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최근 몇 년간 생성형 AI의 발전은 기술 산업에 파장을 일으켰습니다. 이전의 AI는 주로 패턴 인식이나 분류 업무에 특화되었다면, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 직접 생성합니다. 텍스트, 이미지, 음성, 코드까지 생성할 수 있습니다. 이러한 변화는 조직의 AI 도입 방식도 근본적으로 바꾸고 있습니다. 생성형 AI와 기존 AI를 결합하여 구축하는 AX(AI Transformation)는 조직의 업무 방식을 더욱 광범위하게 혁신합니다. 단순히 기존 업무를 자동화하는 것을 넘어 완전히 새로운 가치를 창출할 수 있게 됩니다. 따라서 생성형 AI 시대에는 AX 전략 자체도 재정의되어야 합니다.
생성형 AI는 기존 AI와 근본적으로 다른 특성을 가집니다. 첫째는 창의성입니다. 학습 데이터의 패턴을 재조합하여 새로운 결과물을 만들어냅니다. 따라서 예측 불가능한 결과가 나올 수 있습니다. 이는 기존 AI의 결정성과 대조됩니다. 둘째는 자연스러운 상호작용입니다. 사람이 자연스러운 언어로 질문하면 생성형 AI가 자연스러운 답변을 제공합니다. 복잡한 시스템 학습이나 프로그래밍이 필요 없습니다. 셋째는 광범위한 활용 가능성입니다. 하나의 생성형 AI 모델을 다양한 업무에 적용할 수 있습니다. 따라서 조직의 AX 구축 방식도 이러한 특성에 맞춰야 합니다.
생성형 AI 기반 AX를 구축할 때는 초기 단계가 매우 중요합니다. 기존 AI는 구현 전에 충분한 계획과 설계가 필요하지만, 생성형 AI는 빠른 실험을 통해 가능성을 탐색하는 것이 효과적입니다. 조직의 다양한 팀에서 생성형 AI를 사용해보도록 장려합니다. 마케팅팀은 광고 카피 생성 실험을 하고, 기술팀은 코드 생성 능력을 테스트하며, 고객 서비스팀은 챗봇 구축을 시도합니다. 이러한 실험 과정에서 조직이 생성형 AI로 무엇을 할 수 있는지 발견합니다. 또한 조직의 직원들이 생성형 AI에 대해 배우고 신뢰를 쌓는 기간이 됩니다. 실험 과정에서 성공과 실패 사례를 모두 기록하고 공유합니다. 이러한 경험이 축적되면 본격적인 AX 구축으로 나아갈 수 있습니다.
생성형 AI의 가능성은 기존 AI와 결합할 때 더욱 극대화됩니다. 생성형 AI는 창의적이고 자연스럽지만 때로 부정확할 수 있습니다. 반면 기존 AI는 정확하지만 획일적입니다. 이 둘을 결합하면 정확하면서도 자연스러운 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 이미지 분석(기존 AI)으로 제품의 결함을 탐지한 후, 그 결과를 자연스러운 보고서로 작성하는 것은 생성형 AI가 합니다. 또는 고객 데이터 분석(기존 AI)으로 고객 세분화를 한 후, 각 세그먼트에 맞게 개인화된 마케팅 메시지를 생성하는 것도 생성형 AI입니다. 이러한 결합은 기존 방식보다 효율성과 품질을 동시에 높입니다. 따라서 생성형 AI 기반 AX 구축 시 조직이 이미 보유한 기존 AI 역량을 어떻게 활용할 것인가를 먼저 고민해야 합니다.
생성형 AI는 대규모 데이터에서 학습되었기 때문에 조직이 자체 데이터를 별도로 준비할 필요가 적습니다. 하지만 이것이 데이터 전략이 필요 없다는 뜻은 아닙니다. 오히려 더 정교한 데이터 전략이 필요합니다. 첫째, 맥락 정보(Context)의 중요성이 높아집니다. 생성형 AI에게 충분한 배경 정보와 맥락을 제공할수록 더 나은 결과를 얻습니다. 따라서 조직의 특수한 상황, 규칙, 선례 정보를 정리하고 관리해야 합니다. 둘째, 품질 관리가 더욱 중요합니다. 생성형 AI의 결과물이 조직의 기준을 충족하는지를 검증하고, 필요시 수정하는 프로세스가 필요합니다. 셋째, 개인정보와 기밀정보 보호가 필수입니다. 생성형 AI에 입력된 데이터가 모델 학습에 사용되지 않도록 해야 합니다. 따라서 프라이빗 생성형 AI 구축이나 신뢰할 수 있는 제공사의 서비스 이용이 필요합니다.
생성형 AI 기반 AX를 성공시키려면 조직의 역량과 문화가 함께 변해야 합니다. 먼저 모든 직원이 생성형 AI의 기본 개념과 활용 방법을 이해해야 합니다. 단순히 도구 사용법이 아니라 생성형 AI의 가능성과 한계를 이해하는 것이 중요합니다. 또한 직원들이 생성형 AI를 실험하고 활용하도록 장려하는 문화가 필요합니다. 작은 성공 사례들을 인정하고 공유하면 조직 전체의 참여도가 높아집니다. 동시에 생성형 AI의 한계를 관리해야 합니다. 모든 결과물을 무비판적으로 수용하지 않고, 항상 검증하는 태도가 필요합니다. 또한 생성형 AI가 만들어낸 결과에 대한 책임을 누가 질 것인가를 명확히 해야 합니다. 이러한 태도와 역량이 조직에 정착할 때 생성형 AI 기반 AX가 안정적으로 운영됩니다.
생성형 AI를 도입하면서 기존의 업무 프로세스도 재설계해야 합니다. 이전에는 데이터 분석 결과를 받아 리포트를 작성하는 데 시간이 오래 걸렸다면, 이제는 분석 결과를 자동으로 리포트로 변환할 수 있습니다. 또는 고객 문의에 대응하는 프로세스도 바뀝니다. 복잡한 문의는 여전히 인간이 처리하지만, 많은 일반적인 문의는 생성형 AI 기반 챗봇이 해결합니다. 이러한 변화를 관리하려면 변화 관리 전문가의 도움이 필요합니다. 프로세스 재설계 과정에서 직원들의 의견을 수렴하고, 변화의 필요성을 이해시키며, 새로운 업무 방식에 적응하도록 지원해야 합니다.
생성형 AI 기반 AX를 구축할 때 주의해야 할 점들이 있습니다. 첫째는 편향성입니다. 생성형 AI는 학습 데이터의 편향을 반영할 수 있습니다. 따라서 결과가 편향되지 않도록 정기적으로 검토하고 개선해야 합니다. 둘째는 정확성입니다. 생성형 AI는 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. 특히 금융이나 의료 같은 영역에서는 위험할 수 있습니다. 따라서 출력물 검증 절차가 필수적입니다. 셋째는 책임성입니다. 생성형 AI의 결과로 인한 피해가 발생했을 때 누가 책임을 질 것인가를 명확히 해야 합니다. 조직은 생성형 AI를 도구로 보되, 최종 결정과 책임은 인간이 지는 구조를 유지해야 합니다.
생성형 AI 기반 AX는 산업에 따라 다양하게 적용됩니다. 법률 업계에서는 계약서 분석과 법률 의견서 작성을 생성형 AI로 지원합니다. 마케팅 부서에서는 광고 카피, 이메일 내용, 소셜미디어 글 작성을 자동화합니다. 기술팀에서는 코드 작성과 버그 리뷰를 생성형 AI의 도움을 받습니다. 고객 서비스팀에서는 챗봇을 구축하여 24시간 고객 지원을 제공합니다. 의료 기관에서는 진료 기록 작성과 환자 교육 자료 생성에 활용합니다. 각 산업과 부서의 특수성에 맞게 생성형 AI를 활용할 때 최대의 가치를 창출할 수 있습니다.
알체라는 생성형 AI의 가능성을 이해하면서도 조직의 현실을 고려한 AX 구축을 지원합니다. 생성형 AI를 조직의 기존 데이터와 프로세스에 통합하는 방식을 제안하고, 파일럿 프로젝트를 통해 실제 성과를 증명합니다. 또한 영상 분석 같은 기존 AI와 생성형 AI를 결합하여 더욱 강력한 솔루션을 구축합니다. 예를 들어 제조 현장의 카메라로 품질 문제를 탐지(기존 AI)한 후, 그 결과를 자동으로 상세 보고서로 작성(생성형 AI)하는 통합 시스템을 구축할 수 있습니다. 또한 생성형 AI 도입 과정에서 조직의 문화 변화와 직원 교육도 함께 지원합니다. 생성형 AI 기반 AX 구축은 조직에 새로운 가능성을 열어줍니다. 하지만 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 알체라와의 협력을 통해 조직은 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서도 위험을 관리하는 안정적인 AX를 구축할 수 있을 것입니다.
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