진리는나의빛

2024년, 우리는 인공지능(AI)이 우리의 일상생활에 어떤 영향을 미치는지 살펴보려 합니다. AI는 이미 우리의 생활에 깊숙이 들어와 있으며, 그 영향력은 계속해서 확장되고 있습니다.
 

AI 제품과 서비스의 성숙화

2024년은 "챗봇을 원하십니까?"의 해가 될 것입니다. 이는 비즈니스에 가장 낮은 과일이 대화형 챗봇과 가상의 조수일 것이기 때문입니다. 그들은 고객 서비스를 돕는 가장 명확한 응용 프로그램이며, Amazon Lex와 Azure AI Bot Service와 같은 도구를 사용하여 구현하기가 상당히 쉽습니다. "AI를 사용하기 시작하라"는 압력을 받고 있는 기술자들은 아마 여기서 시작하고, 외부로 확장할 것입니다.
2022년 ChatGPT의 출시 이후, 모든 기술 회사는 AI를 자신들의 제품에 통합하거나 스스로 제공하려는 열병을 겪었습니다. 이제 사람들이 추격을 위해 1년 이상의 시간을 가진 후, 경쟁력 있는 AI 제공을 위한 홍수를 기대해 볼 수 있습니다. 우리는 이미 클라우드 공간에서 이를 보고 있습니다 (Azure와 AWS가 AI에서 치고받고 있습니다), 하지만 2024년에는 이것이 모든 가능한 분야로 확장될 것입니다.
 

AI 시장 리더의 등장

2024년에는 AI 관련 제품과 서비스의 시장 점유율을 얻을 것인지에 대한 명확한 아이디어를 얻기 시작할 것입니다. 이 시점이 되면, 이러한 성숙한 제안과 경쟁하기 위해 새로운 참가자들이 들어오는 것이 더 어려워질 것입니다.
 

거의 모든 것에 챗봇이 있을 것

이러한 변화는 우리의 일상생활, 비즈니스, 그리고 사회 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미칠 것입니다. AI의 진화는 우리가 정보를 처리하고, 의사결정을 내리며, 심지어는 우리가 서로를 이해하는 방식을 바꿀 것입니다. 이러한 변화를 이해하고 적응하는 것은 우리 모두에게 중요한 도전이 될 것입니다. 그러나 이 도전을 극복함으로써, 우리는 더 효율적이고, 더 연결된, 그리고 더 지능적인 세상을 창출할 수 있을 것입니다.

서론

최근 IBM 기업가치연구소(IBV)와 옥스퍼드 이코노믹스가 발표한 연구 보고서에 따르면, 글로벌 CEO들은 생성형 AI 기술의 도입과 활용에 있어 새로운 사업 전략을 세우는 것을 중요하게 생각하고 있다. 26개 산업 분야, 30여 개 국가에 걸친 2,500명의 CEO를 대상으로 실시한 이 연구는 생성형 AI 기술이 기업 경영에 미치는 영향을 심층적으로 분석했다. 이번 블로그에서는 해당 연구의 주요 내용을 살펴보고, CEO들이 생성형 AI를 활용해 어떻게 경쟁 우위를 확보할 수 있을지 논의해 보겠다.

1. 생성형 AI 도입의 필요성

보고서에 따르면, 62%의 글로벌 CEO들이 경쟁 우위를 유지하기 위해 경쟁사보다 더 많은 위험을 감수할 것이라고 밝혔다. 이는 기존의 비즈니스 모델만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것을 의미한다. 생성형 AI는 이러한 변화의 핵심 기술로 떠오르고 있으며, 2026년까지 성장을 위해 생성형 AI를 활용할 것이라고 응답한 CEO는 49%에 달했다. 그러나 현재 생성형 AI를 시험 운영 중인 기업은 절반에도 못 미치고, 24%는 아무런 조치를 취하지 않고 있다.

2. AI 도입의 어려움과 직원들의 인식 변화

생성형 AI의 도입에는 기술적인 문제뿐만 아니라 조직 문화와 인식의 변화도 필요하다. 많은 직원이 생성형 AI를 자신을 도와줄 도구로 인식하기보다는 자신에게 위협이 될 수 있는 요소로 받아들이고 있다. 따라서 AI 기술이 업무를 더 쉽고 보람 있게 만들 수 있다는 점을 직원들에게 이해시키는 것이 중요하다. 조사에 따르면, 약 2/3의 CEO가 기술 자체보다 사람들의 수용도가 성공에 더 큰 영향을 미칠 것이라고 답했다.

3. 안전 장치와 거버넌스 구축

AI 솔루션의 안전한 도입과 운영을 위해서는 초기 설계 단계부터 거버넌스를 구축하는 것이 필요하다. CEO의 68%는 AI 솔루션을 설계할 때부터 안전 장치를 마련해야 한다고 답했으며, 유효한 AI 거버넌스 없이는 신뢰할 수 있는 AI를 구현할 수 없다는 응답이 3/4에 달했다. 하지만 현재 제대로 된 AI 거버넌스를 갖추고 있다고 응답한 비율은 39%에 불과했다.

4. 새로운 사업 전략의 수립

CEO들은 현재 자사의 기술 수준과 시장 내 입지를 냉정하게 평가하고, 향후 몇 년간 지속될 시장의 불확실성에 대비해야 한다. IBM 컨설팅 김현정 대표는 “생성형 AI가 비즈니스에 실질적인 효과를 불러오기를 기대하지만, 새로운 기술 도입에는 항상 위험이 수반된다”고 언급했다. 따라서 CEO들은 생성형 AI를 통해 경쟁에서 앞서 나가기 위해 차별적이고 적극적인 대응 전략을 마련해야 한다.

결론

생성형 AI는 비즈니스 모델 혁신의 핵심 요소로, 이를 성공적으로 도입하기 위해서는 기술뿐만 아니라 조직 문화와 직원들의 인식 변화가 필요하다. 또한 초기 설계 단계부터 안전 장치와 거버넌스를 마련해 신뢰할 수 있는 AI 환경을 구축하는 것이 중요하다. 글로벌 CEO들은 이러한 변화를 통해 새로운 사업 전략을 수립하고, 고위험 고수익 경영을 추구함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것이다. 이번 IBM 연구는 생성형 AI 시대를 대비하는 CEO들에게 중요한 시사점을 제공하며, 향후 경영 전략 수립에 있어 귀중한 자료가 될 것이다.

ChatGPT의 등장으로 우리 삶에 혁명적인 변화가 일어나고 있다. 이는 1990년대 후반 인터넷의 도입과 유사하게, 정보 접근성 및 커뮤니케이션 방식을 근본적으로 바꿨다. ChatGPT는 개인 맞춤형 정보 제공, 실시간 학습 지원, 새로운 비즈니스 모델 창출 등 여러 분야에서 변화를 주도하고 있다.

이러한 기술 혁신은 교육, 비즈니스, 사회 전반에 걸쳐 새로운 기회를 열며, 우리의 일상과 업무 방식을 크게 개선하고 있다.

​

미래에 경쟁력을 유지하려면 ChatGPT를 효과적으로 활용하는 것이 필수적이다.

​

용어 정리

GPT: Generative Pretrained Transformer

GPT-4o: 여기서 'o'는 '옴니(Omni)'를 의미하며, 라틴어로 '모든'을 뜻합니다.

DALL-E: 미술가 Salvador Dalí와 픽사의 캐릭터 WALL-E의 합성어

​

ChatGPT 웹사이트에 접속하면 GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o, DALL-E 등의 다양한 옵션을 선택할 수 있다 (아래 그림). 이들 모델 간의 차이를 직관적으로 이해하기 어려울 수 있어, 각 모델의 특징을 살펴보고자 한다.

​

GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, DALL-E는 모두 OpenAI의 인공지능 모델이지만, 각각의 기능과 용도가 다르다. 이들 모델을 비교해보겠다.

출처: ChatGPT

​GPT-3.5

출시 시기: 2021년

기능: 텍스트 생성, 번역, 질문 응답, 요약 등 다양한 언어 관련 작업 수행. 이전 버전보다 성능이 크게 향상되어 더 정교한 언어 이해와 생성 능력 제공.

주요 사용 사례: 챗봇, 글쓰기 도우미, 고객 지원, 콘텐츠 생성 등.

​

GPT-4

출시 시기: 2023년

기능: GPT-3.5보다 높은 성능을 자랑하며, 더 많은 파라미터를 통해 텍스트 이해 및 생성 능력이 향상됨. 복잡한 언어 작업과 세밀한 문맥 이해 가능.

주요 사용 사례: 법률 문서 작성, 고급 기술 문서 작성, 복잡한 고객 문의 처리 등.

​

GPT-4 Turbo

출시 시기: 2023년 후반

기능: GPT-4의 경량화 버전으로, 비슷한 성능을 유지하면서 더 빠르고 비용 효율적인 모델. 실시간 응답이 필요한 상황에서 유용.

주요 사용 사례: 대화형 AI, 실시간 챗봇, 빠른 텍스트 생성 및 처리 작업 등.

​

GPT-4o

출시 시기: 2024년 5월 14일

기능: GPT-4 Turbo보다 2배 빠르고 가격은 절반. 텍스트, 비전, 오디오 처리를 실시간으로 통합하여 처리 가능.

​

DALL-E

출시 시기: 초기 버전 2021년, 업데이트 버전 그 이후

기능: 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 모델. 텍스트에서 시각적 개념을 이해하고 이를 바탕으로 창의적이고 현실감 있는 이미지 생성.

주요 사용 사례: 디지털 아트 생성, 광고 및 마케팅 소재 제작, 그래픽 디자인, 제품 컨셉 아트 등.

​

비교 요약

기능: GPT-3.5와 GPT-4 시리즈는 텍스트 기반의 자연어 처리에 중점을 두고 있으며, 각 버전은 더 높은 성능과 정교함을 제공한다. 반면, DALL-E는 텍스트에서 이미지를 생성하는 데 특화되어 있다.

성능 및 용도: GPT-4는 GPT-3.5보다 더 정교한 언어 처리 능력을 제공하며, GPT-4 Turbo는 이 성능을 유지하면서도 속도와 비용 효율성을 강화한 모델이다. DALL-E는 텍스트를 시각적으로 표현하는 데 특화되어 있다.

사용 사례: GPT 모델들은 주로 언어 관련 작업(텍스트 생성, 번역, 요약, 대화)에서 활용되며, DALL-E는 이미지 생성과 관련된 창의적 작업에서 사용된다.

​

이처럼 각 모델은 고유의 강점을 가지고 있으며, 특정 작업과 요구 사항에 따라 적절히 선택하여 사용할 수 있다.