대규모 언어 모델을 활용한 챗봇, 예를 들어 챗GPT, 클로드(Claude), 바드(Bard) 등은 다양한 분야에서 활약하고 있습니다. 그러나 이러한 일반적인 챗봇은 기업의 업무 프로세스와 완벽하게 통합되기 어렵습니다. 기업은 이를 활용하기 위해 별도의 앱을 도입하거나, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 기존 시스템에 적용해야 하는 경우가 많습니다. 더구나 직원들은 프롬프트 엔지니어링 같은 새로운 기술을 익혀야만 합니다.
이와 대조적으로, 임베디드 생성형 AI는 기업의 업무 환경에 더욱 자연스럽게 적용됩니다. 이는 워드 프로세서, 스프레드시트, 이메일 클라이언트 등 기존 엔터프라이즈 소프트웨어에 새로운 AI 기능을 쉽게 추가할 수 있게 해줍니다. 이러한 통합은 별도의 개발 작업 없이도 가능하며, 직원들은 복잡한 학습 과정 없이 새로운 기능을 이용할 수 있습니다.
“2025년까지 커뮤니케이션 지원에 생성형 AI 활용 예상, 포레스터 및 IBM 컨설팅 지적”
포레스터의 최근 설문조사에 따르면, 2025년까지 대부분의 기업이 쓰기와 편집을 포함한 커뮤니케이션 지원에 생성형 AI를 활용할 것으로 예상됩니다. 북미와 영국의 기술 의사 결정자들을 대상으로 한 이 설문에서 실제로 70%의 응답자가 이미 쓰기나 편집 작업에 생성형 AI를 사용하고 있다고 밝혔습니다.
그러나 포레스터는 독립적인 생성형 AI 툴, 예를 들어 챗GPT,가 교차 직무 협업을 제대로 지원하지 못하며, 실제 업무 수행 과정에서도 한계가 있다고 지적했습니다. 이에 대한 해결책으로, 임베디드 생성형 AI가 독립형 앱보다 더 큰 혜택을 제공한다고 분석했습니다.
IBM 컨설팅의 글로벌 AI 및 분석 부문 리더 매니시 고얄은 “AI가 아무리 우수하더라도 워크플로우에 통합되지 않으면 채택되지 않는다”고 강조했습니다. 이러한 맥락에서 현재 가장 주목받는 것은 마이크로소프트 365의 생성형 AI 비서, 코파일럿입니다. 이는 마이크로소프트 365의 생산성 제품군에 통합되어 구축 중이며, 팀즈와 같은 다른 앱에도 일부 기능이 이미 구현되어 있습니다. 그러나 코파일럿은 아직 정식으로 출시되지 않았고, 테스트를 위해 초기 액세스가 허용된 기업은 600개에 불과합니다.
“윈도우 11, 게임 업계에 미치는 영향: DirectStorage부터 클라우드 게이밍까지”
2023년 현재, 스팀 덱의 등장은 맥OS와 리눅스 사용자에게도 새로운 게임의 가능성을 제시했습니다. 그러나 PC 게임의 본고장은 여전히 윈도우 운영체제에 위치해 있습니다. 이를 충분히 인지한 마이크로소프트는 윈도우 11에 다양한 게임 최적화 기능을 도입했습니다.
DirectStorage 기술은 NVMe SSD와 직접 연동하여 게임 로딩 시간을 혁신적으로 줄였습니다. 이 외에도 Auto HDR 기능은 고전 게임부터 현대의 AAA 타이틀까지 화면 표현을 다양하게 했습니다. Xbox Game Pass의 통합은 사용자에게 방대한 게임 라이브러리에 손쉽게 접근할 수 있는 경로를 제공합니다. 게임 바(Game Bar)는 게임 플레이 중에도 다양한 유틸리티와 소셜 기능을 이용할 수 있게 해줍니다.
클라우드 게이밍 지원 강화 역시 눈에 띕니다. 이로 인해 윈도우 11 사용자는 다양한 디바이스에서 게임을 즐길 수 있게 되었습니다. 또한, DirectX 12 Ultimate는 레이 트레이싱과 메시 셰이더 등의 첨단 그래픽 기술을 지원하여 게임의 시각적 품질을 한층 높였습니다.
“스트림 파이낸셜의 생성형 AI 활용: 이메일부터 코드 생성까지 다양한 영역에서의 적용”
솔트레이크시티에 위치한 핀테크 기업 스트림 파이낸셜 테크놀로지는 이메일 클라이언트인 스파크(Spark)를 통해 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 이 AI는 이메일 작성과 요약을 자동화하여 업무 효율성을 높이고 있습니다. 엔지니어링 책임자인 조완자 조셉은 이러한 AI 활용에 대해 대체로 긍정적인 평가를 내리고 있습니다. 그러나 AI가 문맥을 완전히 이해하지 못하는 경우가 있어, 그 부분은 주의가 필요하다고 지적합니다.
스트림 파이낸셜은 또한 문서 작성 도구에서도 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 그래멀리(Grammarly)는 이 중 하나로, 문법 검사뿐만 아니라 텍스트 생성과 문구 수정, 요약까지 가능합니다. 그래멀리는 구글 문서와 같은 다양한 플랫폼에서 작동하며, 기술적인 내용을 제외하고는 상당히 유용하다고 조셉은 평가합니다.
그러나 그래멀리의 한계도 있습니다. 예를 들어, 챗GPT나 클로드와 같은 다른 생성형 AI와 달리 그래멀리는 상호작용이 연속적이지 않아, 세밀한 조정이 어렵습니다. 또한, 조셉은 기밀 데이터나 고객 정보에 대해서는 공용 AI를 사용하지 않는다고 강조합니다.
장기적으로는 생성형 AI를 활용한 마케팅 문구 생성에 대해 낙관적입니다. A/B 테스트를 위한 다양한 문구를 빠르게 생성할 수 있으며, 코드 생성 분야에서도 큰 잠재력을 보이고 있습니다. 특히 깃허브 코파일럿을 사용하여 코드를 생성하면 시간과 노력을 크게 절약할 수 있습니다.
NFP의 AI 활용 전략: 마케팅부터 회의 관리까지
보험 중개 기업 NFP는 텍스트 생성에 인공지능을 활용하는 선구자로 꼽힙니다. 이 회사는 오픈AI의 GPT 모델이 대중화되기 훨씬 전, 재스퍼(Jasper) AI를 이용해 마케팅 문구를 구성해 왔습니다. 재스퍼는 화이자, 스포츠 일러스트레이티드, 허브스팟 등 다양한 기업에 서비스를 제공하고 있으며, 현재는 GPT-4 기반의 모델을 사용하고 있습니다.
NFP의 영업 지원 부문 SVP 카일 힐리에는 보안 문제에 대한 우려가 있음에도 불구하고, 마케팅 부서에서는 재스퍼를 계속 활용하고 있다고 밝혔습니다. 최근에는 세일즈로프트(Salesloft)의 생성형 AI 기능을 활용하여 영업 활동을 지원하고 있습니다. 이 툴은 이메일 작성을 빠르게 해주는 기능을 지난 봄에 추가했습니다.
힐리에는 CRM 시스템에서도 생성형 AI를 활용하기 시작했다고 설명합니다. 마이크로소프트의 다양한 서비스와 연동되어 있어, 회사 내 다양한 프로그램에서 GPT 모델을 활용하고 있습니다. 특히, 마이크로소프트 팀즈에서는 회의 노트를 자동으로 생성하는 기능을 제공하고 있습니다.
힐리에 자신도 이 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 그는 올해의 비즈니스 계획을 AI를 이용해 작성했으며, 이에 대한 반응이 매우 긍정적이었다고 전합니다. 또한, 영업팀의 고위급 직원들도 리드 생성과 계약 체결 과정에서 AI를 활용하고 있다고 덧붙였습니다.
힐리에는 AI의 가장 큰 장점으로 일을 대체하는 것이 아니라 증폭하고 보강한다는 점을 강조합니다. 같은 수의 인력으로 더 많은 업무를 처리할 수 있다는 것이 그의 주장입니다. 이러한 점을 고려할 때, NFP의 AI 활용 전략은 다른 기업들에게도 좋은 사례로 작용할 것으로 예상됩니다.
“생성형 AI의 실용성과 보험 업계의 혁신: NFP의 케이스 스터디”
NFP, 보험 중개업체의 영업 지원 부문 SVP 카일 힐리는 최근 세일즈포스의 생성형 AI를 활용하여 원시 데이터를 해설적 데이터로 전환하는 작업을 진행 중이라고 밝혔습니다. 이를 통해, 경영진은 숫자가 아닌 다른 방식으로 정보를 더 자연스럽게 이해할 수 있게 됩니다.
또한, 생성형 AI의 도입 여부를 결정할 때는 학습 데이터의 정확성, 개인정보 보호, 보안 및 사용성이 중요한 요소로 작용한다고 힐리는 지적했습니다. 특히 NFP 같은 경우, 인수합병이 빈번하기 때문에 법무팀도 AI를 활용하여 계약서 작성이나 세부 사항 파악에 있어서의 효율성을 검토 중입니다.
힐리는 현재 영업팀이 새로운 AI 도구를 쉽게 익힐 수 있도록 간소화와 사용성에 중점을 둔다고 설명했습니다. 이는 특히 NFP와 같이 기술 중심의 기업이 아닌 경우에 중요한 측면입니다.
예를 들어, 세일즈로프트 같은 툴에 내장된 생성형 AI는 사용성의 장벽을 낮춰, 다양한 연령대의 직원들이 쉽게 접근할 수 있게 만듭니다. 힐리는 35년 경력의 보험 담당자부터 25세의 신입 직원까지, 모두가 시스템을 자연스럽게 받아들이고 있다고 덧붙였습니다.
이러한 다양한 접근성과 유용성은 생성형 AI가 단순히 작업을 대체하는 것이 아니라, 작업 효율을 증폭시키는 중요한 역할을 하고 있다는 것을 재확인합니다. 이는 NFP뿐만 아니라 다양한 업계에서의 AI 적용을 통한 혁신의 가능성을 열어놓고 있습니다.
“톰슨 로이터의 인사 혁신: 생성형 AI를 활용한 서신 초안과 직원 응대”
뉴스와 정보 서비스 기업 톰슨 로이터는 인공지능(AI)을 사무실과 제품에 광범위하게 적용하고 있습니다. 회사의 최고 인사 책임자 매리 앨리스 부이식은 AI의 핵심 목적이 사람의 작업을 증강하는 것이라고 강조했습니다.
톰슨 로이터는 생성형 AI의 보편화에 발맞춰 공급업체의 AI 전략을 주의 깊게 살펴보고 있습니다. 세일즈포스와 워크데이는 이미 생성형 AI 전략을 공개했으며, 다른 툴들도 늘어나고 있다고 부이식은 설명했습니다.
회사 내에서는 이미 다양한 생성형 AI 도구가 활발하게 사용되고 있습니다. 커뮤니케이션 팀은 서신이나 문서의 초안 작성에 AI를 활용하고 있습니다. 부이식은 이러한 AI 도구의 정확성에 의존할 수 없기 때문에, 초안 작성 후에는 반드시 사람이 편집한다고 덧붙였습니다.
인사 분야에서도 생성형 AI의 활용이 확대되고 있습니다. 직원의 질문에 대한 응답을 자동화하기 위한 실험을 진행 중이며, 초기 결과는 매우 만족스럽다고 부이식은 밝혔습니다. 정확도는 95%에 이르며, 이로 인해 직원들이 더 가치 있는 작업에 시간을 할애할 수 있게 되었다고 그는 설명했습니다.
이러한 다양한 적용 예시를 통해 톰슨 로이터는 생성형 AI가 단순한 작업 대체 수단이 아니라, 작업 효율과 품질을 높이는 중요한 도구로 자리 잡고 있다는 것을 보여줍니다. 이는 다른 기업들에게도 AI 적용의 다양한 가능성을 제시하며, 미래의 업무 환경을 예상해 볼 수 있는 좋은 사례가 될 것입니다.
“톰슨 로이터의 AI 전략: 윤리부터 교육, 실험까지 다각도 접근”
톰슨 로이터는 인공지능(AI) 도입을 가속화하기 위한 전사적 이니셔티브를 진행하고 있습니다. 회사의 최고 인사 책임자 매리 앨리스 부이식은 이를 위한 세 가지 핵심 요소를 공개했습니다.
첫 번째로, 톰슨 로이터는 AI 윤리와 표준을 몇 년 동안 정립해 왔습니다. 부이식은 “30년 이상 AI를 활용해 온 톰슨 로이터가 이 분야의 리더십을 지속하고 있다”고 강조했습니다.
두 번째로, 인력 교육이 중요하다고 부이식은 설명했습니다. 지난 4월에는 전세계 직원을 대상으로 한 ‘AI 교육의 날’을 개최했고, 이에 대규모 참여가 있었다고 그는 덧붙였습니다. 이 교육을 통해 많은 직원이 자신의 업무에 AI를 적용할 수 있음을 인지했다고 부이식은 전했습니다.
세 번째로, 안전한 실험 환경을 제공하는 것입니다. 톰슨 로이터는 다양한 대규모 언어 모델, 오픈소스 모델을 포함하여 다양한 AI 도구를 실험하고 있습니다. 부이식은 “고객의 필요에 맞는 최고의 기술을 활용하기 위해 변화의 속도를 따라가고 있다”고 말했습니다.
이 외에도, 톰슨 로이터는 학습과 실험의 문화를 강화하고 있다고 부이식은 밝혔습니다. 그는 “가장 빠르게 배우고 실험하는 팀이 성공할 것”이라고 결론 지었습니다.
이렇게 다각도로 AI 도입을 추진하는 톰슨 로이터의 접근법은 다른 기업들에게도 유용한 지침을 제공할 것으로 보입니다. 특히, 교육과 실험, 그리고 윤리적인 측면에서의 균형을 이루려는 노력은 많은 기업이 지향해야 할 모델이 될 것입니다.
“기업의 생성형 AI 도입: 위험 관리와 선택의 유연성이 중요”
IBM 컨설팅의 고얄은 기업이 생성형 AI를 도입할 때 위험을 신중하게 고려하고 유연하게 선택해야 한다고 지적했습니다. IBM은 세일즈포스와 협력하여 사용자가 적절한 AI 모델을 선택하고 구성할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한, IBM은 마이크로소프트 365와 같은 기술을 활용하여 법률 및 보안 측면에서의 위험을 평가하고 있습니다.
고얄은 IBM의 데이터 보호 정책에 대해 명확하게 설명했습니다. “고객의 데이터는 고객이 소유하며, IBM은 이를 모델 학습에 사용하지 않습니다,”라고 그는 말했습니다. 이와 같은 원칙은 IBM의 파트너인 애저, AWS, 구글도 공유하고 있습니다.
그러나 모든 업체가 이러한 투명성을 지키지는 않습니다. 고얄은 “학습 데이터의 출처에 대한 투명성이 부족한 경우가 많습니다,”라고 지적했습니다. 이는 줌과 같은 업체가 처음에는 회의 녹취록을 AI 학습에 사용하겠다고 발표했다가 반발을 받아 철회한 사례를 예로 들 수 있습니다.
또한, 저작권 문제도 무시할 수 없는 위험 요소입니다. 몇몇 AI 업체는 저작권이 있는 콘텐츠를 허가 없이 사용해 아티스트와 작가로부터 피소를 받은 경우도 있습니다.
고얄은 “기업이 생성형 AI를 도입할 때는 반드시 가드레일을 설치해야 합니다,”라고 강조했습니다. 그러나 그는 또한 “가장 빠르게 적응하는 기업이 승자가 될 것”이라고 덧붙였습니다.
이러한 다양한 요소를 고려하면, 기업이 생성형 AI를 도입할 때는 위험을 철저히 관리하고, 동시에 이러한 새로운 기술을 어떻게 효율적으로 활용할지에 대한 전략이 필요합니다.