비즈니스 리더를 위한 생성형 AI 활용 ‘5가지 팁’ [기고]

아마존웹서비스(AWS) 기술 및 전략 산업 담당 샤운 난디 디렉터

[파이낸셜뉴스] 최근 생성형 인공지능(AI)이 연일 화제다.

챗GPT 등과 같은 고도화된 챗봇과 기타 생성형 AI 기술의 출시는 소비자부터 비즈니스 리더, 미디어에 이르기까지 모든 사람의 관심을 불러일으켰다.

아마존웹서비스(AWS) 기술 및 전략 산업 담당 샤운 난디 디렉터.

하지만 이런 채팅 도구는 생성형 AI가 가진 잠재력에 비하면 빙산의 일각에 불과하다. 기업이 고객과 직원을 대신해 적용하기 시작할 때 생성형 AI의 가치는 더욱 커질 것이다. 실제로 제품 설계부터 고객 서비스, 공급망 관리 등 매우 다양한 기업 이용 사례가 있다. 아마존 웹서비스(Amazon Web Services, AWS)와 같은 클라우드가 제공하는 새로운 모델과 칩, 개발자 서비스는 모든 산업에 광범위한 혁신을 불러오고 있다.

생성형 AI의 잠재력과 위험 요소를 이해하는 것은 기업의 경쟁 우위를 점하기 위해 생성형 AI 기술을 사용하고자 하는 모든 최고정보책임자(CIO)들에게 매우 중요하다. 따라서 생성형 AI 기술 도입에 참고할 수 있는 다섯 가지 팁을 다음과 같이 소개한다.

1. 데이터 관리를 체계화하라

우선 생성형 AI는 이미 우리 앞에 등장했으며, 전 세계에 혁신적인 영향을 미칠 준비가 되어 있다.

비즈니스에 있어 생성형 AI가 가져다줄 잠재적 이점은 너무나 크고, 활용하지 않을 경우의 단점은 너무도 많기 때문에 생성형 AI 도입을 미뤄둘 순 없다. 그러나 이 여정의 시작은 인공지능 및 머신러닝(AI/ML)을 위한 올바른 데이터 기반을 확보하는 것이다. 품질 좋은 모델을 훈련시키기 위해서는 품질 좋은 통합 데이터로 시작해야 한다.

실제로 글로벌 소프트웨어 기업 오토데스크(Autodesk)는 AWS를 통해 제품 설계자를 도와 수천 번의 반복 작업을 수행하고 최적의 설계를 선택할 수 있게 하는 생성형 설계 프로세스를 구축한 바 있다. 이러한 머신러닝 모델은 사용자가 정의한 성능 특성, 제조 공정 데이터 및 생산량 정보에 대한 강력한 데이터 전략에 기반한다.

2. 자체 데이터 기반으로 사용 사례 예측하라

생성형 AI는 기업을 위한 예측 모델을 개발하거나 콘텐츠 생성을 자동화하는 데 쓰일 수 있다.

예를 들어, 기업은 재정 예측 및 시나리오 기획을 생성해 자본 지출 및 예비 자금에 대한 더 정확한 권장 사항을 제공할 수 있다. 또한 생성형 AI는 의료진이 진단, 치료 및 사후 관리를 위한 권장 사항 작성을 보조할 수도 있다. 실제로 헬스케어 기술 기업 필립스는 이를 실천하고 있다. 필립스는 생성형 AI를 사용해 이미지 처리 기능을 개발하고 음성 인식을 통해 임상 워크플로를 단순화하는 데 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 활용할 예정이다.

또한 AWS는 유통 기업들이 생성형 AI를 활용하여 재고 배치, 품절 상황, 배송 등을 보다 정확하게 관리하거나 점포 레이아웃을 생성, 최적화 및 테스트하는 등 AWS 고객이 생성형 AI를 활용해 제품 수명 주기를 최적화하는 것을 확인할 수 있었다. 이처럼 시나리오를 조기에 파악하고 이미 보유한 데이터로 가능성을 탐색함으로써 기업은 생성형 AI에 대한 투자가 전략적이고 분명한 목적을 가지고 있는지 확인할 수 있다.

3. 개발자의 생산성 향상에 도움 되는 부분 파악하라

생성형 AI는 개발자의 생산성 향상에 상당한 도움이 될 수 있다.

이는 개발자가 인간의 문제 해결 능력을 필요로 하는 한층 복잡한 작업에 더 집중할 수 있도록 테스팅과 디버깅 같은 반복적인 코딩 작업을 지원하는 강력한 보조 도구로 쓰일 수 있다. CIO는 개발팀과 협업해 생성형 AI가 개발 시간을 줄이고 생산성을 향상시킬 수 있는 영역이 어디인지 식별해내야 한다.

4. 결과물은 늘 걸러서 받아들여라

생성형 AI는 딱 학습에 쓰인 데이터만큼만 정확하며, 편향성이나 부정확성의 위험이 항상 존재한다.

때로는 그럴듯해 보이지만 실제로는 지어낸 응답을 출력할 수도 있다. 따라서 생성형 AI를 사용하는 개발자, 엔지니어 및 고객들이 생성형 AI의 결과물은 절대적인 것이 아닌 방향성을 제시하는 용도로만 간주하도록 안내해야 한다.

정확성에 대한 비즈니스 기대 범위를 관리하고, 생성형 AI의 책임성을 둘러싼 몇 가지 특별한 문제점들도 함께 고려해야 한다. 현재 생성형 AI 모델 및 시스템은 아직 초기 단계에 불과하며 인간의 지혜, 판단력 및 선별력을 대체할 수는 없다.

5. 보안, 법률 및 규정을 신중히 고려하라

모든 기술과 마찬가지로 생성형 AI 사용시에도 보안 및 개인정보 보호가 무엇보다 중요하다.

생성형 AI는 여기에 추가로 지식재산권(IP)을 비롯한 새로운 문제들도 함께 고려해야 한다. 기업의 CIO는 보안, 규정 및 법무팀과 긴밀히 협력하여 이러한 위험을 식별 및 완화해 생성형 AI가 안전하고 책임감 있는 방식으로 구축되도록 해야 한다. 또한, 규정 중심으로 계획을 수립하고 사용 중인 데이터의 소유자가 누구인지 신중하게 고려해야 한다.

생성형 AI는 다양한 문제들을 해결하고 인간의 능력을 향상시키며 생산성을 극대화하는 혁신적인 기술로서의 잠재력을 가지고 있다. 사용 사례 기반의 실험, 파악해낸 이점 활용, 위험 요소 이해, 이 세 가지를 실천한다면 비즈니스에 생성형 AI를 효과적으로 도입할 수 있을 것이다. 정리=
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