OpenAI의 최신 발표 이해하기: 기업 비즈니스에 미치는 영향

샌프란시스코에서 열린 첫 개발자 컨퍼런스에서 OpenAI는 GPT-4 Turbo, GPT Builder를 통한 맞춤형 ChatGPT 버전, 새로운 Assistants API 등 여러 혁신을 공개했습니다. 이러한 발전은 프로그래머들이 애플리케이션을 위한 개인화된 "도우미"를 신속하게 제작할 수 있도록 합니다.

기업에서 생성형 AI에 대한 관심이 높아짐에 따라, 여러 리더들이 OpenAI의 발표가 미치는 영향에 대한 통찰을 공유했습니다.

기업을 위한 AI 민주화

Publicis Sapient의 최고 제품 책임자 셸든 몬테이로는 GPT와 향상된 API의 도입으로 OpenAI가 기술적 작업을 비개발자도 접근할 수 있도록 만들었다고 언급했습니다. 이러한 민주화는 자원이 한정된 기업이 전문화된 도우미를 쉽게 생성할 수 있는 기회를 제공합니다.

ON의 CEO 알렉스 벡맨은 이러한 발전이 기업의 생성형 AI 참여를 크게 향상시킬 것이라고 말했습니다. 그는 개선된 API가 입력 데이터와 AI 생성 정보에 대한 세밀한 제어를 가능하게 해, 더 일관되고 맥락에 적합한 콘텐츠를 생성할 수 있도록 한다고 강조했습니다.

그러나 사용성과 성능이 향상된 것에도 불구하고, 벡맨은 GPT-4의 기본 모델은 변하지 않았다고 경고했습니다. 그는 OpenAI의 사용자 인터페이스가 여전히 뒤쳐져 있어, 기업 내 도입에 장애가 될 수 있다고 지적했습니다.

GPT 에이전트로 생산성 촉진

Interzoid의 CEO 밥 브라우어는 OpenAI의 맞춤형 GPT가 회사의 매뉴얼과 같은 특정 정보 소스를 통합할 수 있도록 하여 기업 전체에서 AI 챗봇을 배포할 수 있도록 한다고 강조했습니다. 이러한 접근은 장기적인 지식 저장소를 활용하여 상당한 생산성 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 예를 들어, HR 부서는 200페이지의 매뉴얼을 챗봇으로 변환하여 문의를 간소화하고 신규 채용자의 온보딩을 신속하게 진행할 수 있습니다.

GPT-4 Turbo의 혁신적인 컨텍스트 윈도우

몬테이로는 GPT-4 Turbo의 128K 긴 컨텍스트 윈도우의 중요성을 강조했습니다. 이는 300페이지의 텍스트에 해당하며, 문서 요약과 더욱 일관된 대화를 가능하게 합니다. 예를 들어, 개발자는 레거시 코드를 더 효과적으로 분석할 수 있습니다.

Square의 수석 엔지니어 피유쉬 트리파티는 GPT-4 Turbo가 대규모 커뮤니케이션 작업을 처리하는 데 얼마나 효과적인지를 설명했습니다. 그는 2300만 고객의 문의를 처리하는 데 어려움을 겪었던 경험을 회상하며, 새로운 컨텍스트 윈도우가 데이터 요약을 위한 수작업을 크게 줄였을 것이라고 언급했습니다.

생성형 AI의 주요 과제 해결

유망한 기능에도 불구하고, 모든 기업 리더가 OpenAI의 발표를 혁신적으로 보고 있는 것은 아닙니다. Domino Data Lab의 데이터 과학 전략 책임자 켈 카를슨은 GPT가 생성형 AI의 개념 증명을 용이하게 하지만, 데이터 보안, 확장성, 성능과 같은 중요한 문제를 해결하지 못한다고 우려를 표했습니다. 그는 많은 기업이 생성형 AI 기능을 외부에 의존하는 것이 실패의 위험을 초래할 수 있다고 경고하며, 성공을 위해서는 충분한 내부 전문성이 필요하다고 강조했습니다.

생성형 AI에서 실험 촉진

Huge의 기술 부사장 존 해킷은 생성형 AI가 아직 기업에게 비교적 새로운 분야이며, 기업들이 리스크 관리를 우선시한다고 언급했습니다. 그는 OpenAI의 Assistant API와 GPT가 기업이 큰 투자를 하기 전에 저렴한 비용으로 생성형 AI를 실험할 수 있는 스마트한 방법이라고 주장했습니다.

해킷은 Google과 Meta의 제안과 비유하며, 채택을 촉진하기 위해 더 나은 가격 모델의 중요성을 강조했습니다. 그는 기업들이 생산성을 향상시키고 소비자 경험을 개선하기 위해 생성형 AI에 대한 신속하고 안전한 실험을 우선시할 것을 촉구했습니다. 빠르게 변화하는 환경에서 기업들은 AI 능력을 개발하지 않으면 경쟁자에게 뒤처질 위험이 있습니다. 도움이 필요한 경우 적합한 파트너를 찾아야 합니다.