[매경이코노미스트] 생성형 AI, CEO가 알아야 할 것들

AI를 업무에 도입한다면
언제부터, 어떤 방식으로
어느 수준에서 시작할까
CEO는 알고 있어야 한다

생성형 AI의 급작스러운 도래로 경영자들의 고민도 깊어졌다. "기업 경영에 어떻게 활용해야 할까?" 이에 대한 답을 찾기 위해선 생성형 AI에 대해 경영자들이 알아야 할 몇 가지 중요한 사항이 있다.

생성형 AI는 업무를 자동화하거나 가속화한다. 특히 고객 관리, 영업·마케팅, 소프트웨어 개발과 연구개발(R&D) 분야에서 생성형 AI의 효용성은 높을 것으로 예상한다. 자세하게는 대화의 분석(예: 고객센터의 실시간 통화를 분석해 고객별 만족도를 측정하고 더 좋은 응대 방법을 제안), 편집(예: 이전의 광고 문안을 변경된 새로운 회사 브랜드 아이덴티티에 맞게 수정), 요약(예: 수백 장에 달하는 업무 매뉴얼을 5~6쪽의 핵심 내용으로 축약), 맞춤 질의응답(예: 제조업체 엔지니어의 특정 공정에 대한 질문에 대답), 생성(예: 요구 사항에 맞춘 프로그래밍 코드 작성 및 코드의 변환) 작업을 한다. 사실 기업에서 일어나는 활동 대부분은 이 범주 안에 있기 때문에 생성형 AI의 효용성은 무궁무진하다. 기업이 생성형 AI를 어떠한 방식으로, 어느 수준으로 활용할지 결정하기 위해서는 몇 가지 고려 사항이 있다.

먼저 생성형 AI 개발과 활용을 위한 부서 간 협업 체계를 갖춰야 한다. 생성형 AI는 공통의 기술 인프라와 데이터를 활용해 '여러 부서에 걸친' 다양한 활용 사례를 개발하고 지원하기 때문이다. 예를 들어 기업의 브랜드 아이덴티티에 대한 정보와 데이터를 이용해 마케팅 부서를 위해서는 고객별 마케팅 캠페인 자료를 만들 수 있고, 영업 부서를 위해서는 자동으로 제품 설명서를 만들 수 있다.

두 번째로 기업의 인프라와 기술적 역량 수준을 파악해 어느 범위 데이터까지 생성형 AI 학습에 포함할지를 정해야 한다. AI를 본격적으로 활용하기 위해서는 사업과 관련한 내부 및 외부 데이터에 쉽게 접근하는 것이 필수적이다. 만약에 이러한 데이터 접근이 제한적이라면 생성형 AI는 기초이고 일반적인 결과밖에 줄 수 없다. 경영자는 생성형 AI를 통해 기대하는 결과물의 수준에 따라 어느 정도 규모의 데이터를 학습하고 업데이트할지, 그리고 이를 뒷받침할 클라우드 환경은 어느 수준으로 가져갈지 결정해야 한다.

생성형 AI가 빠르게 진화하고 있는 상황에서 뒤처지지 않기 위해서는 어떤 방식으로든 시작해야 한다. 많은 기업들은 '등대'식 접근법을 택하고 있다. 직원들의 생성형 AI에 대한 이해를 돕고, 업무 생산성을 높일 수 있는 활용 사례(즉, 등대 역할을 할 AI 적용 사례)를 개발하고 활용하도록 함으로써 생성형 AI의 확산을 가속화하는 것이다. 한 글로벌 금융기관은 챗GPT4를 활용해 회사 내부에 축적돼 있는 방대한 양의 자료를 분석해서 자산관리사들 질문에 답을 해주는 툴을 만들었고, 자산관리사들은 이를 활용해 고객 응대 업무를 훨씬 효과적으로 할 수 있게 됐다.

마지막으로 기업 경영자는 생성형 AI가 가져올 위험을 이해하고 방지해야 한다. 생성형 AI는 알고리즘에 따라 편향된 결과를 도출하거나, 지식재산권이나 개인정보를 침해하고, 가짜 이미지(Fake image) 또는 증오 연설(Hate speech)과 같은 산출물을 만들어 기업을 위험에 빠지게 할 수 있다. 부서 간 협업을 통해 이 같은 활용이 가져올 위험을 이해하고, 이를 방지할 원칙과 가이드라인을 마련해야 한다. 또한 고위험·고효익의 활용보다는 효익이 상대적으로 낮더라도 위험이 낮은 활용으로 시작할 것을 추천한다. 예를 들어 유통업에서 생성형 AI를 통해 고객 개개인에게 맞춘 마케팅 커뮤니케이션을 하는 것은 효과가 높을 수 있지만, 개인정보 침해 등 많은 위험성을 내포하고 있기에 충분히 검증한 후 시도하는 것이 좋다.

[유원식 맥킨지 시니어파트너]