제너레이티브 AI는 지난 몇 년간 가장 많이 논의되고 개발된 기술 중 하나입니다. 국내 기업부터 전 세계를 무대로 활동하는 기업까지, 대부분의 기업은 AI를 워크로드에 통합하고 효과적으로 사용할 방법을 찾고 있습니다. 인간과 유사한 결과물을 생성할 수 있는 챗봇으로 AI가 대중화되었지만, 기업과 사용자들은 AI의 잠재력을 더 높게 보고 있습니다. 이에 따라 워크플로 간소화부터 지식 관리에 이르기까지 오늘날의 비즈니스 세계에서 기업의 다양한 측면에서 AI를 활용하고 있습니다. AI 세대에 대한 지식이 부족하고 더 자세히 알고 싶으시다면 이 글을 잘 찾아 오셨습니다!

이 글에서는 Gen AI의 개발, 미래, 투자 현황을 살펴보고 이를 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다!

준비되셨나요? 시작하죠!

TL: DR

  • 제너레이티브 AI의 과대 광고와 현실: 언론의 큰 관심과 금융 시장의 반응에도 불구하고, 제너레이티브 AI가 최종 사용자와 수익에 미치는 가시적인 영향은 여전히 제한적이며, 비즈니스 가치로의 전환에 대한 의문이 제기되고 있습니다.
  • 불확실성과 진화하는 환경: 기술 발전의 예측 불가능성, 비즈니스 환경의 변화, 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수에 대한 우려로 인해 기업은 장기적인 Gen AI 투자에 전념하기 어렵습니다.
  • 비용 및 통합 과제: 높은 초기 투자 비용, ROI 지연, 기존 시스템과 Gen AI 통합의 복잡성으로 인해 도입에 상당한 장애물이 존재하며, 경영진 간의 불명확한 자금 책임으로 인해 문제가 복잡해지는 경우가 많습니다.
  • 도입 모범 사례 기업은 기술 플랫폼을 원활하게 통합하는 것부터 시작하여 기술에 정통한 사용자의 작고 가시적인 문제에 집중하고 비즈니스 가치를 결정하기 위해 빠르고 저렴한 피드백 주기를 우선시하는 등 불확실성과 과제를 극복하기 위한 체계적인 접근 방식을 개발해야 합니다.

제너레이티브 AI에 대한 과대 광고

인공지능 세대는 지난 1.5년 동안 혁신의 화두였습니다. 이 주제는 주식 시장, 이사회 내 토론, 경영진 회의를 지배했습니다. 구글과 메타 같은 주요 기업들이 이 분야에 전례 없는 자본 투자를 단행하고 있으며, 새로운 스타트업이 급증하고 AI 전문가 풀이 점점 더 커지고 있습니다. 언론의 큰 관심과 금융 시장의 주목할 만한 반응에도 불구하고 최종 사용자와 수익에 미치는 가시적인 영향은 아직 제한적입니다. 이는 왜 AI 세대의 발전이 실질적인 비즈니스 가치로 이어지지 않는가라는 중요한 질문을 제기합니다.

제너레이티브 AI의 미래 방향

물론 기술 발전의 예측 불가능성은 이러한 역동적인 환경에서 중요한 역할을 합니다. 모델 개발이 진행되고 새로운 애플리케이션이 등장함에 따라 비즈니스 환경은 계속 변화하고 있습니다. Microsoft를 비롯한 많은 기업이 이미 기술 및 인프라 스택에 막대한 투자를 해왔습니다. 또한 대부분 애플리케이션 계층에 대한 실험을 해왔지만, 산업 전반에 걸쳐 일률적으로 적용할 수 있는 확장 가능한 사용 사례는 거의 등장하지 않았습니다. 이러한 상황은 새로운 잠재적 제휴 파트너의 유입과 기존 공급업체와 보조를 맞춰야 하는 과제로 인해 더욱 복잡해졌습니다. 명확한 시장 리더의 부재로 인해 기업은 장기적인 투자에 나서기 어렵습니다. 게다가 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수 문제에 대한 우려와 이해 부족은 의사 결정 과정에 또 다른 불확실성을 더합니다.

글로벌 제너레이티브 AI 시장의 총 가치
글로벌 제너레이티브 AI 시장의 총 가치

세대별 AI 투자

차세대 AI 기술은 오늘날 떠오르는 스타이자 새로운 시대의 시작을 여는 열쇠입니다. Gen AI는 과거 터치폰과 가정용 컴퓨터가 제공했던 인류에 대한 공헌의 수준을 크게 발전시킬 것입니다. 마이크로소프트, 애플, 엔비디아 등 세계적으로 유명한 기업들은 이러한 발전을 인지하고 매일 AI의 발전 추이를 면밀히 주시하며 자사 제품에 적용하고 있습니다. 예를 들어, GPU 제조업체인 Nvidia는 AI와 Gen AI 기능을 사용하여 프레임을 생성하는 DLSS 기술을 개발했습니다.

EY AI 밸류에이션
전 세계 제너레이티브 AI 벤처 캐피탈 투자 현황

기업들은 차세대 AI 기술이 자사의 제품과 시장에 기여할 수 있다는 사실을 점점 더 많이 인식하고 있습니다. 최근 퍼진 소문에 따르면 엔비디아, 마이크로소프트, 애플이 최대 AI 개발사인 OpenAI에 1,000억 달러를 투자할 계획이라고 합니다.

세대별 AI 비용

비용은 두 번째로 중요한 장애물입니다. 차세대 AI를 도입하려면 내부 역량을 개발하거나 외부 전문 지식 및 기술 솔루션을 도입하는 데 많은 초기 투자가 필요합니다. 이로 인해 상당한 초기 지출이 필요하고 투자 수익이 지연되어 기업이 이러한 프로젝트에 착수하는 것을 주저할 수 있습니다. 차세대 AI 이니셔티브에 대한 자금 지원의 책임은 종종 CEO, CTO 또는 COO와 같은 최고 경영진 사이에서 모호한 영역에 속합니다. 이로 인해 전략적 의사 결정이 더욱 복잡해지고 느려집니다.

제너레이티브 AI는 어디서부터 시작해야 할까요?

또한, 레거시 시스템을 새로운 기술과 통합하고 정비하는 것은 매우 복잡하기 때문에 큰 도전 과제입니다. 이 때문에 많은 기업이 의미 있는 통합을 위한 명확한 시작점이나 경로를 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 필수 지식, 기술, 내부 합의의 부족은 이 문제를 더욱 악화시켜 기업이 무대책에 취약하게 만듭니다. 이 문제는 잠겨 있거나 사일로화된 데이터와 같은 내부 데이터 문제로 인해 더욱 악화됩니다. 이러한 문제는 기업이 차세대 AI를 확장하는 데 방해가 되고, 더 민첩하고 결정적인 경쟁자에게 뒤처질 위험에 처하게 합니다. 

세대별 AI 모범 사례

경쟁 우위를 유지하려면 기업은 대규모 AI 구현으로 인한 불확실성, 높은 비용, 복잡한 통합 문제를 극복할 수 있는 체계적인 접근 방식을 개발해야 합니다.

여기에는 기존 기술 스택과 원활하게 통합되고 상당한 사전 통합이나 컨설팅 비용 없이 신속하게 배포할 수 있는 기술 플랫폼을 활용하는 경우가 많습니다. 기업은 기술에 정통한 일부 파워 유저 그룹과 함께 작고 가시적이며 잘 정의된 문제를 실험하는 것으로 AI 여정을 시작해야 합니다. 이러한 접근 방식은 신속하고 비용 효율적인 피드백 주기를 촉진하여 비즈니스 가치를 명확하게 검증할 수 있습니다.

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