AI는 개인과 팀 모두의 업무 부담을 줄여주고 반복적인 작업을 자동화합니다. 생성형 AI는 이를 한 단계 더 발전시켜, 필요에 따라 독창적인 텍스트, 시각 자료, 코드 및 구조화된 데이터를 생성하므로 거의 모든 기업 업무 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

이 글에서는 생성형 AI가 무엇인지 살펴보고, 의사결정권자들이 현재 우선순위를 두고 있는 6가지 기업용 활용 사례를 하나씩 살펴보겠습니다.

요약: 생성형 AI는 반복적인 업무를 자동화하고, 콘텐츠 제작을 가속화하며, 고객 상호작용을 개인화하고, 필요에 따라 조직의 노하우를 제공해 줍니다. 맥킨지의 2025년 연구에 따르면 전 세계 기업의 78%가 AI를 도입할 것으로 예상되며, 특히 71%의 기업이 최소 한 가지 업무 분야에서 생성형 AI를 활용할 것으로 나타났습니다. 아래의 6가지 활용 사례는 지식 관리, 고객 지원, 콘텐츠 생성, 영업, 코딩, 직원 업무 관리 분야를 아우릅니다.

제너레이티브 AI 개요

생성형 AI는 텍스트, 시각 자료, 코드 및 기타 유형의 데이터를 분석하고 학습하는 프로그램입니다. 이러한 데이터는 AI의 목적에 따라 다양한 방식으로 활용되며, 생성형 AI는 이를 학습하여 최적의 결과를 생성합니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 언어 처리에 사용되며, GAN과 VAE는 이미지나 동영상 처리에 사용됩니다.

제너레이티브( AI )는 어떻게 작동하나요?

생성형 AI는 다양한 훈련 데이터를 활용해 명령에 따라 결과를 생성합니다. 사용자의 프롬프트를 수신하면, AI 도구는 이를 면밀히 분석하고 훈련된 데이터, 매개변수 및 패턴을 바탕으로 원하는 결과를 생성합니다. 생성형 AI는 매개변수를 기반으로 확률이 가장 높은 데이터를 선택함으로써, 종종 단 몇 초 만에 결과를 생성해 냅니다.

생성형 AI가 생성하는 결과물은 각각 독창적이고 독특하지만, 특정 패턴을 따르는 경향이 있습니다. AI 도구의 결과물 품질은 주로 훈련 데이터와 파라미터에 따라 결정됩니다. 만약 AI 도구가 허구적인 이야기를 생성하도록 훈련되었다면, 이를 사용하여 비즈니스 이메일이나 웹사이트 copy 작성할 경우 만족스럽지 못한 결과가 나올 copy .

제너레이티브 AI 툴 유형

생성형 AI 도구는 크게 두 가지 범주로 나뉩니다: 바로 사용할 수 있는 도구와 사용자의 데이터를 활용해 맞춤 설정할 수 있는 도구입니다.

즉시 사용할 수 있는 AI 도구들은 개발자에 의해 모든 사용자에게 동일한 매개변수로 학습됩니다. 예를 들어 ChatGPT나 Midjourney가 그렇습니다. 장점은 별도의 설정 없이 프롬프트만 입력하면 바로 사용할 수 있다는 점입니다. 이러한 도구들은 일반적인 기업 업무 처리를 잘 수행합니다.

사용자 정의가 가능한 AI 도구를 활용하면 자사의 데이터를 직접 입력하고 이를 바탕으로 결과를 도출할 수 있습니다. 이러한 도구의 장점은 기업의 특정 업무 환경, 고객 지원, 내부 지식 검색 또는 데이터 분석에 맞춰 워크플로를 구축할 수 있다는 점입니다.

제너레이티브 AI 엔터프라이즈 사용 사례

생성형 AI 도구는 코드, 텍스트, 이미지 생성 기능을 바탕으로 다양한 기업용 시나리오에 적합합니다. 다음은 2025년 도입을 주도할 6가지 활용 사례입니다.

지식 관리 및 협업

생성형 AI의 가장 영향력 있는 기업 활용 사례 중 하나는 지식 관리이며, 특히 신입 사원을 포함한 모든 팀원이 조직의 지식을 쉽게 활용하고 실제 업무에 적용할 수 있도록 하는 것입니다.

TextCortex 기업은 내부 데이터를 통합하고, 콘텐츠 생성부터 구조화된 지식 검색에 이르기까지 모든 업무에 이를 활용할 TextCortex .

다음의 당사의 사례 연구 중 하나:

  • TextCortex Kemény Boehme Consultants에TextCortex , 현재 직원들은 업무 효율성과 생산성이 향상되었다고 보고하고 있습니다(월평균 24시간의 업무 시간 절감).
  • TextCortex 생태계 파트너인 AICX는 팀원들이 첫 몇 주 만에 70%의 활성화율을 달성하는 데 기여했습니다 .
  • 직원들의 AI 활용 및 협업에 대한 자신감이 60% 증가했다.
  • 이를 통해 28배의 투자 수익률 (ROI)을 달성할 수 있었습니다.

TextCortex 신입 사원이 자연어 질의를 통해 회사 자원에 접근할 수 있도록 함으로써 초기 교육 및 적응 과정을 원활하게 만들어 TextCortex . 신입 사원은 동료의 도움을 기다리거나 문서를 일일이 뒤져볼 필요 없이, 회사에 대해 질문하는 방식으로 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

흰색 배경에 검은색 텍스트 설명 (자동 생성됨)

TextCortex ISO 27001 및 SOC 2 인증을 획득한 보안 표준을 TextCortex 귀사의 기업 데이터를 안전하게 보호하고 기밀을 유지합니다. 귀사의 데이터는 귀사가 관리하는 인프라 내에서만 처리됩니다.

고객 지원 및 고객 서비스

기존의 챗봇은 고객에게 미리 준비된 표준 답변을 제공합니다. 반면 AI 기반 챗봇은 각 고객에게 상황에 맞는 맞춤형 답변을 제공하며, 기업 데이터를 활용해 브랜드의 고유한 어조를 유지할 수 있도록 맞춤 설정할 수 있습니다.

Klarna가 고객 지원 업무에서 AI의 효과를 어떻게 입증했는지 확인해 보세요:

  • 이 AI 어시스턴트는 클라르나(Klarna) 고객 서비스 채팅의 3분의 2에 해당하는 230만 건의 대화를 처리했습니다
  • 700명의 정규직 상담원과 동등한 업무를 수행하고 있습니다.
  • 고객 만족도 점수 면에서 인간 상담원과 어깨를 나란히 한다
  • 의뢰 처리 정확도가 향상되어 재문의 건수가 25% 감소했습니다
  • 고객들은 이전에는 11분이 걸리던 일을 이제 2분도 채 걸리지 않아 처리합니다
  • 23개 시장에서 연중무휴 24시간 이용 가능하며 , 35개 이상의 언어로 서비스를 제공합니다.
제너레이티브 AI 사용 사례 - 고객 지원

BCG의 연구에 따르면, 대부분의 조직에서 고객 대응 지원 업무가 AI가 창출하는 전체 비즈니스 가치의 38%를 차지하며, 이는 투자 대비 수익률(ROI)이 가장 높은 분야 중 하나로 꼽힌다.1

콘텐츠 생성

생성형 AI의 주요 기업 활용 사례 중 하나는 운영 측면에서, blog , 사용법 가이드, FAQ, 소셜 미디어 게시물 등의 콘텐츠를 대규모로 생성하는 것입니다.

즉시 사용 가능한 AI 도구를 통해 일반적인 콘텐츠를 생성하거나, 다음과 같은 사용자 정의가 가능한 AI 도구를 활용해 특정 대상에 맞춘 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. TextCortex와 같은 사용자 정의가 가능한 AI 도구를 사용하여 타겟에 맞춘 콘텐츠를 제작할 수도 있습니다. 생성형 AI 도구를 사용하여 제작할 수 있는 콘텐츠 유형은 다음과 같습니다:

  • Blog 게시물
  • 제품 설명
  • 이메일
  • 마케팅 사본
  • 소셜 미디어 캡션
  • 기사
  • 해시태그
  • 이미지

영업 및 마케팅

가장 효과적인 현대식 마케팅은 디지털 커뮤니케이션 수단, 이메일, 소셜 미디어, SMS를 활용합니다. 하지만 고객들은 모든 수신자에게 일괄 발송되는 일반적인 마케팅 이메일을 삭제해 버립니다. 생성형 AI 도구를 사용하면 고객 기반을 분석하여 각 고객에게 맞춤형 마케팅 이메일과 뉴스레터를 생성하고, 각 고객이 실제로 필요로 하는 제품이나 서비스를 소개할 수 있습니다.

맥킨지의 2025년 연구에 따르면, 마케팅 및 영업 부서가 생성형 AI 도입의 최우선 분야로 꼽혔으며, 관련 도입률은 2023년 이후 두 배 이상 증가했습니다. 맞춤형 고객 접촉, AI가 생성한 제안서, 파이프라인 자동화는 현재 기업 영업팀들이 실제로 적용하고 있는 활용 사례입니다.2

코드 생성

소프트웨어 개발자들은 생성형 AI를 활용해 업무 부담을 줄이고 반복적인 코딩 작업을 자동화합니다. 숙련된 개발자들은 GPT-4o, Claude Sonnet 4, Gemini 2.0과 같은 모델을 적용하여 복잡한 코딩 작업을 더 높은 성능으로 수행할 수 있습니다. 고급 대규모 언어 모델(LLM)은 주어진 코드의 오류를 감지하고 수정하거나, 체계적인 오류 요약 정보를 제공할 수 있습니다.

제너레이티브 AI 엔터프라이즈 사용 사례 - 코드 생성

생성형 AI 도구는 코드가 의도한 대로 작동하고 품질 기준을 충족하는지 확인하기 위한 테스트도 수행할 수 있습니다. 이를 활용하면 기업의 코딩 작업을 완료하고 스프린트 전반에 걸쳐 개발 생산성을 높일 수 있습니다.

기업 및 직원 관리

기업 데이터와 연동되는 AI 도구는 직원과 관리자 간의 소통, 성과 평가, 피드백 수집, 지식 공유, 업무 관리와 같은 팀 업무를 처리할 수 있습니다. 생성형 AI는 관리자가 로드맵 진행 상황을 체계적으로 추적하고, 팀의 방향성을 일치시키며, 각 직원이 필요로 하는 정보를 효과적으로 파악할 수 있는 방법을 제공합니다.

글로벌 자동차 부품 공급업체이자 DAX 상장사인 MAHLE는 TextCortex 도입한 지 한 달 만에 AI 도입률을 65%까지 끌어올렸으며, 직원들은 주당 5시간 이상을 절약할 수 있게 되었습니다. 전체 사례 연구는 여기에서 확인하세요.

TextCortex

TextCortex 유럽연합(EU) 기반의 기업용 AI TextCortex , 조직이 자사 데이터에 AI 에이전트를 안전하게 배포하고 관리할 수 있도록 TextCortex . 이 플랫폼을 통해 영업, 법무, 제품, 인사, 지원 등 모든 팀이 GPT-4o, Claude, Gemini 등 다양한 모델을 기반으로 하는 AI 어시스턴트에 단일 플랫폼에서 접근할 수 있습니다.

이 솔루션은 ISO 27001 및 SOC 2 인증을 획득했으며, GDPR과 EU AI 법규를 완벽하게 준수합니다. 현재 포춘 500대 기업과 DAX 40 기업들이 이 솔루션을 사용하고 있습니다. 온보딩 과정에는 3개월간의 AI 교육 프로그램이 포함되어 있으며, 4회의 워크숍, 팀 인증, 그리고 도입 초기부터 원활한 활용을 지원할 전담 계정 관리자가 배정됩니다.

자주 묻는 질문

기업에서 가장 흔히 볼 수 있는 생성형 AI 활용 사례는 무엇인가요?

기업에서 가장 흔히 활용되는 사례로는 지식 관리, 고객 지원 자동화, 콘텐츠 생성, 맞춤형 영업 및 마케팅, 코드 생성, 그리고 신입 사원 온보딩 등이 있습니다. 맥킨지의 2025년 데이터에 따르면, 기업들은 평균적으로 3가지 업무 영역에서 동시에 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다.

생성형 AI는 기업의 지식 관리를 어떻게 개선하나요?

생성형 AI는 기업의 데이터 소스와 연동되어, 직원들이 파일 시스템을 일일이 뒤지는 대신 자연어 쿼리를 통해 정보를 검색할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 신입 사원의 적응 기간을 단축하고 의사결정 속도를 높이며, 조직의 노하우가 퇴사하는 직원과 함께 유출되는 것을 방지합니다.

생성형 AI는 기업 데이터에 안전한가?

이는 플랫폼에 따라 다릅니다. TextCortex 같은 엔터프라이즈급 AI 도구는 ISO 27001 및 SOC 2 인증을 TextCortex , GDPR을 준수하고, 사설 인프라에서 운영되므로 사용자의 데이터가 공개 모델 훈련에 절대 사용되지 않습니다. 민감한 회사 데이터에 AI 도구를 도입하기 전에는 반드시 관련 규정 준수 인증 여부를 확인하시기 바랍니다.

기업은 생성형 AI를 통해 얼마나 빨리 투자 수익률(ROI)을 실현할 수 있을까요?

기업 환경에서의 도입은 일반적으로 시범 운영 단계에서 실질적인 성과를 거두기까지 7~12개월이 소요됩니다. KBC와 같은 TextCortex 팀 내에서 도입이 일정 수준에 도달하면 28배의 투자 수익률(ROI)을 달성한다고 보고하며, 이는 도입 초기 몇 주 내에 70%의 활성화율을 기록했을 때 이루어집니다.

즉시 사용 가능한 생성형 AI 도구와 사용자 정의가 가능한 생성형 AI 도구의 차이점은 무엇인가요?

ChatGPT와 같은 즉시 사용 가능한 도구는 공개 데이터를 기반으로 훈련되어 시중에서 바로 구할 수 있습니다. 반면 사용자 정의가 가능한 도구는 자사의 데이터를 통합할 수 있어, 고객 지원, 내부 지식 검색, 워크플로 자동화 등 특정 기업 업무에 훨씬 더 유용합니다.

기업들은 영업 및 마케팅 분야에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있을까?

기업들은 생성형 AI를 활용해 고객 데이터를 분석하고 맞춤형 마케팅 활동을 기획하며, 제안서 작성을 자동화하고, 잠재 고객 점수를 매기며, 대규모로 타겟팅된 메시지를 제작하고 있습니다. 맥킨지는 마케팅과 영업 부문을 생성형 AI 도입의 주된 분야로 꼽았으며, 해당 분야의 도입률은 2023년 이후 두 배 이상 증가했습니다.

1 BCG. "AI 기반 고객 서비스 자동화." 2024. bcg.com

2 맥킨지 앤드 컴퍼니. "AI 현황: 조직이 가치를 창출하기 위해 어떻게 구조를 재편하고 있는가." 2025. mckinsey.com