The Prompt: 생성형 AI 플랫폼의 5가지 핵심 요소 + 경영진이 기존 혁신 기술과 비교 평가한 생성형 AI

비즈니스 리더들 사이에서 생성형 AI가 큰 관심을 모으고 있습니다. 매주 'The Prompt'는 빠르게 변화하는 이 주제에 대한 최신 정보를 놓치지 않도록 고객 및 파트너와의 협업을 통해 얻은 시각과 Google의 최신 AI 트렌드를 전해드립니다. 이번 호에서는 Google Cloud의 AI 및 비즈니스 솔루션 부문 글로벌 부사장인 필립 모이어가 생성형 AI 플랫폼 기능의 5가지 핵심 요소를 검토하고 비즈니스 리더들이 생성형 AI를 과거의 혁신적인 기술과 비교하여 어떻게 평가하는지 알아봅니다. 

얼마 전 막을 내린 경영자 포럼에서는 높은 기대를 받는 Google의 생성형 AI 제품 두 개의 정식 버전 출시가 발표되었습니다. 하나는 고객이 기반 모델에 액세스, 맞춤설정, 배포, 관리할 수 있도록 지원하는 Vertex AI의 생성형 AI 지원과 생성형 AI 스튜디오 및 모델 가든이며, 또 다른 하나는 조직이 내부 데이터와 생성형 AI를 결합한 검색엔진과 챗봇을 빠르고 간단하게 빌드할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 앱 빌더의 엔터프라이즈 검색입니다. Mayo Clinic, GA Telesis, PhotoRoom, Priceline에 관한 고객 소식과 더불어 이러한 제품 출시 발표는 기업, 정부, 개발자가 생성형 AI라는 혁신적 기술로 변화를 이끌 수 있도록 지원하는 Google의 여정에서 중요한 순간이었습니다.

이번 주 'The Prompt'에서는 두 가지 이유에서 이 경영자 포럼을 자세히 살펴보고자 합니다. 첫째, 이 블로그 시리즈에서는 적잖은 분량을 할애하여 모델만이 아니라 플랫폼 기능이 조직에 필요한 이유를 다뤘습니다. 이번 포럼의 기조연설에서 Google Cloud의 토마스 쿠리안 CEO는 플랫폼을 효과적으로 만들려면 무엇을 갖춰야 하는지 개괄적으로 설명했습니다. 둘째, 올해 열렸던 다른 행사와 마찬가지로 이번 포럼에서도 경영진이 생성형 AI에 어떻게 접근하고 있는지 알아보기 위해 비공식 설문조사를 실시했으며, 새로 파악된 사항을 공유하고자 합니다. 그럼 시작하겠습니다.

생성형 AI 전략을 지원하는 플랫폼의 5가지 핵심 요소

조직에서는 다양한 사용 사례를 위해 생성형 AI를 활용하고자 합니다. 근사한 콘텐츠 제작, 정보의 구성 및 조직, 비즈니스 프로세스 자동화, 매력적인 고객 경험 구축 등 그 사용 사례가 무척 다양합니다. 이러한 사용 사례 구현을 지원하려면 리더는 다음과 같은 5가지 측정기준에서 플랫폼의 기능을 고려해야 합니다.

인프라: 기반 모델이 소규모인 경우 노트북을 비롯한 소비자급 하드웨어에서 모델을 실행하는 등 새로운 가능성에 접근할 수 있습니다. 하지만 가장 강력한 모델을 대규모로 실행하려면 첨단 인프라를 사용해야만 합니다. 클라우드 제공업체를 이용하면 필요에 따른 리소스 가동 기능, 조직이 IT 선별이 아닌 구축에 집중할 수 있도록 돕는 관리형 서비스와 같은 분명한 잠재적 이점을 누릴 수 있습니다. 그렇더라도 조직의 요구사항에 따라 특정 클라우드 제품이 다른 제품보다 더 적합할 수도 있습니다. 예를 들면 클라우드 제공업체가 조직에서 워크로드, 지연 시간 요구사항, 워크로드에 적합한 최적의 옵션을 선택할 수 있도록 GPU나 TPU와 같은 다양한 인프라 기능을 제공하는지, 아니면 컴퓨팅 성능만을 제공하는지, 또한 조직의 선택권을 보장하는지 등을 고려할 수 있습니다. 

기반 모델: 이전 호에서 조직이 생성형 AI 전략을 강화하려면 기반 모델만으로는 부족하다는 점을 강조한 바 있습니다. 하지만 기반 모델은 여전히 시작점 역할을 합니다. 조직은 텍스트와 코드부터 음성, 이미지, 향후에는 오디오와 음악에 이르기까지 다양한 형식과 모델에 액세스해야 합니다. 일부 비즈니스의 경우 고유의 기반 모델을 처음부터 학습시키는 것이 가치 있는 작업일 수 있으나 비용, 복잡성, 노력 대비 얻을 수 있는 성과가 제한적일 가능성을 고려할 때 대부분의 조직이 클라우드 제공업체나 오픈소스 커뮤니티가 제공하는 옵션을 활용할 것으로 예상됩니다. 

모델 조정 및 앱 빌드: 기반 모델에 대한 액세스가 시작점이기는 하지만 조직에서는 니즈에 따라 모델을 맞춤설정하고 앱과 디지털 환경에 손쉽게 통합할 수 있어야 합니다. 이 같은 요구사항을 충족하려면 다양한 플랫폼 기능이 필요합니다. 예를 들어 일부 사용 사례에서는 모델을 새 데이터에 대해 심층적으로 미세 조정해야 하지만, 다른 사용 사례에서는 모델의 가중치를 변경하지 않는 간단한 맞춤설정만 필요할 수도 있습니다. 마찬가지로, 일부 형태의 맞춤설정에는 데이터 과학 전문성이 필요하지만 대부분의 경우 조직은 머신러닝의 미세한 부분보다는 개발자, 숙련된 지식 노동자, 비즈니스 분석가가 앱이나 AI로 향상된 워크플로를 만들 수 있도록 역량을 강화하는 데 중점을 둡니다. 

어디서나 제공되는 AI 지원: 많은 조직이 커스텀 앱을 직접 빌드하는 데 그치지 않고 모든 비즈니스 워크플로에서 AI에 기반한 생산성 향상 효과를 누릴 수 있기를 원합니다. Google Workspace처럼 생성형 AI가 탑재된 생산성 제품군 또한 그러한 효과를 제공하지만, 향후 기업에서는 Duet AI for Google Cloud가 Google 플랫폼에서 문맥 인지 AI 공동작업 기능을 제공하듯 조직 전체에서 이러한 지원을 누리게 되기를 원할 가능성이 높습니다.  

생태계: 클라우드 서비스는 조직이 기술 대기업과 공동 혁신을 구현할 수 있는 훌륭한 방법이지만, 규모가 가장 크고 발전한 클라우드 제공업체라도 단독으로 이를 지원할 수는 없습니다. 생태계 파트너는 클라우드 제공업체가 솔루션을 확대해 나가고 추가적인 인프라와 기반 모델 선택사항부터 컨설팅 서비스, 오픈소스 커뮤니티, 혁신 컨소시엄 연결에 이르기까지 고객에게 더 많은 옵션을 제공할 수 있도록 돕습니다. 

조직에서는 이러한 핵심 요소들을 청사진으로 삼아 공급업체와 기술 파트너를 평가함으로써 지금 당장 필요한 리소스와 향후 필요한 옵션과 유연성을 확보할 때 도움을 얻을 수 있습니다. 지금 당장이라는 표현이 나왔으니 최신 설문조사 결과로 넘어가겠습니다.

경영진에 대한 비공식 설문조사에서 도출된 새로운 인사이트 

경영진 포럼의 참석자들에게 기존의 비공식 설문조사에는 포함되지 않았던 몇 가지 질문을 던졌습니다. 먼저, 다른 주요 기술 혁신과 비교할 때 생성형 AI가 어디쯤에 해당하는지 물었습니다. 예상대로 많은 참석자가 생성형 AI를 지난 20년간의 최대 기술 혁신인 모바일 기기나 클라우드 서비스 등에 견주었습니다. 더 놀라운 결과는 그보다 더 혁신적인 기술에 비교한 응답자가 가장 많았다는 점입니다. 포럼에 참석한 리더의 다수는 생성형 AI가 다른 어떤 기술 발전을 넘어 인터넷에 준하는 영향력을 발휘할 것이라고 예상했습니다. 

경영진이 생성형 AI를 지난 수십 년간의 가장 큰 기술 발전이 될 것이라 전망하고 있다는 점은 조만간 AI가 모든 조직의 성공에 중요한 역할을 할 것이라는 데 거의 모든 응답자가 동의하거나 매우 동의함으로써 다시 한번 확인되었습니다. 대다수의 참석자가 조직이 '생성형 AI 여정의 초기 단계에 있다'고 응답하여 생성형 AI 혁명이 이제 막 시작되었다고 인식했습니다. 이와 동시에 리더들은 혁신 속도를 높여야 한다는 압박감을 느끼고 있습니다. 근소한 차이로 가장 많은 응답자가 이러한 전환에 이미 '늦은' 것으로 느끼고 있으며, 25명 중 약 1명만이 생성형 AI 기술의 도입이 '시급하지 않다'고 응답했습니다. 비록 과학적인 설문조사는 아니지만 이번 결과를 통해 생성형 AI가 전략의 필수요소가 되고 있음을 분명히 알 수 있습니다.  

기업이 급변하는 환경을 어떻게 탐색할 계획인지에 대한 질문에 응답자의 80% 이상이 AI에 대한 단기 투자와 장기 투자 간의 절충점을 찾아야 할 것으로 예상한다고 답했습니다. 이전 설문조사에서와 마찬가지로 응답자의 대다수는 회사가 AI 전략을 실행하는 데 필요한 기술을 일부 보유하고 있으나 중요한 전문성은 여전히 부족하다고 답했습니다.

지금 바로 빌드를 시작하세요

두 달 전 이 블로그 시리즈를 시작한 이래 새롭고 다양한 생성형 AI 기반 모델, 도구, 앱이 시장에 등장하면서 이 혁신 기술이 첨단 기술 연구자들의 관심사에서 모든 수준의 전문성과 니즈를 위한 엔터프라이즈 지원 서비스로 탈바꿈했습니다. 다음 주에는 Google Cloud의 최신 생성형 AI 소식으로 다시 찾아오겠습니다. 그동안 기반 모델과 플랫폼 도구를 더 유용하고 맞춤화된 재미있는 앱과 환경으로 변모시킬 방법을 다룬 새로운 동영상을 놓치지 말고 시청하세요.