기업 AI 도입의 AI 추세: 예측 AI에서 생성 AI, 에이전트 AI까지

ChatGPT의 도입은 인공 지능을 도입하는 기업들에게 분수령이 되었으며, 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신적 잠재력을 강조했습니다. AI가 인간 수준의 텍스트를 생성하고, 프로세스를 자동화하고, 통찰력을 이끌어내는 능력은 산업 전반에 걸쳐 빠르게 채택되었습니다.

25명의 AI 전문가가 설립한 AI 중심 벤처 캐피털 회사인 펠로우 펀드는 기업이 혁신을 위해 AI를 어떻게 활용하는지 면밀히 관찰합니다.

이 기사에서는 다음 내용을 다룹니다.

• 예측 기능에서 생성 기능으로, 그리고 에이전트 기능으로의 AI의 진화
• AI 기반 엔터프라이즈 애플리케이션의 증가
• 기업이 생성적 AI 도입에서 AI 과제를 탐색하는 방법

자세히 살펴보겠습니다.

AI의 진화: 예측형에서 생성형, 에이전트형으로

AI 역량은 크게 발전하여 기업이 이러한 기술을 활용할 수 있는 새로운 기회를 창출했습니다. 이러한 발전은 세 가지 주요 시대로 나눌 수 있습니다.

1. 예측 AI 시대(1990년대~2000년대 후반)
   예측 AI는 많은 기업의 출발점이었으며, 과거 데이터를 사용하여 미래의 결과를 예측하는 데 중점을 두었습니다.

금융, 소매, 헬스케어와 같은 산업의 회사들은 수요 예측에서 위험 평가에 이르기까지 운영을 최적화하기 위해 예측 알고리즘을 구현했습니다. 이 시대는 데이터 기반 통찰력을 기반으로 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 AI가 유용하다는 것을 보여주었습니다.

2. 생성적 AI 시대(2010년대~현재)

생성적 AI의 현재 시대는 기업의 환경을 변화시켰습니다. OpenAI의 GPT-3와 같은 고급 모델을 통해 AI는 이제 새로운 콘텐츠를 생성하고, 창의적인 작업을 자동화하고, 고객 참여를 강화할 수 있습니다.

이 시대는 콘텐츠 제작, 마케팅, 고객 서비스 등에서 상당한 혁신을 주도하고 있습니다. Generative AI는 또한 기업이 자동화된 프로세스를 통해 개인화 노력을 확장하고, 생산성을 개선하고, 새로운 수익원을 창출할 수 있도록 합니다.

생성적 AI는 종종 인터넷 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술적 혁신에 비유됩니다. 방대한 데이터 세트를 처리하고 대규모로 출력을 생성하는 능력은 많은 엔터프라이즈 애플리케이션의 초석이 되었습니다. 개인화된 마케팅 캠페인에서 AI 기반 콘텐츠 생성에 이르기까지 기업은 AI를 활용하여 효율성과 사용자 참여를 향상시키고 있습니다.

3. 에이전트 AI 시대(떠오르다)

최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 실행할 수 있는 자율적 에이전트를 도입하는 에이전트형 AI의 시대가 다가오고 있습니다.

기업은 운영을 자동화하고, 워크플로를 조율하고, 디지털 및 물리적 프로세스를 관리하기 위해 에이전트 AI에 점점 더 의존하게 될 것입니다. 이 다음 진화는 기업의 기능 방식을 변화시켜 생산성을 높이고 실시간 환경에서 원활한 의사 결정을 가능하게 할 것입니다.

에이전트 AI가 성숙해짐에 따라 기업은 자동화와 윤리적 고려 사항, 투명성 및 통제의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪을 것입니다. 그러나 자율 에이전트를 성공적으로 통합할 수 있는 기업은 효율성과 확장성에서 상당한 이득을 볼 것입니다.

AI 기반 엔터프라이즈 애플리케이션의 부상

많은 기업이 AI 강화 제품에서 AI 네이티브 애플리케이션으로 전환하고 있습니다. AI를 기반으로 처음부터 구축된 도구와 시스템입니다. 이러한 변화는 기업이 문제 해결 및 서비스 제공에 접근하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.

AI 기능이 향상으로 추가되는 기존 엔터프라이즈 소프트웨어와 달리 AI 네이티브 애플리케이션은 모든 레벨에 AI를 내장합니다. 이러한 애플리케이션은 사용자 요구에 동적으로 적응하고 지속적으로 학습하며 보다 개인화되고 지능적인 서비스를 제공하도록 설계되었습니다.

예를 들어, Microsoft의 Copilot Office 365에 통합되어 직원이 자연어 프롬프트를 사용하여 문서, 프레젠테이션 및 분석을 생성할 수 있습니다. 최근 Microsoft 샴페인과의 인터뷰에서 – Adeel Khan 

#5 티저 Microsoft AI Co-Pilot : Microsoft Copilot으로 엔터프라이즈 AI 혁신을 추진하는 방법은?

팟캐스트 에피소드의 하이라이트: 

• Co-Pilot은 조직 운영에 있어서 큰 변화를 나타냅니다.
• 이를 통해 관리자와 직원을 위해 AI 역량이 민주화됩니다.
• Co-Pilot에 대한 개인적 경험을 통해 그 실용적인 이점이 더욱 부각되었습니다.
• Co-Pilot은 스마트 비서 역할을 하여 생산성을 향상시킵니다.
• 의료 전문가는 Co-Pilot을 통해 문서 작업을 간소화할 수 있는 이점을 얻습니다.

비슷하게, 감마 그리고 오푸스 클립, 프레젠테이션 및 비디오 편집을 위한 AI 기반 플랫폼은 자동화된 워크플로를 통해 기업에 창의적인 프로세스에서 더 큰 효율성을 제공합니다. 기업은 이제 시간이 많이 걸리는 작업을 줄이는 동시에 출력 품질을 개선하여 팀이 전략적 목표에 집중할 수 있습니다.

AI 기반 애플리케이션은 운영 개선에만 국한되지 않습니다. 고객 경험도 혁신하고 있습니다. AI 기반 고객 지원 플랫폼예를 들어, 고객 문의에 보다 정확하고 개인화된 방식으로 대응하여 보다 원활한 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 기업이 이러한 AI 네이티브 솔루션을 통합함에 따라 워크플로 최적화 및 서비스 혁신에서 새로운 가능성이 열립니다.

생성 AI 도입에서 AI 과제 탐색
생성 AI의 인상적인 역량에도 불구하고 기업은 그 잠재력을 최대한 활용하기 위해 여러 가지 주요 과제에 직면합니다.

1. 정확성 및 신뢰성
   생성적 AI 모델은 가끔 부정확하거나 "환각"이 발생하는 것으로 알려져 있는데, AI가 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성하는 경우입니다. 특히 금융이나 의료와 같이 규제되는 산업에 종사하는 기업의 경우 정확성을 보장하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 분야에서는 AI 출력이 일관되고 신뢰할 수 있어야 하며, 환각 발생률을 줄이는 것이 AI 제공자의 주요 초점이 될 것입니다.
2. 데이터 관리 및 보안
   데이터는 모든 AI 시스템의 생명선이며, 효과적으로 관리하는 것은 기업의 가장 큰 장애물 중 하나입니다. 데이터가 고품질이고 안전하며 GDPR 또는 HIPAA와 같은 규정을 준수하는지 확인하는 것은 성공적인 AI 도입에 필수적입니다. AI 시스템은 종종 신중하게 처리해야 하는 민감한 정보를 처리하기 때문에 데이터 프라이버시와 보안도 중요한 문제입니다.
3. 통합의 복잡성
   AI 시스템은 독립형 솔루션이 아닙니다. 기존 엔터프라이즈 IT 인프라에 원활하게 통합되어야 합니다. 이를 위해서는 AI 시스템이 복잡한 엔터프라이즈 생태계 내에서 효과적으로 작동할 수 있도록 신중한 계획, 사용자 정의 및 확장성이 필요합니다. 기업은 AI 애플리케이션이 적응 가능하고 비즈니스 요구 사항에 따라 진화할 수 있도록 적절한 도구와 플랫폼에 투자해야 합니다.
4. 투자 수익률(ROI)
   AI 투자가 증가함에 따라 기업은 AI 이니셔티브에서 측정 가능한 ROI를 입증해야 하는 압박을 받고 있습니다. 이는 특히 자동화, 고객 참여, 창의적인 콘텐츠 생성과 같은 다양한 기능에 이점이 분산되는 생성 AI의 경우 특히 어려울 수 있습니다. 기업은 효율성, 비용 절감 및 수익 성장에 대한 AI의 영향을 측정하기 위한 견고한 프레임워크를 개발해야 합니다.

• AI는 예측형에서 생성형으로, 그리고 이제는 에이전트형으로 진화하여 기업에 프로세스를 자동화하고 혁신을 촉진할 수 있는 새로운 도구를 제공합니다.
• AI 기반 애플리케이션은 기업의 운영 방식을 변화시켜 더욱 뛰어난 적응성, 효율성, 개인화를 실현합니다.
• 기업이 생성적 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 정확성, 데이터 관리, ROI와 같은 주요 AI 과제를 해결해야 합니다.
• AI가 계속 발전함에 따라, 이러한 추세와 AI 과제를 효과적으로 헤쳐나갈 수 있는 기업은 차세대 비즈니스 혁신을 선도할 최적의 위치에 있게 될 것입니다.