인공지능(AI)에 의한 혁신 사례

2023년은 AI의 해가 될 것이다. 미디어에서는 그 해의 가장 중요한 사건과 가장 관련성이 높은 이름을 선택하여 '○○의 해'라고 하는 경우가 많다.

AI는 수십 년 전부터 있었는데 생성 AI의 등장으로 일반 사용자들이 업무 생산성을 높이는 도구가 되었다.

생성 AI는 모든 것을 바꾸고 있다. 예를 들어, 다양한 업무를 도와 시간 절약을 가능하게 하고,기술이 없는 사람에게도 창작 능력을 부여하여 새로운 기회의 문을 열어 주고 있다.

하지만 부정적인 측면도 있어 AI가 생성한 성과물이 고품질은 아니지만 저렴하다는 이유로 근로자들의 일을 대체할 가능성을 우려하고 있다.

정확성의 문제도 있다. 생성 AI 시스템은 틀리는 경우도 종종 있지만 생성 AI를 이용하는 사람이 늘어날수록 출력 결과를 더블 체크하는 일이 점점 줄어들 것이다.

현재 사용되고 있는 생성 AI는 AI의 한 측면에 불과하다.

미국 ZDNET가 다수의 기업 간부들에게 메일로 질문하여 AI 용도의 다양성과 이미 얻은 이점을 얻은 사례 6건을 정리하였다.

아래에 소개하는 6개사의 사례는 AI를 활용하여 각 업계의 기존 관행과 기준을 근본적으로 변혁하고 있다.

각사는 AI의 도입으로 효율, 안전성, 고객 체험, 전사적인 이노베이션을 개선하고 있다.

이들 6개 사의 경영 간부는 미국 ZDNET에 대해 현재 어떻게 AI를 활용하고 있는지, AI로 자사의 프로세스를 어떻게 변혁했는지, 어떤 이점이 있는지 말했다.

귀중한 시간을 할애해 자세히 답해 준 이들에게 진심으로 감사드린다.

Ericsson : 전기통신 분야에서의 AI

· 문제 : 현장에서의 부상

· AI 기술 : 컴퓨터 비전

· 이점 : 작업자의 안전성 향상

Ericsson Safe Work사는 통신 대기업 에릭슨 산하의 기업이다.

에릭슨 세이프워크 창설자이자 CEO인 비벡 그나벨루 씨는 「전파탑과 관련된 사망사고가 일반 건설업계보다 많은 것이 전기통신업계의 현실이다.

Safe Work사는 작업자들의 안전을 위해 노력하고 있다」고 말했다. 

비벡씨에 따르면, AI가 현장에서의 사상자 저감 노력에 기여하고 있다고 한다.

안전 지침이 정해져 있어도 휴대전화 기지국, 안테나, 무선기 설치나 보수작업을 할 때 사고가 많이 발생하고 있다. 

에릭슨 세이프워크사 창설 이후 AI 활용으로 이루어낸 내부 고객의 효율은 눈부실 정도다.

작업자의 작업시간 절약, AI에 의한 기준위반 사항 파악, AI를 이용한 안전 서류 승인율 등 주요 지표에서 대폭적인 효율이 달성되었다고 비벡씨는 말한다.

이 회사는 컴퓨터 비전과 AI 모델을 사용해, 헬멧이나 장갑, 조끼, 안전화 등 개인용 안전방호구(PPE)의 규격 기준을 작업자들이 따르고 있는지 검증한다.

또한 실시간 기상 경보 및 리스크 평가에도 AI를 이용하고 있다. AI 시스템이 제공하는 지속적인 감시와 실시간 바이탈(vital) 추적을 통해 작업자가 작업에 착수하고 있는 상태를 확인한다.

보다 큰 규모로는, 이 회사의 AI 패턴 인식을 자동으로 리포트하고 대규모 데이터 분석에 활용해, 사고 조사와 미래의 재발 방지에 도움이 되고 있다.

SoFi : 은행 업무에서의 AI

· 문제 : 고객 서비스 지연

· AI 기술 : 회화형 AI

· 이점 : 빠르고 정확하며 공감할 수 있는 응답

SoFi는 회원 중심의 디지털 금융 서비스를 제공하고 있는 기업이다. 600만 명 이상의 회원이 「경제적 자립을 달성」할 수 있도록 지원하고 있다.

이 회사의 최고 리스크 책임자(CRO)이며 중남미 사업 글로벌 책임자인 아론 웹스터씨는 미국 ZDNET에 다음과 같이 말했다.

SoFi의 AI 솔루션은 챗봇이 아니다. 고객의 감정을 이해하고 체험을 향상시키는 인텔리전트한 디지털 어시스턴트 모델을 채용하고 있다.

기본 챗봇과 달리 이 어시스턴트는 고도의 자연어 처리 능력을 갖추고 있어 실시간 적응으로 사람이 응대하는 대화와 같다.

필요에 따라서는 담당자인 직원에게 원활하게 연결해 주는 등 맞춤형 응답이 가능하다.

SoFi는 갈릴레오 파이낸셜 테크놀로지스 계열사가 제공하는 대화형 AI 엔진 「Cyberbank Konecta」를 자사의 기존 기술 스택에

통합하여 회원들의 체험을 자동 에이전트를 통해 높이려는 목표를 가지고 있다.

SoFi는 이 대화형 AI 엔진을 사용하여 고객 지원팀이 단독으로 대응할 수 있는 시간을 확보하는 것 외에도 고객 문의를 처리하고 있다.

웹스터씨는 미국 ZDNET에 다음과 같이 말했다.

「공감력 있는 대화형 AI를 활용하여 각 회원과의 소통을 실시간으로 조정하고 필요에 따라 사람이 대응함으로써 회원들의 체험을 향상시키고,

자주 묻는 문의에는 AI로 쉽게 대응하여 운영 서비스 비용을 절감하고 있다」

이 솔루션을 도입한 이후 응답 시간이 65% 이상 증가했고, 고객들의 채팅을 통한 질문이 절반으로 줄어들었다고 말했다.

또한 사람 담당자에게 연결되던 문의 전화에 대한 대화가 줄어들었다고 한다.

Hexagon : 공공 안전에서의 AI

· 문제 : 방대한 공공 데이터

· AI 기술 : 지원 AI

· 이점 : 범죄 방지와 실시간 데이터 분석

스톡홀름에 거점을 두고 있는 헥사곤 AB는 지방자치단체에 서비스를 제공하는 52억유로 규모의 다국적 기업이다.

Hexagon의 안전성, 인프라스트럭처, 지리공간부문의 최고 기술책임자(CTO)인 Kalyn Sims씨는 「데이터 인텔리전스에는 가치가 있지만,

그 정보를 실시간으로 공유하고, 이것을 토대로 행동할 수 있는 능력이 절대 필요하다.

지원 AI는 기업이 현재 직면하고 있는 데이터의 폭발적인 증가에 대응하는 데 중요한 기술이다」라고 말했다.

이와 관련해 지원 AI는 사람인 오퍼레이터가 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있도록 데이터를 걸러내고 간과할 수 있는 데이터를 보완해주며,

사람이 하면 패턴화하는 데 오랜 시간이 걸리는 중요한 경향, 상관관계, 이상 현상을 특정한다.

Hexagon의 안전성, 인프라스트럭처, 지리공간부문은 공공기관에 제공하는 중요 서비스 및 인프라스트럭처의 회복력과 지속 가능성 향상에 힘쓰고 있다.

이 부문의 기술을 통해 사람, 장소, 설비 자산에 관한 복잡한 데이터가 의미 있는 정보로 변환되어 공공 안전, 공익 사업, 방위, 교통, 정부의 의사결정 개선과 신속화 능력을 향상할 수 있다.

Sims씨에 따르면 Hexagon은 지원 AI를 사용하여 실시간 데이터를 '정보 관련성이 사라지기 전에' 완전히 이해할 수 있도록 정부 기관을 지원하고 있다고 한다.

지원 AI는 고도의 통계와 기계학습을 통해 조직의 운용 데이터를 마이닝하고 즉시 대응이 필요한 이상 상황을 검출한다.

지원 AI는 예를 들어 경찰, 소방, 구급 등 복잡한 응급 상황을 더 빨리 탐지하고 대응하는 데 도움이 된다.

백그라운드에서 동작하고 패턴을 확인하여 공공 안전과 관련되어 있는지 판단하여 긴급 신고 대응 담당자를 지원한다. 

이 AI는 보조적인 것으로 대응 담당자에게 이상 상황에 대해 알려 줄 뿐 인력증원 파견에 관한 의사결정은 사람이 내려야 한다.

공공 안전 부문은 스트레스가 많은 환경으로 현재 인원 확보에 어려움을 겪고 있다.

일반 시민들로부터 새로운 서비스를 요구하는 목소리가 높아지고 있는 가운데 감시카메라나 교통센서,

IoT 디바이스로부터 수신되는 데이터가 증대하고 있기 때문에 대응자가 모두 감당하기 어렵다는 우려가 있다.

Sims씨는 이 문제는 새로운 협력 AI 기능으로 해결 가능성이 있다고 주장한다.

스마트 기술을 사용하여 기존 시스템을 업데이트하고 수신된 실시간 데이터를 선별하고 추세와 이상 상황을 탐색하여 사용자에게

즉시 경보를 보내므로 담당자들의 과도한 업무량 즉 범죄 분석 및 긴급 신고 대응의 부담을 덜어준다.

결과적으로 「지원 AI 기술에 의한 이 자율적 초기 평가는 일반인으로부터의 다양한 신고와 연락, 센서, 알람을 통해 얻은 정보를 수동으로 감시,

분석하는 것보다 훨씬 효율적이고 효과적이며 확장성이 높다」고 Sims씨는 말했다.

Revolear : B2B 판매에 있어서 AI

· 문제 : 복잡한 B2B 판매

· AI 기술 : AI의 최적화

· 이점 : 판매 프로세스의 혁신

Revolear사는 매우 복잡한 B2B 판매용 툴을 제공하고 있다.

창립자이자 CEO인 Raja Singh은 이 툴에 대해 「AI 기반 최첨단 디지털 거래 플랫폼이므로 기업의 복잡한 비즈니스 솔루션을 구축, 제안, 협상, 승인을 혁신할 것」이라고 말했다.

Revolear는 제품뿐만 아니라 개발 프로세스에도 AI를 사용하고 있다.

B2B 사업 판매 프로세스는 복잡한 거래일 경우 몇 달이 걸리고 우여곡절을 겪는 경우가 많다

 AI를 다양한 형태로 응용할 기회가 주어져 다행이다. Revolear는 생성 AI를 사용하여 고객의 요건을 추출하고 역할에 맞게 맞춤형 판매 제안서를 생성하고 있다.

이 회사는 기계 학습을 이용하여 최적의 할인 수준 및 기타 거래 조건을 예측하고 거래 추세나 승인 확률에 관한 가중치 지표를 작성한다.

Revolear 개발팀은 코딩을 보조하기 위해 'GitHub Copilot' 툴을 사용하고 있다.(https://github.com/features/copilot)

Singh 씨에 의하면 이 도구는 엔지니어를 대신하는 것이 아니라 하나의 행을 완성하거나 코드 스니펫 작성을 지원하는 것이라고 한다. 

「당사에서는 생성 AI를 마케팅 카피의 브러시 업에도 사용하고 있다. 스토리 라인 구축에 사용하지는 않지만 섹션 교정이나 개선에 사용할 수 있다.

매우 편리한 용도 중 하나가 가공 데모 데이터 생성이다. 현실적인 데이터가 있으면 제품의 인상이 좋아진다. Chat GPT는 그런 데이터를 대량으로 생성할 수 있다.」

Singh씨는 판매 프로세스 중 매우 어려운 부분에서의 마찰이 AI에 의해 경감되었다고 말한다.

판매팀에 요구되는 가장 신경을 쓰게 만드는 의사결정 중 하나는 최초 제시가격 설정이다.

그동안 영업팀은 자신의 경험에 의존했지만 이제 50줄 정도의 데이터로 머신러닝 모델을 구축해 최종 가격을 예측할 수 있게 되었다.

Abpro : 바이오 의약품 개발업무에 있어서의 AI

· 문제 : 신종 코로나바이러스 감염증 치료

· AI 기술: AI 주도의 발견

· 이점 : 의약품 실험 프로세스의 고속화

Abpro사는 암, 안과의료, 감염병 분야에서 모노크로날 항체요법을 개발하는 바이오테크놀로지 기업이다.

이 회사는 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)의 중요한 치료법 중 하나를 개발했다.

Abpro CEO이자 공동창립자인 Ian Chan은 AI가 코로나19와의 싸움에 기여하고 있다고 설명했다.

「코로나19에 관한 지속적인 과제는 치료법이 변이 속도를 따라가지 못하는 것이다. Abpro는 바로 이 과제를 해결하기 위해 AI를 도입했다」

Chan 씨에 의하면 이 회사는 AI를 활용해 스파이크 단백질과 코로나19 외 영역의 진화를 예측하여 보다 장기간에 걸쳐 유효한 치료법을 개발할 수 있다고 한다.

Abpro는 시험관 내에서의 실험에만 의존하지 않고 모노크로날 항체를 개발할 수 있다.

시험이 끝난 생화학 측정과 실제 실험에서 얻은 항체 생성을 조합해 이 데이터를 이용 항체 예측 능력을 AI에 학습시켜, 진화하는 변이주의 속도에 늦지 않게 따라갈 수 있도록 하기 때문이다.

신약 개발의 타켓을 특정하고, 신약 설계, 약을 만드는 프로세스 전체의 기간 단축에 AI를 이용할 수 있으며 AI는 항체 설계와 최적화 촉진 같은 복잡한 일을 효율화하고 있다고 말했다.

이 회사는 머신러닝 모델을 사용함으로써 항체 용해도와 면역성, 수량, 심지어 표적에 결합하는 방법 등 특정 특성을 강화할 수 있게 되었다.

AI는 이론상 의약품 화합물을 생산하는 경로를 예측하는 일에도 사용되고 있으며, 이들 분자에 대한 수식을 제안할 수 있어 의약품 제조가 더 쉬워진다.

AI를 이용하면 상당한 시간 절약이 가능하다. 지금까지 모노크로날 항체 발견에 이용되고 있던 방법은,

하이브리드머 기술 같은 실험적 수법이나, 퍼지 디스플레이법이다. Chan 씨에 의하면, 

"Abpro 같은 바이오 의약품 기업은 AI의 힘을 활용하여 약 8주가 걸리는 실험 프로세스를 하루도 채 걸리지 않도록 단축할 수 있다"고 말한다.

The Digital Panda : 크리에이티브 에이전시의 AI

· 문제 : 디자인 목업 수동 작성

· AI 기술 : Midjourney와 ChatGPT

· 이점 : 디자인 목업 신속한 작성

The Digital Panda는 브랜딩, 웹, 모바일, 모션 디자인 개발을 다루는 소규모 크리에이티브 에이전시 기업이다.

이 회사는 Midjourney, ChatGPT 등 기성 클라우드 AI 툴을 크리에이티브 프로세스에 이용하고 있다.

Midjourney를 사용하여 모션 디자인용 스토리보드를 신속하게 작성하였으며 개발팀에서는 ChatGPT를 코딩과 버그 수정에 활용하고 있다.

The Digital Panda의 창설자인 Ilya Kroogman씨는, 「LLM을 활용해 카피라이팅 성과물을 개선하고, 당사 작품을 다양한 소셜 플랫폼에 자동으로 올리고 있다」고 말했다.

Midjourney의 사용으로 크리에이티브 팀이 무드보드와 스토리보드 개발 아이디어를 내어 과정을 신속하게 합리화할 수 있었다.

이전에는 아이디어 내기, 스케치 작성, 개념화에 몇 시간씩 필요했는데 지금은 모델에 아이디어를 전달하면 거의 동시에 개발 사이클이 시작된다.

Kroogman 씨는 당사를 실제보다 훨씬 더 큰 조직인 것처럼 느끼게 하여 대규모 조직처럼 운영하고 있다는 점에서 도움이 되고 있어 기본적으로 생성 AI를 평가하고 있다.

AI에 의한 조직혁신

경영 간부들은 기업에서 생성 AI의 갑작스러운 도입에 대해서도 의견을 내고 있다.

「생성 AI는 매력적인 기술이지만, 아직은 매우 새로운 기술이다」라고 

Capgemini 엔지니어링의 이그제큐티브 바이스 프레지던트 겸 최고 소프트웨어 책임자(CSO)인 Jiani Zhang씨는 말한다. 

이 회사의 모기업인 Capgemini는 최소 50개국에 사무실을 둔 다국적 IT 서비스 및 컨설팅 기업이다.

「많은 기업이 생성 AI 활용을 실험하며 지적자산 관리, 지원 업무, 나아가 코드 생성에 있어서의 유스 케이스 개발을 가속시킬 가능성을 찾고 있다」고 말한다.

생성 AI는 인지도가 높아지고 있지만 도입 규모는 기업에 따라 다르다. 그 가장 큰 원인은 생성된 콘텐츠의 완전성 신뢰에 대한 망설임 때문이다.

Zhang 씨는 AI의 도입에 관해 세 가지 조언을 제시한다.

1. 코드 생성을 통한 AI 개발의 규제적 측면과 윤리적 측면에서 대처하기 위해 새로운 프로세스를 준비해야 한다.

2. 기업도 사용자도 생성된 콘텐츠를 신뢰할 수 있어야 하므로 전개되는 대규모 언어 모델(LLM)의 타당성을 전문가들이 담보해야 한다.

3. 이를 위해서는 개발 라이프 사이클 도중에 생성 콘텐츠 검증 수단을 갖춘 새로운 프로세스를 도입해야 한다.

한편 전세계 4개 대륙에 사무실을 운영하는 비즈니스 및 기술 컨설팅 기업 Slalom은 미국 전역의 C레벨 간부 200명을 대상으로 조사를 하여 2023년 AI에의 투자와 2024년에 대한 의견을 물었다.

https://slalom.turtl.co/story/people-ais-most-powerful-prompt/page/1

기업의 AI도입에 관한 이 포괄적인 조사는, 기업에서의 현재 AI의 활용 방법과 향후 생각되어지는 방향성을 나타내고 있다. 이 조사에서 두 가지 모순되는 통계 결과가 밝혀졌다.

먼저, 조사 기업 중 71%의 간부들은 AI를 통한 효과적인 업무지원이나 자동화 가능 업무가 사내에 얼마나 있는지 아직 파악하고 있지 못한 것으로 나타났다. 

아래 분야의 업무 분야가 포함된다.

· 조직과 직원 : 직원과 기업 문화를 AI와의 협업 적응시킨다.

· 기술과 데이터 : AI에 필수적인 도구, 플랫폼, 데이터 세트

· 비즈니스와 고객 가치 : AI를 통해 고객 경험과 시장 가치 향상

· 전략 조정 및 통제 : AI를 비즈니스 전략과 업무에 통합

· 보안, 윤리, 거버넌스 : 윤리와 안전면에서 관리된 AI 프랙티스 확립

둘째, 경영 간부들은 이 AI의 유행이 어디로 향하고 있는지 확실하게 알 수는 없지만 87%가 AI를 도입하여 혁신을 이미 추진하기 시작했다.

조사 기업의 대부분은 고객 대응 AI 챗봇이나 직원을 대상으로 업무 개선용 사내 교육 같은 형태로 AI에 이미 투자를 하고 있다.

Slalom Consulting의 비즈니스 개발 및 어드밴스드 애널리틱스 담당 매니저인 Tony Ko는 이러한 투자는 경쟁력을 유지하기 위해 최소한도의 필요한 경비라고 말한다.

그러나 Slalom 조사에 응답한 경영 간부의 61%는 자신의 회사가 AI의 진보 속도를 따라가는 데 어려움을 겪고 있다고 느끼고 있었다.

가장 큰 과제는 앞으로 AI가 나아갈 방향을 아는 것이다. 경영자들은 장기적인 구상을 수립해 경쟁사와 차별화하는데 필요한 투자 판단에의 도움을 요청하고 있다.

경영 간부의 70%가 2024년 AI 관련 자원과 예산을 확대할 계획을 세우고 있는 것으로 Slalom 조사에서 나타났다.

이를 통해 AI가 단순한 일시적 붐이 아니라 핵심기술로 변화를 추진하여 다양한 분야에 혁명을 일으키고

기존 산업과 신시대의 산업에도 혁신의 가능성을 재정의하고 있음을 나타내고 있다.

시사점

AI는 2023년에 붐이 일어났다고 생각할지 모르지만 2024년에는 거대해질 것이다.

Slalom의 글로벌 비즈니스 어드바이져 서비스 담당 제너럴 매니저 Ali Minnick씨는 다음과 같이 말한다. 

많은 기업이 2023년 대규모 AI 혁신 추진에 예산을 배정하지 않은 것은 경기침체 가능성에 대한 우려 때문이다.

이러한 우려는 변하지 않고 있지만, 2024년에 AI에 대한 지출을 확대하기 위해 준비하고 있는 기업이 많다. 경쟁에서 뒤처지는 것에 대한 두려움이 경제의 불확실성을 웃돌고 있다.

위에 소개한 6개사 에릭슨, SoFi, 헥사곤, Revolear, Abpro, The Digital Panda에 공통되는 AI 이용 관련 업무 분야는 아래와 같다.

· 업무효율 향상: 

SoFi와 Hexagon은 모두 AI를 이용하여 기존 수동 프로세스를 고속화하고 있다.

SoFi는 고객 서비스 고속화이고 헥사곤은 공공 안전을 위한 데이터 처리 고속화이다.

· 의사결정 개선: 

헥사곤이 활용하고 있는 지원 AI는 공공안전기관에 통찰력을 제공하고 정보에 기반한 의사결정을 통해 잠재적 위험과 위협을 방지할 수 있도록 지원한다.

· 고객 중심 솔루션: 

SoFi의 대화형 AI 플랫폼 통합으로 고객 서비스 강화와 Revolear의 B2B 판매 프로세스 최적화는 모두 고객 및 클라이언트 경험을 향상하기 위한 노력이다.

· 안전과 컴플라이언스: 

에릭슨과 헥사곤 두 회사는 안전을 위한 AI 활용 노력이 눈길을 끈다. 에릭슨은 현장 안전에 주력하고 헥사곤은 공공 안전과 범죄 방지를 목표로 도입.

· 기존 업무 프로세스 이노베이션: 

Abpro의 바이오 의약품 신약 개발 프로세스에서 AI 주도의 신약개발 어프로치와, Ericsson의

전기 통신업계에의 AI 응용은 오랜 기간 경험이 있는 분야에 AI가 변혁을 가져올 가능성을 부각시키고 있다.

· 적응 학습과 진화: 

The Digital Panda의 AI를 사용한 디자인 목업 작성의 고속화는 AI 주도 솔루션의 진화와 학습에 따라 시간이 지날수록 더 나은 결과가 제공된다는 것을 실증하고 있다.

· 현 상황에의 도전: 

Revolear사와 Abpro사는 B2B 판매나 신약개발 등 업계의 기준을 AI를 도입하여 재정의하려고 노력하고 있다.

· 종합적인 솔루션: 

AI, 컴퓨터 비전, IoT 통합으로 작업자의 안전을 확보하려는 에릭슨의 포괄적인 접근법은 복잡한 문제해결을 위한 기술의 종합적인 사용을 보여주고 있다.

이러한 테마들은 AI가 은행이나 바이오 의약품 등 다양한 분야에서 변혁을 불러올 가능성과 효율, 안전, 이노베이션 추진 활동에서 두드러진 역할을 하고 있다.

Slalom Build의 총괄 매니저인 Kevin McCleland 씨는 이 상황을 완벽하게 총괄하며 다음과 같이 말했다.

생성 AI 도입은 눈가리개를 한 상태에서 달리는 열차에 뛰어오르려는 것과 같다고 기업들은 느끼고 있다.

당장 행동할 필요가 있다고 느끼지만 실행하기 어렵고 그 열차가 가는 방향이 맞는지 조차 모르겠다.

확실한 것은 하나 이 주행 중인 열차가 멈추지 않는다는 것이다. AI가 개인과 기업을 위해 어떠한 일을 할 수 있는지 판단해야 하는 중요한 분기점에 와있다.

참조 | https://www.zdnet.com/article/how-ai-is-transforming-organizations-everywhere/