생성적 AI는 광범위한 산업에 '혁명'을 가져올 것을 약속하는 획기적인 기술로 등장했습니다.
최근 스마트 뱅킹 2023에서 전문가들은 모두 데이터가 사업 성장의 촉진제라는 데 동의했습니다.
그러나 데이터는 새로운 기술, 특히 인공지능(AI) 기술의 지원 없이는 자산이 될 수 없습니다.
AI는 비즈니스 데이터를 입력으로 사용하지만, 기업이 고급 데이터 관리 시스템을 구축해야만 AI의 힘을 극대화할 수 있습니다. EY 컨설팅 베트남 주식회사(EY 컨설팅 VN) 이사회 의장인 응웬 투이 두옹(Nguyen Thuy Duong) 여사는 "생성 AI의 강력하고 폭발적인 발전은 데이터 '게임'에 완전히 새로운 시대를 열 것입니다." 라고 말했습니다.
RMIT 베트남 대학교 경영대학원 부학장 대행이자 창의사업부장인 Pham Cong Hiep 부교수는 생성적 AI를 활용하는 기업 문제에 대해 논의하면서 다음과 같이 말했습니다. 생성적 AI의 힘을 활용하는 것은 단일한 공식을 따르는 것이 아니라 각 기업의 특성, 경쟁자, 핵심 사명 및 목적에 따라 달라집니다. "기업은 생성 AI로 자체 경로를 개척하기 위해 이를 염두에 두어야 합니다." Pham Cong Hiep 부교수가 말했습니다.
이 전문가에 따르면, 오늘날 널리 퍼져 있는 오해 중 하나는 인공 AI가 인간을 유능하게 대체할 수 있다는 것입니다. 실제로 대부분의 직업은 기계적으로 반복되는 업무와 인간의 판단에 의존하는 정교한 업무가 결합되어야 합니다.
또한, 기업은 AI 통합 과정이 모든 기업이 거치는 직선적인 과정이 아니라는 점을 이해해야 하며, 각 기업은 AI를 적용할 때 구체적인 목표를 정하고, 이를 바탕으로 전략을 조정하고, 적절한 준비 단계를 거쳐야 합니다.
예를 들어, 뉴스 사이트에서는 생성적 AI를 사용하여 뉴스 기사 초안을 빠르게 작성할 수 있으며, 광고 대행사에서는 창의적인 광고 슬로건을 쓸 때 아이디어 창출 단계에서 이 기술을 활용할 수 있습니다. "AI를 활용하는 목표는 서로 다릅니다. 뉴스 사이트에는 속도가 필요하고, 광고 대행사에는 브랜드에 맞는 창의성이 필요합니다. RMIT 대학 베트남 전문가는 "올바른 AI 접근 방식 없이는 원하는 결과를 얻을 수 없습니다." 라고 분석했습니다.
기업은 어떻게 생성적 AI를 효과적으로 적용할 수 있을까?
생성적 AI를 적용하는 기업의 이야기를 더 자세히 설명하면서, Pham Cong Hiep 부교수는 기업이 생성적 AI를 적용할 때 AI와 인간의 기술을 결합하고 명확한 사업 목표를 정의해야 한다고 지적했습니다.
RMIT 베트남 대학 경영학부 전문가에 따르면, 기업이 조직 목표에 맞춰 AI 구현 전략을 수립하고 조정하도록 지원하기 위해, 기업은 AI를 통합할 때 사업적 동기를 분류할 수 있습니다. AI는 두 가지 기준에 따라 분류할 수 있습니다. 첫째, 현재 기술을 대체하거나 향상시키는 AI의 역할이고, 둘째, AI 응용 프로그램이 내부 지향적인지 고객 지향적인지입니다.
첫째, 기업은 필요한 AI 기술이 기존 기술을 대체할지, 아니면 향상시킬지 결정해야 합니다. AI를 활용해 직원의 기술을 향상시키려면 기업에서 적절한 교육 프로그램, 피드백 메커니즘, 성과 측정 시스템을 개발해야 합니다.
반대로, 기존 기술을 대체하기 위해 AI를 도입할 때 기업은 조직적 성장 사고, 경력 전환 지원, 비상 계획 등에 초점을 맞춘 포괄적인 전략이 필요합니다.
"버스 운전사를 AI 제어 차량으로 대체하는 것을 목표로 하는 스위스 오토버스 프로젝트가 대표적인 사례입니다. AI를 성공적으로 통합하려면 회사 직원들이 기술 변화에 적응해야 하며, 회사는 인간 백업 운전자를 배치하는 것과 같은 예상치 못한 중단에 대한 대비 계획을 가져야 합니다."라고 Pham Cong Hiep 씨가 인용했습니다.
두 번째 기준(AI를 내부적으로 적용할 것인지, 아니면 고객에게 적용할 것인지) 역시 다른 접근 방식이 필요합니다. 기업이 고객에게 AI를 적용하려면 AI 연구의 최전선에 서야 하고, 사용자 중심 디자인을 강조하며, 고객 요구 사항을 이해해야 합니다. 자율주행차 개발의 사례로 테슬라를 들 수 있듯이, 테슬라는 AI 혁신의 최전선에 서야 하며, 사용자 중심 디자인을 우선시하고, 시장에서 제품을 전략적으로 배치해야 합니다.
전문가 Pham Cong Hiep에 따르면 AI를 사용하여 내부 프로세스를 간소화하는 경우 초점이 다시 바뀐다고 합니다. 그 시점에서 기업 리더는 직원의 데이터 분석 및 해석 기술 개발을 우선시해야 합니다.
또 다른 중요한 과제는 효과적으로 전환을 관리하고 직원들이 새로운 AI 도구에 적응하고 협업할 수 있도록 돕는 것입니다.
이러한 프로세스에는 데이터 해석에 능숙한 인력과 리더십 팀의 체계적인 변화 관리 전략이 필요합니다.
"생성적 AI는 인간의 전문성과 자동화 간의 섬세한 균형을 중심으로 진행됩니다. AI 통합 프로세스는 모든 조직에 공통적으로 적용되는 공식이 있는 것은 아니며, 비즈니스 목표, 인간의 작업을 보완하거나 대체하는 AI의 역할, AI 적용의 초점에 따라 달라집니다." 전문가 Pham Cong Hiep이 강조했습니다.
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