생성 AI가 가져올 비즈니스적 변화들

아이폰의 등장 이상의 파급력 생성 ai

2007년은 비즈니스 측면에서 역사적인 사건이 있었습니다. Macworld Conference & Expo에서 Steve Jobs가 세상을 바꿀 작은 장치를 손에 들고 무대에 섰을때 iPhone은 우레 같은 박수갈채와 열광적인 기대 속에서 공개되었으며, Jobs는 "다른 휴대전화보다 말 그대로 5년 앞선 혁신적이고 마법 같은 제품"이 될 것이라고 약속했습니다.

실제로 iPhone은 게임 체인저였으며 우리가 소통하고 일하고 노는 방식을 변화시킨 모바일 혁명을 촉발했습니다. 2023년 현재 그 순간을 돌이켜보면 생성 AI의 등장이 가져올 파급 효과에 대해 많은 생각을하게 만듭니다.

iPhone이 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 바꾼 것처럼, 생성 AI는 기술이 할 수 있는 것의 본질을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 알고리즘을 사용하여 예술, 음악 또는 전체 제품 및 서비스 등 새로운 것을 생성함으로써 생성 AI는 이전에는 불가능했던 새로운 수준의 창의성과 혁신을 열 수 있습니다. 

아이폰 공개엔 당시 블랙베리보다 조금 편리한 정도의 제품 이라고 생각했던 사람들이 많았던 것처럼, ai의 등장에 따른 변화의 예측은 현재로써는 분명히 한계가 있습니다. 하지만 ai와 연결되는 산업, 데이터들이 하나씩 늘어날수록 그 파급력은 우리가 상상한 것 그 이상이 될것입니다.

효율성, 비용의 문제

AI의 출현은 특히 효율성과 비용 측면에서 비즈니스 세계에 중대한 변화를 가져올 것입니다. 기계 학습 및 자연어 처리와 같은 AI 기술이 점점 더 정교해짐에 따라 기업은 많은 일상적인 작업을 자동화하여 인력의 필요성을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

이 말은 즉, ai를 효과적으로 사용하는 기업이 보다 더 적은 자원으로 높은 생산성을 낼수 있다는 뜻이며, 이는 시장 경쟁의 원리에 따라 살아남는 기업과 살아남지 못하는 기업을 가르는 요소가 될 것입니다. 

AI가 이미 영향을 미치고 있는 핵심 영역 중 하나는 고객 서비스입니다. AI로 구동되는 챗봇과 가상 도우미는 기본적인 고객 문의를 처리하고 24시간 지원을 제공하여 인간 고객 서비스 담당자가 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다. 이는 보다 빠르고 정확한 응답을 제공하여 고객 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 기업의 고객 서비스 운영 비용도 절감합니다.

AI는 또한 기업이 공급망 관리를 최적화하고 제품 수요를 예측하고 잠재적 중단이 발생하기 전에 식별하도록 도울 수 있습니다. 이를 통해 기업은 재고 수준을 더 잘 관리하고 낭비를 줄이며 전반적인 공급망 효율성을 개선할 수 있습니다.

AI가 영향을 미치는 또 다른 영역은 금융 서비스입니다. AI 기반 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 식별할 수 있으므로 기업은 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 위험을 더 잘 관리할 수 있습니다.

출처: ai타임스

실제로 글을 작성하는 2023년 3월 25일 현재, OpenAI는 챗GPT의 플러그인 출시를 예고하며, 정보 검색이나 글작성의 영역을 넘어서는 ai의 혁신과 확장 가능성을 알렸습니다.

플렛폼 비즈니스와 생성ai

ai는 이제 기업의 데이터 베이스에 접근해 자원과 데이터를 효과적으로 관리하고, 조정하며 유의미한 결과들을 도출하게될 것입니다. 

무엇보다도 플랫폼 비즈니스와 AI의 결합을 통해 기업은 고객을 위해 고도로 개인화되고 대상이 지정된 경험을 만들 수 있습니다. AI 알고리즘은 사용자 행동, 선호도 및 관심사에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 개별 사용자에게 맞는 추천을 할 수 있습니다. 이는 고객 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 참여도와 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

또한 플랫폼 비즈니스와 AI의 결합은 완전히 새로운 제품과 서비스의 창출로 이어질 수 있습니다. 기업은 플랫폼 비즈니스 모델에서 생성된 데이터와 통찰력을 활용하여 충족되지 않은 요구 사항을 식별하고 이를 해결하는 새로운 솔루션을 개발할 수 있습니다. 예를 들어 주택 소유자와 주택 서비스 제공업체를 연결하는 플랫폼 비즈니스는 AI를 사용하여 문제가 큰 문제가 되기 전에 사전에 식별하고 해결하는 예측 유지 관리 서비스와 같은 새로운 제품을 개발할 수 있습니다.

플랫폼 비즈니스와 AI가 결합할 때 발생하는 또 다른 주요 변화는 협업과 파트너십에 대한 강조가 증가한다는 것입니다. 성공적인 AI 기반 플랫폼 비즈니스를 창출하기 위해 기업은 데이터 공급자 및 기술 공급업체에서 콘텐츠 제작자 및 서비스 공급자에 이르기까지 다양한 산업 분야의 파트너와 긴밀히 협력해야 합니다. 이러한 협업을 통해 고객에게 더 큰 가치를 제공하는 보다 강력하고 포괄적인 제품 개발로 이어질 수 있습니다.

데이터의 중요성

데이터는 비즈니스에서 항상 중요했지만 AI 시대에는 새로운 차원의 중요성을 갖게 될것입니다. 기계 학습 및 자연어 처리와 같은 AI 기술이 점점 더 정교해짐에 따라 기업이 수집하고 분석하는 데이터의 품질과 양은 AI를 활용하여 운영을 개선하고 새로운 제품과 서비스를 만들고 성장을 주도하는 능력에 직접적인 영향을 미칩니다.

AI 시대에 데이터가 중요한 이유 중 하나는 AI 알고리즘이 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하기 위해 대량의 고품질 데이터에 의존하기 때문입니다. 특정 작업을 수행하도록 AI 시스템을 훈련시키려면 기업은 당면한 작업과 관련된 대규모 데이터 세트를 AI 시스템에 제공해야 합니다. AI 시스템이 액세스할 수 있는 데이터가 많을수록 출력이 더 정확하고 신뢰할 수 있습니다.

그러나 AI 시대에 중요한 것은 데이터의 양만이 아니라 품질도 중요합니다. AI 알고리즘이 정확하고 유용한 결과를 제공하려면 학습된 데이터가 깨끗하고 체계적이며 편견이 없어야 합니다. 이를 위해서는 기업이 데이터 품질과 무결성을 보장하는 데이터 거버넌스 및 관리 관행에 투자해야 합니다.

ai 시대에 대비하기 위해 필요한것

AI 시대는 기업이 사업체를 운영하고 개인이 경쟁하는 방식에서 커다란 변화를 가져올 것입니다. 이 새로운 시대에 대비하기 위해 조직과 개인은은 AI 기술이 점점 더 중요한 역할을 하는 세상에서 성공할 수 있도록 여러 가지 준비를 해야 할 필요가 있습니다.

먼저 기업이 AI 시대를 준비하기 위해 할 수 있는 가장 중요한 일 중 하나는 데이터 관리 및 거버넌스 관행에 투자하는 것입니다. AI 알고리즘은 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하기 위해 대량의 고품질 데이터에 의존하기 때문에 기업은 사용자 개인 정보를 보호하고 데이터 위반을 방지하기 위한 적절한 안전 장치를 마련하여 책임감 있고 윤리적인 방식으로 데이터를 수집하고 사용하고 있는지 확인해야 합니다.

기업이 AI 시대를 준비하기 위해 취할 수 있는 또 다른 중요한 단계는 고급 AI 애플리케이션을 지원할 수 있는 기술 인프라에 투자하는 것입니다. 여기에는 대용량 데이터의 처리 및 분석을 지원하기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 업그레이드하고 기업이 필요에 따라 AI 기능을 확장할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼 및 기타 기술에 투자하는 것이 포함될 수 있습니다.

개인은 AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술과 전문성을 구축하는 데 집중해야 합니다. 여기에는 개인이 가지고 있는 전문지식이 ai 도구를 이용할때 어떠한 시너지를 낼 수 있는가에 대한 고찰이 필요합니다. 또한 개인이 AI 기술을 사용하는 데 필요한 기술과 지식을 습득할 수 있도록 교육 및 개발 프로그램에 꾸준히 참여하고, 노력하며 관심을 기울여야 합니다.

마지막으로 기업과 개인은 AI 시대에 앞서 나가기 위해 혁신과 실험 문화를 수용해야 합니다. 여기에는 새로운 AI 기반 제품 및 서비스를 실험하고, AI를 활용하는 새로운 비즈니스 모델을 탐색하고, 다른 조직과 협력하여 AI 기술로 구동되는 새로운 솔루션을 개발하는 것이 포함될 수 있습니다.