The Greatest Transformation Since The Lightbulb? Three Ways Generative AI Will Catalyze AI Adoption
Gartner 전문가들이 기업을 위한 주요 생성형 AI 질문에 답합니다.
Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise
AI-powered marketing and sales reach new heights with generative AI
100년 넘게 전, 우리가 알던 세계를 바꿀 “빛나는” 아이디어가 탄생했습니다. 오늘날까지와도 전구의 발명은 거의 언급되지 않지만, 점차 대화 주제가 되고 있는 새로운 “빛나는” 아이디어가 있습니다: 생성 AI.
이 기술은 사람들이 인공지능과의 상호작용 방식을 새롭게 밝혀주고 있으며, 그것은 크게 환영받고 있습니다.
이제 전 세계의 사람들은 의도적으로 이 기술을 사용하여 새로운 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 합성 데이터, 코드 등을 생성하고 있습니다. 2023년부터 2030년까지 AI는 연간 37.3%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 최근 뉴스를 점령한 GPT(생성 전처리 변환기)와 오랫동안 생성 프로세스에 중점을 둔 기계 학습 및 딥러닝 도구를 생각해보세요.
생성 AI의 가장 큰 장점은 향상된 접근성, 적용된 프레임워크, 그리고 신속한 조직적 이익일 것입니다. 생성 AI에 대한 인식의 증가는 소기업에서 대기업까지 기술을 더욱 폭넓게 채택하는데 큰 도움을 줄 것입니다. 그러나 기술에는 항상 도전이 따르며, 생성 AI의 잠재적인 문제점을 잘 알고 있으면 발생할 수 있는 문제에 대비할 수 있습니다.
생성 AI가 AI 채택을 가속화하는 세 가지 방법과 주의해야 할 몇 가지 도전과제를 살펴보겠습니다.
AI의 향상된 접근성
먼저, 생성 AI를 사용하는 데 있는 진입 장벽은 매우 낮아, 이로 인해 다양한 산업 분야의 다양한 직원들이 기술에 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이렇게 AI의 접근성이 넓어짐으로써, 모든 크기의 기업들이 더 큰 혁신과 기회를 추구할 수 있게 되었습니다.
개발자와 일반 사용자 모두 생성 AI를 통합하여 소프트웨어 개발 주기를 단축하는 무코드나 저코드 플랫폼을 만들 수 있습니다. 이것은 35%의 회사들이 인력 부족 문제로 인해 AI를 채택하고 있다는 것을 감안하면 기쁜 소식입니다. 코딩 외에도 생성 AI는 새로운 애플리케이션 학습에 따른 가파른 학습 곡선을 회피하고, 시작부터 비즈니스의 효과를 볼 수 있게 활용될 수 있습니다.
적용된 AI 프레임워크와 안전장치
AI에 프레임워크를 적용하고 안전장치를 설정함으로써, 회사들은 이 기술의 채택을 가속화하고 그 안전성을 보장할 수 있으며, 이 두 가지는 함께 움직입니다. 이 시스템은 사용자에게 기술의 올바른 사용법에 대한 포괄적인 지침을 제공하여 그들이 어떻게 적용할지에 대한 정보를 제공합니다.
또한, 시스템의 세밀한 관리 권한은 사용자의 행동에 대한 엄격한 통제를 보장하여 오용이나 무단 사용을 방지합니다. AI의 “해야 할 것들과 하지 말아야 할 것들”과 그 사용의 제한을 이해함으로써, 그들은 그것의 도입과 일상적인 응용 프로그램에 더 편안하게 접근할 것입니다.
이것은 또한 AI가 안전하고 윤리적인 방식으로 사용되도록 보장하며, 이로 인해 사용자 뿐만 아니라 회사와 그 고객들에게도 더 나은 사용자 경험을 제공합니다. 이렇게 작동하는 몇 가지 방법들은 다음과 같습니다.
- Gartner가 제안하는 대로, 사용자들은 이 기술로 생성된 모든 결과를 검증하고 승인하여 주제에 대한 정확성과 적절성을 보장해야 합니다. 우리 모두 알다시피, 어떠한 도구에서라도 오류가 발생할 수 있습니다. 여기서 핵심은 너무 편안해지지 않고 출력을 검증하는 것입니다.
- 대규모 언어 모델은 부정확하거나 예상치 못한 결과를 생성하는 경향이 있을 수 있습니다. 생성된 출력이 기대에 부합하지 않는 경우, 다른 프롬프트 구성을 시도하거나 프롬프트를 다르게 재작성하고 개선된 결과를 위해 다시 제출해보십시오.
- 시장에는 제공된 응답에 이르게 된 접근 방식에 대한 이해와 통찰력을 제공하는 생성 AI 도구들이 있습니다. 이것은 사용자에게 투명성을 제공하고, 생성 AI의 응답을 검증하며, 이 과정을 감독하는 사용자에게 의미있는 제안을 제시할 때 신뢰성을 부여합니다.
직원-AI 상호작용의 결실
사용자들이 생성 AI가 언제 그들을 위해 작동하는지 및 기술이 그들의 성과에 어떻게 긍정적인 영향을 미치는지 알게 될수록, 그들은 새로운 디지털 프로젝트에 더욱 투자하고, 지지하며, 심지어 기여하기도 할 것입니다. 정확한 데이터 수집, 간소화된 처리, 그리고 고급 분석을 통해, AI가 활성화된 시스템은 빠르게 인간 주도의 기업의 기반이 되며, 다음과 같은 방식으로 다양한 비즈니스 기능에 영향을 미칩니다.
- 마케팅: 생성 AI는 실시간으로 고객의 추세를 파악하는 능력 덕분에 리드 식별에 활용될 수 있습니다. 사실, McKinsey는 리드 식별을 마케팅 분야에서 이 기술의 주요 활용 사례로 분류합니다.
- 법무: 새로운 계약 및 메모 작성, 여러 문서간의 포괄적인 정보 탐색부터 문서에서 조항, 날짜, 관련 당사자 등의 중요한 데이터를 추출하는 것에 이르기까지, 생성 AI는 전통적으로 수동적인 과정을 제거하여 법무 부서에 상당한 시간을 절약해줍니다.
잠재적 도전과제
이 기술이 발전함에 따라 사람들이 AI로 생성된 콘텐츠를 무조건적으로 신뢰할 위험이 있으며, 이로 인해 비판적 사고와 인간의 창의성이 약화될 수 있습니다. AI의 능력을 활용하는 것과 인간의 판단을 유지하는 것 사이에 균형을 찾는 것이 중요합니다.
또한, 이러한 시스템이 인간과 같은 콘텐츠를 생성하는 데 큰 발전을 이룩했지만, 그것들은 결코 완벽하지 않으며 부정확하거나 편견이 있는 정보를 생성할 수 있습니다. AI로 생성된 출력의 정확성을 보장하려면 강력한 교육 데이터, 모니터링, 기본 모델의 업데이트, 그리고 출력을 기반으로 최종 해석을 내릴 때 인간의 논리가 필요합니다.
인간과 생성 AI 간의 협력적인 동맹은 기술이 우리의 능력을 강화하는 조화로운 시너지를 키웁니다. 그 결과 다양한 분야에서 우리의 효율성과 역량이 향상됩니다. 그러나 이 시너지는 우리의 활발한 참여와 경계로써 최적의 결과를 얻기 위해 중요하게 작용합니다. AI는 창의성과 비판적 사고의 초능력을 갖고 있지 않으며, 대신 대량의 정보에서 패턴을 처리하고 감지하는 데 뛰어납니다.
결국, 이 기술은 우리에게 일상적인 작업을 처리하는 데 시간을 절약해 주고, 더 창의적이거나 복잡한 작업에 더 많은 두뇌 능력을 제공해 줄 것입니다. 하지만 기억하세요, AI를 도입하는 것은 거대한 과업일 필요는 없습니다. 디지털 변혁 여정에서 직원들을 동반하며 점진적으로 수행될 수 있습니다.
결과적으로 직원들은 혁신적인 기술 – 예를 들면 생성 AI – 의 가치를 더 잘 인식하고 디지털 우선 순위를 완전히 받아들일 것입니다. 그리고 당신은 오늘의 기술 투자와 앞으로의 디지털 변혁 프로젝트에 대한 더 높은 수익률을 보게 될 것입니다.
