생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)은 현재 점점 더 혁신적인 변화를 가져오고 있지만, 많은 기업들은 이 기술을 활용하여 프로세스를 개선하는 최적의 방법을 확신하지 못하고 있습니다. 구글과 Box1824가 공동으로 발표한 보고서 "브라질 스타트업과 생성형 인공지능: 잠재력 발휘하기"에 따르면, 브라질 AI 스타트업의 63%는 여전히 생성형 AI 활용에 대한 명확한 전략이 부족합니다. 또한, 22%는 생성형 AI 활용의 결과를 정량화하고 측정하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
데이터 및 사이버 보안 분야의 선도적인 기술 컨설팅 회사인 Rox Partner 의 창립 파트너이자 CDO인 Mathias Brem에 따르면 , 이 리소스를 활용하면 대규모의 정형 및 비정형 데이터를 저장하는 기업 저장소인 데이터 레이크를 데이터 중심 접근 방식을 통해 한 단계 더 끌어올릴 수 있다고 합니다. 그는 "이번 추가는 기업들이 데이터 중심의 미래로 나아가도록 가속화하고 있으며, 다양한 분야에서 분석과 혁신을 위한 새로운 지평을 열어주고 있습니다."라고 결론지었습니다.
기업들이 생성형 AI를 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 마티아스 브렘은 생성형 AI 도입이 가져올 수 있는 다섯 가지 주요 변화를 제시했습니다. 아래에서 확인해 보세요
- 합성 데이터 생성
생성형 AI는 현실적이고 고품질의 합성 데이터 세트를 생성하여, 존재하지 않는 실제 시나리오를 나타내는 정보로 데이터 레이크를 확장할 수 있도록 합니다. 이는 실제 데이터 부족 문제를 해결하고 편향을 방지하여 더욱 강력하고 정확한 머신러닝 모델을 훈련하는 데 매우 중요합니다 . 브렘은 "합성 데이터는 실제 데이터에 의존하지 않고도 사기나 극단적인 고객 행동과 같은 복잡한 상황을 재현할 수 있습니다. 이는 예측 모델의 정확도를 높여줍니다."라고 설명합니다.
- 데이터 보강 및 고급 분석
AI는 상세한 제품 설명 생성, 텍스트 번역, 비정형 문서에서 관련 정보 식별, 새로운 속성 생성 등을 통해 기존 데이터를 풍부하게 만들 수 있습니다. 이를 통해 심층 분석이 가능해지고, 이전에는 발견하지 못했던 통찰력과 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 록스 파트너의 최고 디지털 책임자(CDO)는 "AI를 활용하면 원시 데이터를 풍부하고 실행 가능한 정보로 변환하여 더욱 전략적이고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다."라고 강조합니다.
- 반복적인 작업의 자동화
기술은 데이터 정리 및 이상 탐지와 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있게 해주고, 인공지능(AI)은 전문가들이 전략적 분석과 머신러닝운영 효율성을 높여줍니다. 그는 "일상적인 프로세스를 자동화함으로써 데이터 팀은 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있게 되고, 이는 혁신과 경쟁력 강화로 이어진다"고 말합니다.
- 혁신적인 제품 및 서비스 개발
AI는 제품과 서비스에 대한 혁신적인 아이디어를 창출하고, 맞춤형 솔루션 연구 개발을 지원할 수 있습니다. 또한 디자인을 최적화하고 현실적인 프로토타입을 생성하여 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 한 임원은 "새로운 개념과 프로토타입을 신속하게 생성하는 능력은 혁신 주기를 단축시켜 기업이 시장을 선도할 수 있도록 해줍니다."라고 말했습니다.
- 지식과 전문성 확장
AI는 맞춤형 교육 자료를 제작하고 다양한 직무와 기술 수준에 걸쳐 학습을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 챗봇은 직원들이 반복적인 작업을 처리하도록 지원하여 전략적인 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 해줍니다. 그는 "AI를 통한 개인 맞춤형 교육은 직원들이 정확히 필요한 지식을 습득할 수 있도록 보장하여 효율성과 생산성을 향상시킨다"고 결론지었습니다.
