생성 AI의 장점/단점을 고려한 비즈니스에서의 활용 방법

ChatGPT를 비롯한 생성 AI의 발전으로 생성 AI를 비즈니스에 활용하는 일이 기업의 관심을 끌고 있다.

간단한 지시로 다양한 데이터를 만들어낼 수 있는 장점도 있지만 생성 AI의 단점을 느끼거나 실제 업무에서 어떻게 활용해야 할지 구체적인 이미지를 갖지 못하는 이들도 적지 않다.

본 기사에서는 생성형 AI의 장단점과 비즈니스에 활용하면 어떠한 개선 효과를 창출할 수 있는지 그 활용 예와 함께 살펴본다.

생성 AI의 기본적인 장점 및 단점

□ 생성 AI의 장점

생성 AI는 어떠한 지시를 입력하여 사전에 학습한 정보를 토대로 「지시에 응하는 새로운 데이터」를 생성할 수 있는 AI를 말한다.

생성할 수 있는 데이터는 텍스트나 이미지, 동영상 등 AI의 종류에 따라 다양하다. 생성 AI의 장점으로 주로 다음 두 가지를 들 수 있다.

· 시간 절약

사람이 데이터를 생성할 때는 조사하는 시간, 생각하는 시간, 입력하는 시간이 필요하다.

한편 생성 AI의 경우 데이터 생성에 소요되는 시간이 몇 초에서 길어야 몇 분 정도 걸린다.

생성할 데이터가 많고 복잡할수록 시간 절약 효과는 커진다.

· 데이터의 품질, 균일성

생성 AI가 만들어내는 것은 방대한 학습량에서 도출하는 최적의 데이터이다.

생성 AI를 이용함으로써 데이터나 자료 제작 경험이 적은 사람도 일정한 품질의 데이터를 창출할 수 있으며 제작자의 능력에 따른 품질의 편차도 균일화할 수 있다.

□ 생성 AI가 안고 있는 단점

언뜻 보면 매우 편리한 생성 AI이지만 다음과 같은 단점도 안고 있다.

· 지시의 어려움

생성 AI는 추상적인 지시나 배경에 있는 의도를 100% 이해할 수 있는 것이 아니기 때문에 구체적인 지시를 하지 않으면 목적에 맞는 데이터를 얻을 수 없다. 

예를 들어 'AI에 대해 설명하는 문장 작성'이라는 지시에서 사용처나 목적을 제시하지 않았을 경우, 초중등학교 수업에서 사용하고 싶어도 전문적이고 난해한 문장이 생성될 수 있다.

· 오류의 발생

만일 적절한 지시로 데이터를 생성해도 데이터에 오류(hallucination)가 포함되는 사례가 끊이지 않고 있다.

생성 AI가 학습한 데이터를 조합하는 과정에서 사실과 다른 내용이나 모순된 내용을 혼동하여 이러한 현상이 발생한다.

· 독창성의 결여

생성 AI의 아웃풋은 학습한 정보에 의존된다. 따라서 ChatGPT 같이 일반에 공개되어있는 생성 AI를 다수의 기업이 이용했을 때 기본 정보가 동일한 이상 생성할 수 있는 데이터도 큰 차이가 없다.

만일 독창성이 있는 데이터를 만들어내려면 생성 AI에 자사 독자적인 정보나 노하우를 추가로 학습시킬 필요가 있다.

생성 AI의 효과적인 활용 방법

□ 효율적인 기록 및 요약 도구로서의 활용

생성 AI는 특히 독자성이 요구되지 않는 일반 기록 및 요약 작업에서 큰 능력을 발휘한다.

예를 들어, 회의록을 작성하는 경우를 생각해 보자. 사람이 회의록을 작성하려면 회의 내용을 들으면서 메모를 하고 나중에 정리해서 문서로 정리해야 한다.

시간과 수고가 많이 들고, 기록 누락이나 오기의 위험도 피할 수 없다.

이 경우 생성 AI를 이용함으로써 이 작업을 거의 자동화할 수 있다.

생성 AI를 음성 인식 → 문자화 → 문장 요약의 흐름으로 활용하면 회의 내용을 간결하게 정리한 정확하고 객관적인 회의록 자동 작성이 가능하다.

□ 아이디어 창출의 「토대」로 활용

독창성 있는 데이터를 만들고 싶다면 생성 AI가 만들어낸 데이터를 그대로 사용하기보다는 아이디어의 기반이 되는 데이터 제시 활용법을 생각할 수 있다.

예를 들어, 상품명이나 캐치 카피 등을 결정하려고 할 때 먼저 여러 후보를 열거해 음미한 후에 최종적으로 안을 결정하여 작성하는 흐름으로 일을 추진한다.

이렇게 생성 AI를 활용함으로써 일정한 품질의 후보군을 단시간에 여러 개 생성할 수 있다.

이러한 후보 문장을 토대로 한 번 더 검토하면 추리는 시간과 노력을 줄이고 생성 AI의 오류(hallucination) 리스크를 제거하며 독창성을 살릴 수 있다.

□ 사내 이용에 특화된 질문 창구로 활용

생성 AI의 기능 중 가장 활용되고 있는 것은 챗봇을 비롯한 '질문의 창구'로서의 활용이다.

사내에서 흔히 있는 질문이나 요청에 생성 AI가 신속하고 정확하게 대응할 수 있다면 인적 자원을 효율적으로 활용할 수 있다.

실제로 ChatGPT는 전문지식이 없는 분들도 부담없이 이용하고 정보를 얻을 수 있다.

누구나 이용할 수 있는 헬프 데스크를 사내에 구축하면 그때마다 담당 부서에 문의할 필요가 없으며, 응답 내용에 대한 균일성이나 정확도가 문제 되는 일도 적어질 것이다.

생성 AI 도입을 통한 비즈니스 개선 효과

□ 업무 효율화를 통한 비용 절감 및 생산성 향상

기록이나 요약, 검색을 중심으로 한 단순 업무를 자동화함으로써 각자 본래 주력해야 할 업무에 시간을 더 할애할 수 있다.

결과적으로 인적 비용의 삭감이나 생산성 향상은 물론 많은 기업이 안고 있는 「인력 부족」이라는 과제 해결에도 도움이 된다.

□ 사람이 하기에 난해한 고도의 분석이나 표현

과거의 데이터나 경험에서 유익한 정보를 추출해, 누구나 알 수 있는 형태로 표현하려면 다양한 스킬이 요구된다.

따라서 대응할 수 있는 사람이 적은 경우, 소수의 직원에게 부담이 집중되는 일이 종종 벌어진다.

생성 AI를 적절히 이용하면 사람의 손으로는 처리할 수 없는 방대한 데이터를 분석하고, 그 결과를 누구나 이해할 수 있고, 바로 활용할 수 있는 형태로 아웃풋 할 수 있다. 시장 동향이나 고객 요구 분석으로부터 최적의 상품이나 서비스를 고안하는 경쟁사의 전략이나 약점 파악은 물론 차별화 요인을 발견하는 등 고난도 업무를 할 수 있는 인원이 증가하여 업무 부담을 분산하는 효과도 있을 것이다.

□ 사원 간의 커뮤니케이션 원활화

생성 AI를 활용하여 사내에서의 단순한 의견교환이나 질문에 대한 답변을 할 수 있어, 

응대하는 부서가 평소 느끼고 있던 '간단한 수고로 알 수 있는 문의로 인한 스트레스'를 크게 줄일 수 있다.

이와 함께 전술한 「업무 효율화」로 업무적·심리적 여유가 생겨 직원 간의 인간관계나 비즈니스를 개선하려는 커뮤니케이션 환경이 쉽게 조성되는 효과도 있다.

생성 AI 활용 시의 리스크와 주의점

□ 스킬 업 기회를 앗아갈 가능성 

생성 AI에 의존하게 되면 스킬 업 기회를 잃게 될 수 있다.

예를 들어 자료 작성을 생성 AI에 계속 맡기면 조사, 생각, 집필, 디자인할 기회가 없어지고 이러한 기술을 훈련할 기회가 없어진다.

따라서 어떤 업무에서 생성 AI를 활용할 때는 인력으로도 대응할 수 있는 수준의 지식을 습득한 후 어디까지나 보조적인 도구로 이용해야 한다는 점에 유의해야 한다.

반면 최소한의 지식을 익힌 다음 생성 AI를 활용하면 생성 AI의 응답을 토대로 역으로 생각하여 새로운 지식을 얻거나 생성 AI 활용으로 그 원하는 지식과 스킬을 익힐 수도 있다.

□ 근거나 책임 소재가 불명확

앞서 말했듯이 생성 AI가 만들어낸 데이터가 반드시 옳다고 할 수 없다. 

또한 생성되는 것은 결과뿐으로 사고 메커니즘이나 근거를 사람이 설명하기는 매우 어렵다.

데이터의 정확성 확인이나 팩트 체크는 필수로 생각하고 있어야 한다.

또한 생성 AI 이용 역사가 짧아 활용과 관련된 법률이 충분히 정비되어 있다고는 말할 수 없다.

어떠한 문제가 발생할 경우, 사용자인 기업의 법률적 책임을 추궁당할 수 있다는 점도 충분히 생각해 두고 주의가 필요하다.

□ 정보 누설의 위험

생성 AI는 사용하는 기업의 범위에 따라 공개 툴과 비공개 툴로 분류된다.

· 공개 툴: 누구나 인터넷상에서 사용할 수 있는 것(ChatGPT나 DeepL 등).

· 비공개 툴: 특정 조직이나 개인만이 사용할 수 있도록 개발하여 제공되는 것.

공개 도구는 입력한 정보나 피드백이 생성 AI의 학습에 사용될 우려가 있으므로 기업 비밀이나 고객 정보 입력은 바로 '정보 유출'이 된다. 

따라서 생성 AI 활용 추진 시 기밀정보 입력을 금지하는 가이드라인이 반드시 필요하다.

만일 독자적인 노하우 학습을 전제로 하는 경우, 타사에 이용되지 않는 비공개 툴을 선택하여야 한다.

□ 법률이나 사회 윤리적 문제

생성 AI가 만들어낸 데이터가 기존 데이터와 유사한 경우 지적재산권이나 산업재산권을 침해할 위험이 있다.

예를 들어, 생성 AI가 만들어낸 상품명이 이미 상표 등록되어 있을 가능성도 있다.

또한 사회 윤리적으로 바람직하지 않은 표현이 나올 우려도 있다.

생성 AI에 의해 만들어진 콘텐츠가 사실과 다르거나 오해를 불러일으키는 표현이 있을 경우 기업의 신뢰성이나 평판을 훼손하게 된다.

생성 AI가 만들어낸 데이터를 사용할 때는 법률이나 사회윤리에 적합한지 확인하고 필요에 따른 법적인 검토가 이루어져야 한다.

□ 일정한 비용 발생

생성 AI는 편리한 툴이지만, 도입에 이용료나 개발비 같은 비용이 발생한다.

또한 지금까지 언급한 리스크를 억제하기 위해서는 활용체제와 사내제도 정비, AI 개발 요건 등을 고려해야 한다.

생성 AI의 장점이나 도입 효과에 대해 단점이나 리스크 관리 비용도 생각한 후 도입을 검토해야 한다.

생성 AI 장점/단점 검증 후 활용

생성 AI는 다양한 장점이 있고 단점도 활용 방법에 따라 충분히 극복할 수 있다. 

비즈니스에 도입하면 큰 개선 효과를 기대할 수 있지만, 리스크나 주의점 검토는 물론 사용 체제나 간접적인 코스트도 충분히 고려해야 한다.

본 기사에서는 최소한 알아 두어야 할 핵심만 소개하였다. 실제 업무 내용이나 생성 AI 도입 목적에 따라 중시해야 할 점은 다르다.

생성 AI 도입은 AI 개발업체나 전문기관과 연계해 진행하는 것이 좋다.

참조 | https://solutions.ostechnology.co.jp/blog/generative-ai-merit/