2023년 리뷰: 기업에서 생성 AI의 주요 통찰력과 향후 예측

ChatGPT가 대중에게 소개된 지 1년이 조금 넘었습니다. B2B 기술 관점에서 이 현상을 관찰하고 있다면 소비자 기술의 영향을 과소평가하지 마세요. 실시간 추적 기능을 갖춘 차량 공유 앱 같은 혁신은 상업적인 식음료 유통 분야에서 즉시 배송 예상 시간을 요구하는 고객의 기대를 형성했습니다.

생성 AI가 기업 환경에 미치는 영향을 이해하는 단계에 있습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 마케팅 및 인사 분야에서 진전을 이루고 있지만, 건설, 제조 및 운송 산업 같은 디지털 혁신을 겪고 있는 분야에서 효과적인 통합 방법을 찾는 것은 여전히 도전 과제입니다.

오늘날 기업들이 생성 AI를 활용할 수 있는 몇 가지 주요 인사이트와 이 기술이 2024년 이후 어떻게 발전할 것인지에 대해 알아보겠습니다.

인간과 AI의 협업으로 전략적 집중력 향상

많은 직원들이 데이터 입력 및 메시지 관리와 같은 관리 업무에 과도한 시간을 할애하고 있습니다. 최근 Zapier 조사에 따르면, 76%의 근로자가 주간에 전략적 임무에 3시간도 덜 투자하는 것으로 나타났습니다. 이러한 관리 업무를 간소화하는 것은 보다 의미 있는 작업에 시간을 재배분하는 데 필수적이며, 대화형 AI가 이를 실현하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

AI는 고객 지원 응답을 생성하고 소셜 미디어 콘텐츠를 만드는 등 데이터 입력, 검색, 전달과 관련된 작업을 간소화할 수 있습니다. 이러한 분야에서 AI의 성공적인 적용은 인간 사용자와 AI 시스템 간의 긴밀한 협업을 요구합니다. AI는 콘텐츠 생성에서 뛰어나지만, 인간의 감독은 정확성, 윤리적 사용 및 상황에 맞는 응답을 보장합니다.

LLM은 모든 산업에 보편적인 해결책이 아니다

LLM은 정보 요약 및 콘텐츠 생성에서 강력하지만, 특히 물리적 작업이 포함된 산업에서는 일률적인 해결책이 아닙니다. 이러한 분야는 종종 복잡한 과제를 안고 있으며 여러 기술의 조합을 요구합니다. 예를 들어, LLM은 자동 검증 및 쿼리를 포함한 다양한 데이터 처리 기능과 함께 작동해야 합니다.

물리적 작업에서의 데이터 규모와 복잡성—비디오, 센서 및 위치 데이터 포함—은 가장 발전된 LLM으로도 완전히 해석할 수 없습니다.

앞을 내다보며: 설명 가능한 AI가 신뢰와 채택을 촉진합니다

물리적 작업에서 AI 개발의 다음 이정표는 AI와 사물인터넷(IoT)을 통합하고 다양한 데이터 세트에서 파생된 실시간 통찰력을 제공하는 것입니다. 이러한 통찰력의 가치는 사용자가 데이터의 출처와 의미를 이해하는 데 달려 있습니다.

AI 솔루션에 대한 신뢰를 높이기 위해 조직은 설명 가능한 AI(XAI)를 우선시할 것으로 예상됩니다. XAI는 AI 시스템의 의사결정 프로세스를 명확히 하여 AI가 데이터를 어떻게 처리하는지 이해할 수 있도록 돕습니다. 이러한 투명성은 사용자 신뢰를 개발하는 데 핵심이며, 더 신뢰할 수 있는 시스템으로 이어질 것입니다.

예를 들어, 워크플로를 실행하는 고급 AI 에이전트는 XAI를 활용하여 의사결정 과정을 설명함으로써 사용자가 원하는 결과로 에이전트를 안내할 수 있게 합니다.

AI 전문화가 인재 경쟁을 심화시킵니다

AI 모델이 방대한 데이터 세트에서 학습하더라도, 효과적인 결과를 얻으려면 특정 산업에 맞춘 도구가 종종 필요합니다. 2024년에는 도메인별 지식과 실시간 적응으로의 전환을 통해 생성 AI가 지속적으로 발전할 것으로 예상합니다. 예를 들어, 석유 및 가스 회사의 AI 요구사항은 물류 회사와는 크게 다를 것입니다. 생성 AI와 산업 전문 지식의 융합은 각 분야의 의사결정을 강화하는 귀중한 통찰력을 제공합니다.

AI가 제품 및 운영 프레임워크에 통합됨에 따라, 2024년에는 전문 AI 인재에 대한 수요가 증가할 것입니다. 기계 학습, 통계 및 프로그래밍 전문 지식 외에도 다양한 도메인에서 AI 응용에 특화된 기술이 필요할 것입니다.

또한, 조직은 AI 도구를 효과적으로 활용하기 위해 여러 기능에서 직원을 재교육하는 데 투자해야 합니다. 현재 재교육을 우선시하는 회사는 성공할 가능성이 큽니다. McKinsey & Co. 조사에 따르면 AI 고성과자는 성과가 낮은 기업보다 workforce를 재교육할 가능성이 세 배 이상 높습니다.

2024년 이후에도 생성 AI는 혁신의 거대한 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 그 힘을 완전히 활용하기 위해서는 기술 발전의 중심에 인간이 있다는 사실을 잊지 말아야 합니다. AI가 문제를 해결하려면 올바른 프롬프트와 데이터가 중요하지만, 인력을 우선시하는 것이 장기적인 성공을 보장하는 열쇠입니다.