여러분의 프롬프트는 무엇인가요? '경영진을 위한 생성형 AI 가이드'를 소개합니다

*본 아티클의 원문은 2023년 9월 13일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

불과 1년 전까지만 해도 생성형 AI는 거의 알려지지 않은 개념이었습니다. 그런데 지금 생성형 AI는 모든 기술을 통틀어 가장 강력하고 빠르게 움직이는 동력이며, 모든 경영진이 중요하게 여기는 주제입니다.

하지만 많은 리더가 딜레마에 직면해 있습니다.

이들은 생성형 AI를 조직 운영 방식의 거의 모든 부분을 바꿔놓을 수 있는 획기적인 기술로 인식하고 있습니다. 또한 이 기술을 신속하게 도입해야 한다는 것도 알고 있습니다. 그러나 이와 동시에, 어떤 조직도 새로운 기술을 도입하면서 방향을 급선회할 수는 없다는 점을 유념해야 합니다. 더구나 겨우 지난 몇 개월 사이에 엔터프라이즈 수준에 도달한 기술이라면 더욱 그렇습니다.

기회를 활용하는 것은 분명 장기적인 과제이지만 지금 당장 시작하는 것 자체가 어려운 일이라는 것을 우리는 인지하고 있습니다.

이 절박함과 필요성을 간파한 Google Cloud는 '경영진을 위한 생성형 AI 가이드'라는 eBook을 새롭게 제작했습니다. Google Cloud 전반의 의견과 고객의 피드백을 반영하여 제작된 이 eBook은 Google Cloud가 생성형 AI에 대해 습득한 내용을 경영진에게 적합한 가이드로 제공하기 위해 정리한 것으로서 그동안 관찰한 권장사항과 업계 전반의 트렌드를 요약하여 제공합니다.

특정 영역부터 시작하기

하룻밤 사이에 모든 것을 다 할 수는 없습니다. 우선 첫 번째 단계로 고객 서비스, 환자 접수, 기업 활동, 마케팅 콘텐츠 제작과 같이 생성형 AI를 통해 혜택을 얻을 수 있는 특정 영역에 집중해야 합니다. 영역을 선택하려면 다음과 같은 질문에 대해 생각해 보세요.

직원들이 반복적인 업무에 많은 시간을 소비하는 영역은 어디인가요? 직원들이 표준화된 프로세스를 따르는 영역은 어디인가요?

생성형 AI를 사용하면 예를 들어 다양한 소스의 정보를 취합하거나 수동으로 정보를 입력하는 일과 같은 작업을 자동화 또는 가속화할 수 있습니다. 이렇게 효율성을 높여서 얻은 시간으로 직원들은 더 가치 있고 더 창의적이거나 전략적인 작업에 집중할 수 있게 됩니다.

창의적 프로세스와 관련하여 직원들이 유독 어려움을 겪는 영역이 있나요?

생성형 AI는 직원들이 아이디어를 내고, 글 작성의 어려움을 극복하며, 다양한 개념을 반복적으로 시도하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 항상 옆에 두고 아이디어를 주고받을 수 있는 공동작업자 기능을 제공합니다.

부정확한 응답 또는 할루시네이션으로 인해 피해를 입을 수 있는 영역은 어디인가요? 초기 사용 사례를 위한 저위험 환경을 제공하는 비즈니스 영역은 어디인가요?

생성형 모델은 확률을 기반으로 작동하므로 종종 부정확한 정보 또는 '할루시네이션', 즉 터무니없는 콘텐츠를 출력합니다(이전에 살펴본 과제 참조). 정확성이 더 중요한 업무일수록 지능형 앱의 아키텍처가 더 복잡해질 수 있습니다. 기반 모델 자체는 정확성을 보장하지 않으므로 개발자가 예컨대 특정 데이터를 사용하여 모델의 출력을 구현하는 그라운딩 및 정보 검색 기법과 같은 새로운 기술을 개발해야 할 수 있습니다.

여러분의 회사가 생성형 AI 관련 역량을 개발하고 있다면 사용 사례에 창의성이 필요한지, 정확성이 필요한지를 따져 보고, 고객에게 새로운 기술을 선보이기 전에 내부 프로젝트를 통해 전문성을 구축하는 것을 고려하세요. 

조직에 활성화하거나 더 유용하게 만들 수 있는 대규모 데이터 코퍼스가 있나요? 직원들이 기존 정보를 지속적으로 검색해야 하는 영역이 있나요?

생성형 AI를 사용하면 대량의 데이터를 분석할 수 있음은 물론이고, 분석되지 않은 데이터 안에 갇혀 있는 인사이트, 일련의 보고서 또는 자료 전반에 공통으로 존재하는 대화목록 등 사람이 찾기 어렵거나 불가능한 유용한 정보를 생성할 수도 있습니다. 이 분석을 사용하여 직원들이 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 기술 자료 또는 검색엔진을 만들 수 있습니다.

구체적인 페르소나에 대해 생각하기

대상 영역을 정했다면 다음은 생산성을 더 높이고자 하는 직무를 고려하세요. 고객 서비스 문의에 더 잘 대응하기 위해 생성형 AI를 사용하는 상담사, 기술을 활용하여 마케팅 메시지를 확장하는 카피라이터 등의 직무가 있을 것입니다.

기업들이 성공적인 결과를 얻는 경우가 많은 범주는 직원을 유지하기가 어려운 직무입니다. 이러한 역할은 반복적이고 불만족스러운 작업을 수행하는 경우가 많으므로 생성형 AI로 고된 작업을 최소화하고 전략적이고 인간적인 판단을 위한 기회를 더 많이 창출함으로써 직원의 행복감, 생산성, 유지율을 개선할 수 있습니다.

예를 들어 수조 달러 규모의 의료 분야 사전 승인 산업의 경우, 환자가 간단한 MRI나 전문의 진단을 받기 위해 승인을 얻는 데만 몇 시간에서 며칠씩 기다려야 해서 매우 힘든 과정이 될 수 있는데, 그 주된 이유는 이 프로세스가 여전히 종이 서류를 기반으로 한다는 데 있습니다. 또 다른 예로, 동일한 정보를 끊임없이 반복해서 수집하는 투자 각서가 있습니다.

생성형 AI가 이와 같은 정례적인 업무 프로세스를 가속화하므로 직원들은 더 보람 있는 일에 집중할 수 있고 고객은 더 효율적인 프로세스로 인한 혜택을 누릴 수 있습니다.

다음 단계 수행하기

지금까지 살펴본 내용은 회사의 생성형 AI 도입을 가시화하기 위해 올바른 관점을 확립하는 데 도움이 될 것입니다. 그러나 이제 겨우 첫 단계일 뿐입니다. Google Cloud가 제작한 ebook에서는 다양한 업계 전반에서 기업들이 어떻게 생성형 AI를 사용하고 있는지와 함께 다음과 같은 방법도 살펴볼 수 있습니다.

• 대상 페르소나가 생산적으로 작업하기 위해 필요한 데이터 소스 결정
• 생성형 AI 파일럿을 개발하기 위한 대응팀 만들기
• 목표, 목적, 결과 및 OKR 정의
• 프롬프트와 UX 및 UI 고려 사항 설계
• 대규모 머신러닝 모델 사용 및 관리를 위한 운영 계획 수립
• 더 많은 사람들과 사용 사례로 파일럿 사용 확장

eBook에서 생성형 AI를 빠르게 시작하는 방법에 관해 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다. 여러 조직이 생성형 AI로 어떻게 혁신하고 있는지에 대해 유용한 정보를 더 많이 살펴보려면 AI 분야 5대 '유니콘' 기업 리더들과의 인터뷰를 참조하세요.

도입부 이미지는 '바우하우스 스타일의 생성형 AI 가이드를 보고 있는 다양한 경영진 그룹'이라는 프롬프트를 사용하여 Google Cloud에서 실행되는 Midjourney로 제작했습니다.