또 생성형AI? 도대체 뭔데 그래 🤷🏻‍♀️

[실무 기획] 니즈의 파악: 누구에게 어떤 기획이 필요한가?

커리큘럼 코드명: PXE101

 

Step 01. 나의 기획은 ‘누구’ 에게 필요한가요?

저는 컨설팅 분야 진로를 목표로 하는 산업공학 본전공 / 경영학 이중전공 학생입니다.

최근 이슈가 되고 있는 ⭐️생성형 AI ⭐️(aka GenAI) 를 주제로 삼아

생성형AI 도입을 원하는 기업의 CEO 에게 도움을 제공하고자 합니다 ! 

 

🚫 잠깐 ! 정확히 생성형 AI가 무엇인가요? 많이 들어는,, 봤는데,, 😅

 

생성형 AI는

대화, 이야기, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들 수 있는 AI의 일종으로,

학습된 대로만 행동하는 인공 지능에서 한 단계 upgrade된 버전입니다 !

 

더 나아가 인간 언어, 예술, 공학과 같이 복잡한 주제를 학습시킬 수도 있습니다.

예를 들어, AI에 몇 가지 어휘를 학습시키면 이를 조합하여 생성형 AI는 한 편의 시를 뚝딱 ! 만들어낼 수 있어요.

 

 

여러분도 학교에서 시험공부나 과제를 수행하실 때 Chatgpt를 써보신 경험이 있으실 겁니다.

우리도 이렇게 실생활에서 잘 쓰고 있는데, 우리보다 한 발 더 빨리 움직이는 기업들, 특히 CEO들은 당연히 생성형 AI에 주목을 할 수 밖에 없겠죠 !

 

실제로 국내 기업 CEO의 60% 이상이 생성형 AI를 도입할 의향을 보였지만, 오직 9%만이 AI를 완전히 채택했다는 결과가 제시되었어요.

출처: 삼일 PwC 경영연구원

 

아직 “어떻게” “어디서부터” 생성형 AI를 도입해야할 지 감을 잡지 못하고 있는 기업들이 많으며,

이 기업의 CEO분들이 바로 제 고객입니다 !

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Step 02. 나의 기획은 ‘무엇’ 을 해결하나요?

생성형 AI를 도입하기 전 고객들은 다음과 같은 사항을 고민하게 됩니다.

 

1.     생성형 AI를 도입하는 것이 가치가 있을까 ❓

구독형 덴탈 서비스를 제공하는 SmileDirectClub 회사의 CIO 스키너는

생성형 AI의 가능성이 비즈니스에 어떻게 구체적으로 적용되는지 이해해야 한다고 이야기하며  

“정말 AI와 비즈니스를 결합해 잘 이해하고 있는가? "

"🎁가치 🎁를 얻기 위해 내 비즈니스에 어떻게 적용해야 하는지 깊이 이해하고 있는가?"

 

같은 질문을 생각해야 한다고 강조했습니다.

 

 

2.     보안적인 측면에서 안전한가 ❓

EY US의 신기술 부문 리더는

"내가 상담하는 기업의 약 절반이 챗GPT 및 유사한 플랫폼에 대한 전면적인 접근 방식 및 이에 따른

잠재적 위험에 대해 걱정하고 있었다 "

고 이야기했습니다.

그는 생성형 AI를 이해할 수 있을 때까지, 일단은 사용을 막고 있다고 했는데,   빠른 프레임 워크의 구축이 필요해 보이는 시점입니다  😥

 

3. 어디서부터, 어떻게 도입해야 하는가❓

필요성도 알고, 가치가 있다는 것도 어느정도 알고 있지만 

AI가 미칠 영향에 대해서 정확히 모르기에 도입이 조심스러운 것도 있습니다.

 

앞서 언급한 EY의 리더의 말을 다시 인용해보면

“ 앞으로 우리가 집중해야 할 영역에는 AI의 책임 있는 사용이 있다”

정확성 뿐만 아니라 제어 및 책임 있는 사용을 보장하기 위한 📕 규정 📕 이 필요한 것이죠.

 

 

이 고민들을 바꾸어서 말하면 무엇을 해결해야 하는지 ✏️ 정리 ✏️ 해볼 수 있습니다 !

1.     생성형 AI의 가치를 검증하고자 하며,

2.     데이터들을 통합할 프레임워크를 구축하고자 하며,

3.     가이드라인이 될 수 있는 거버넌스를 수립해야 합니다. 

 

 

01. 생성형 AI 가치

Unlock Business Value with AI: Operationalizing AI with CX - Execs In The Know

02. 프레임워크 구축 , 03. AI 거버넌스

GenAI risks and challenges for the economy | EY - US

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Step 03. 그 문제는 ‘왜’ 발생하였나요?

문제의 원인으로는 세 가지가 있습니다.

a.     새로운 기술을 도입하는 것은 💰 돈 💰 이 드는 일입니다.

따라서 이를 도입하게 되면 반드시 가치를 창출해야 합니다.

E.G. 제조업에서도 생성형AI 모델을 통해 변수를 예측하고, 지속가능한 사업을 위한 기반을 다지고자 하는

의지가 있지만, 쉽게 도입하지 못하는 이유로 ‘비용’ 을 꼽고 있습니다.

 

b.     인프라가 구축이 되어 있지 않습니다.

컨설팅 회사 다스42의 홈페이지에는

“많은 회사가 아직 준비되지 않았다” 라고 직설적으로 이야기하고 있습니다.  

출처: EY 한영

AI 적용을 위해 데이터가 중앙 집중화 되고 최적화되어야 하는데, 수많은 기존의 데이터들을 

상호 연관시키는 과정은 쉽지 않은 과정이기 때문입니다.

 

c.     해본 적이 없기 때문입니다.

생성형 AI 모델이 잘 작동하는지 확인하는 것은 그리 어렵지 않습니다.

각 컨설팅 그룹에서 제공하고 있는 Pilot Test ( = 시범 운영) 를 이용하면 해결할 수 있습니다.

 

기업들이 “AI 거버넌스” 에 주목하는 이유는 설명 가능하고, 책임감이 있고, 개인 정보 보호 요건을 준수하는지 확인할 수 있는 원칙 즉 📕 가이드라인 📕 이 필요한 것입니다.

 

 

a. 도입을 위한 비용

갈 길 먼 제조업 DX, 효율적으로 AI를 접목하려면 - ZDNet korea

b. 인프라 구축

Data Cloud Analytics Strategy | DAS42 | Data Consultancy

c. 가이드라인 필요성

사회에 많은 기회와 도전 제기하는 AI, 중요한 것은 신뢰할 수 있는 시스템 OECD AI 거버넌스 작.. | 나라경제 | KDI 경제정보센터

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Step 04. 그 문제는 ‘어떻게’  해결되나요?

🔑 생성형 AI의 가치 검증, 🔑 인프라의 구축, 🔑 AI 거버넌스의 수립 ! 모두 중요하다는 것을 인식하였습니다.

그런데, 세 문제를 계속 들여다보니 이를 모두 관통하는 한가지가 있다는 것을 깨달았습니다..

 

바로 ‘불안’ 

 

결국 기업들은 불안함을 가장 많이 느끼고 있다는 것이죠.

사실 인프라 구축이나 가치를 입증하는 것은 실제 많은 회사들이 이미 수행하고 있는 분야입니다.

컨설턴트로서 🔍 제가 할 수 있는 것 🔍 을 생각해보았을 때, 저는 이들을 위해

 

"진입장벽 자체를 낮춰줄 수 있는 사람" 이 되고 싶습니다. 

 

흔히 ‘아는만큼 보인다’ 라고 하죠! 진입장벽을 낮추기 위해 이들을 학습시키는 ‘마케팅’ 이 필요하다고 생각합니다. 생성형 AI를 활용하여 마케팅에 활용한 사례는 있지만, 생성형 AI를 마케팅한 사례는 없었기 때문입니다.

예시를 들어보면,

 생성형 AI를 기반으로 디지털 마케팅 콘텐츠를 생성하여 완성된 광고를 먼저 제시하고

“ 이 광고는 사실 생성형 AI를 통해 제작된 광고입니다” 고 언급하며

우리와 함께 생성형 AI 서비스를 시작해보자는 멘트를 담은 광고를 낸다면,

 

생성형 AI,우리와 멀리 떨어져있는 존재가 아닙니다 !

 

기업의 관계자 뿐만 아니라 소비자도 생성형 AI의 쓰임에 대해 이해할 수 있으리라 생각합니다. 

그리고 그 회사가 추후 실제 제품을 출시하게 되었을때, 소비자들도 흥미를 가지고 더 자세하게 들여다볼 것입니다 .

 

다시 말하지만, '아는만큼 보이니까요 ! '

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Step 05.이 문제가 해결되면, 이후 ‘어떤 효과’가 창출되나요?

앞서 언급했던 부분을 정리하면 될 것 같습니다.

‘기업의 CEO’ 뿐만 아니라 그들이 타겟팅하는 ‘소비자’ 의

생성형AI에 대한  진입장벽이 함께  ↘️ 낮아집니다 ↘️ 

 

컨설팅 기업들이 광고를 진행하는 수단은 보통 Essay를 작성하거나, 기업 동향을 담은 보고서를 발표하면서 마지막에 "우리가 기업을 어떻게 도울 수 있는지" 덧붙이지, TV 광고를 내지는 않습니다.

 

기업의 CEO도 사실 ‘소비자’  이므로 모두가 생성형AI 에 대해 더 ‘잘’ 알고 쓸 수 있는 사회가 되리라 생각합니다.

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Step 06. 그래서 ! ‘기획의 목표’는 이렇습니다 ! 

 

📌기획자로서, 

위 목표는 생성형AI 도입을 원하지만 두려움에 망설이고 있는 기업들에게 한 걸음 더 다가가고, 진입장벽을 낮춰

생성형 AI를 실무에 직접 도입한 비율을 획기적으로 끌어올리는 것을 목표로 한다.

 

 

또 생성형AI? 도대체 뭔데 그래_끝.