새가 더 많은 곳인지, 범용 지식이 바탕이 된 거대 언어 모델이 적당한 곳인지, 그렇지 않고 특화된 분야의 소형 규모의 언어 모델이 적당한지 등을 확인합니다. 이런 식으로 기업 입장에서는 자신의 사정에 맞춰 어떤 방식의 생성형 AI 도입 전략이 가장 유리한지를 판단합니다.


2부. 직무별 생성형 AI 활용 사례

실제 생성형 AI가 각 직무(인사,재무,기획,마케팅,개발,디자인,제조 등)에서 어떻게 활용되는지 다양한 사례를 소개합니다.

예를 들어, 인재 채용 과정에서 수많은 이력서의 검토와 면접 과정을 AI를 이용해 진행하고, 소수 인력으로 전 세계 지원자를 상대하며 인사 평가하는 기업 사례를 설명합니다. 이런 방식의 장점은 사람의 개입을 최소화 하기 때문에 채용 부정이나 오류 등을 없앨 수 있습니다.

그 외 개인 맞춤형 광고를 제작한다거나, 스마트 팩토리 운영을 통해서 관리 비용을 최소화 하는 방안을 생성형 AI를 이용해 찾는 사례도 소개합니다.


3부. 산업별 생성형 AI 활용 사례

3부에서는 본격적으로 산업별 생성형 AI 활용 사례를 알려줍니다. 금융, 의료 및 바이오, 법률, 자동차, 유통, 엔터테인먼트와 게임, 교육, 출판, 뷰티 등으로 나누고 분야별로 대표 기업들이 어떤 식으로 생성형 AI를 이용해 비즈니스 목표를 달성하는지 알려줍니다.

광고 카피를 뽑고, 애니메이션이나 게임의 스토리를 짜고, 음악을 만드는 등의 창조적 활동을 돕기도 하며, 여러 업무 지식이 포함된 데이터나 문서에서 간단한 질문만으로 원하는 정보를 얻을 수도 있습니다. 챗봇을 활용해 24시간 고객 응대를 하는 것은 이미 전 산업에서 보편적으로 사용하고 있으며, 의료나 법률 같은 전문 문서를 작성하고 검토하는 일에도 생성형 AI가 활용됩니다.

이외에도 실제와 구분이 불가능할 정도의 어떤 데이터를 생성해서 이를 활용해 여러 가지 가상 시뮬레이션을 해본다거나, 이상 징후가 나타나는 데이터를 찾아내는 등 여러 상황에서 생성형 AI가 활용됩니다.

실제 너무나도 다양하게 활용되고 있어서, 챗GPT나 미드저니 정도로만 생각해서는 절대 각 산업에서 현재 일어나고 있는 생성형 AI의 트렌드를 따라잡을 수 없습니다. 이 책을 통해서 각 산업의 선두 기업들이 생성형 AI를 이용해 어떤 비즈니스를 벌이고 있는지, 어떻게 수익화에 성공해가고 있는지 살펴보는 것이 중요합니다.


4부. 해결해야 할 문제와 다가올 미래

책은 마냥 생성형 AI를 찬양하지는 않습니다. 4부에서는 생성형 AI의 문제점과 도전 과제를 알아봅니다. 저작권의 문제와 편향성의 문제를 설명하고 개인정보 보호의 문제를 설명합니다. 그리고 과다한 에너지 사용 문제와 이를 피해 갈 방법이 있는지도 고민해봅니다.

무엇보다 기업이 어떤 점에 유의해야 하는지, CEO와 CTO는 어떤 역할을 해야 하고, 사업 부서와 개발 부서 등은 어떤 이해관계를 갖고서 각자의 역할에 충실해야 하는지 설명합니다.

마지막으로 생성형 AI의 미래는 어떻게 될 것이며, 초거대 언어모델에서 준대형 언어모델로 바뀌는 트렌드, 클라우드가 아닌 온디바이스에서 가동되는 생성형 AI의 필요성과 가능성도 살펴봅니다.


정리하면

현재 우리가 웹으로 접속해서 프롬프트라는 방식으로 어떤 것을 요청해서 산출물을 만드는 방식만이 생성형 AI의 전부가 아님을 독자들은 꼭 기억해야 합니다. 이 책을 통해서 생성형 AI의 다양한 활용 트렌드를 확인하고, 우리 회사(업)에 적용 가능한 생성형 AI는 어떤 형태를 띠어야 하는지 아이디어를 얻었으면 합니다.

1부. 생성형 AI 도입 전략

프롬프트 엔지니어링 | API 통합 | 플러그인 이용 | 파인튜닝 | 자체 모델 개발 | 하이브리드 접근법 | AI 플랫폼 활용 | 노코드/로우코드 플랫폼 이용

2부. 직무별 생성형 AI 활용 사례

1. 인사 채용

구인 광고 생성 | 지원자 적합성 분석 | 인터뷰 및 시뮬레이션 지원 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - SAP | 유니레버

2. 마케팅과 광고

다양한 광고 카피 생성 | 역동적인 영상 광고 콘텐츠 제작 | 개인화된 랜딩 페이지 및 이메일 | 챗봇 및 가상 비서 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 코카콜라 | 나이키 | 현대자동차

3. 디자인과 제조

생성형 디자인 | 제조 결함 분석 및 신속 대응 | 예측 유지보수 | 생산 공정 최적화 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 에어버스 | US 스틸 | 지멘스 | 나이키 | 매터포트

3부. 산업별 생성형 AI 활용 사례

4. 금융

금융 정보 검색 및 분석 | 고객 맞춤형 금융 추천 | 고도화된 챗봇 기능 | 사기 거래 탐지 | 규제 변경에 따른 코드 수정 도움 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 미래에셋증권 | 두나무 | 모건 스탠리 | 켄쇼 테크놀로지스

5. 의료 및 바이오 제약

신약 개발 | 개인 맞춤 의료 | 임상 진단에 도움 제공 | 합성 의료 데이터 생성 | 임상문서 작성 자동화 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 아마존 | 엔비디아 | 모더나

6. 법률

법률 업무 혁신을 견인하는 생성형 AI | 소송 분야 | 거래·계약 분야 | 성과와 혁신
적용 사례 - 웨스트로 | 렉시스넥시스 | 리걸온 테크놀로지 | 루미넌스 | 인텔리콘연구소, 로앤굿, 로앤컴퍼니

7. 자동차

챗GPT와 내비게이션의 통합 | 챗GPT와 운전자 보조 시스템의 통합 | 실시간 교통 상황 제공 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 폭스바겐 | BMW | 소니혼다모빌리티

8. 유통(쇼핑)

개인화 마케팅 | 고객 경험 개선 | 수요 예측과 물류 비용 감소 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 스티치픽스 | 웨이페어 | 까르푸

9. 엔터테인먼트와 게임

창의적 스토리라인과 콘텐츠 생성 | 자동 게임 만들기와 개발 프로세스 향상 | NPC 캐릭터의 기능 강화 | 테스트·디버깅 간소화 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 넷플릭스 | 픽사 | 에픽 게임즈 | 야하하 스튜디오 | 음악 "베토벤 심포니 X(10)" | 영화 "원 모어 펌킨" | 게임 "마인크래프트"

10. 교육

생성형 AI 에 의한 교육 혁신 | 맞춤형 학습 제공 | 가상 교사 및 튜터 | 코스 디자인 및 콘텐츠 생성 | 효율적인 학습 관리 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 듀오링고 | 칸미고

11. 출판

생성형 AI 기술을 출판에 이용 | 작가들의 챗GPT 사용자 경험 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 스프링거 네이처 | 포브스 | 히든브레인연구소

12. 뷰티

AI와 증강현실의 결합을 통한 가상 체험 | 성과와 혁신

● 적용 사례 - 모디페이스 | 로레알

4부. 해결해야 할 문제와 다가올 미래

13. 직면한 문제들

콘텐츠 저작권 | 편향성과 공정성 | 품질과 창의성 저하 | 개인정보 보호 | 효율적 자원 관리와 지속 가능성 | 노동 시장의 변화

14. 생성형 AI 활용 가이드라인

생성형 AI 도구에 익숙해진다 | 구성원의 역할과 책임을 명확히 한다 | 문제를 정확하게 정의한다 | 환각 문제를 해결한다

15. 미래 전망

LLM의 진화는 현재 진행형 | 준대형 언어 모델(sLLM)의 등장 | 온디바이스 AI와 sLLM 결합

이호수