모든 회사가 고려해야 할 생성적 AI 사용 사례

게시 됨: 2023-11-07

제너레이티브 AI(Gen AI)란 인간과 비슷한 수준의 콘텐츠를 만들 수 있는 인공지능의 일종을 말한다.

이를 달성하기 위해 Gen AI 솔루션은 학습된 방대한 양의 데이터에서 패턴, 구조 및 기능을 식별하는 방법을 학습합니다. 그런 다음 알고리즘은 이 지식을 사용하여 새로 생성된 콘텐츠에서 동일한 매개변수를 재현합니다.

OpenAI의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 주요 생성 AI 사례 중 하나입니다. 하지만 이 기술의 마법은 텍스트 생성 그 이상으로 확장됩니다.

Synthesia.io, Runway 및 Wondershare Filmora와 같은 플랫폼은 비디오 콘텐츠를 만들고 향상시키는 데 도움이 됩니다. DALL·E 2 및 Canva의 AI 이미지 생성기와 같은 고급 그래픽 디자인 도구는 이미 인간 디자이너와 경쟁하고 있습니다. 또한 이제 Ecrett Music, Soundraw 및 MusicLM과 같은 도구를 사용하여 로열티 없는 음악을 만드는 것이 가능해졌습니다. 이러한 도구를 사용하면 텍스트 프롬프트나 특정 테마 및 분위기에 따라 음악을 작곡할 수 있습니다.

콘텐츠 제작 영역 외에도 강력한 생성 AI 사용 사례에는 고객 서비스 및 지원 작업 자동화, 고객 경험 개인화, 기업의 분석 기능 강화, 복잡한 시나리오 모델링 등이 포함됩니다.

Gen AI 사용 사례 중 하나 이상을 시도하기 위해 생성 AI 개발 회사와 파트너십을 맺을 생각이라면 이 기술의 혁신적인 잠재력을 좀 더 잘 이해하도록 도와드리겠습니다.

기업의 생성적 AI 사용 사례

지난 몇 달 동안 ITRex 혁신 분석가는 고객에게 생성 AI 및 비즈니스 사용 사례를 교육하기 위해 여러 블로그 게시물을 작성했습니다.

현재 Gen AI 기사 시리즈에서는 다음 주제를 다룹니다.

  • 전통적 인공지능과 생성적 인공지능의 비교
  • 의료, 소매, 공급망 관리 분야의 생성적 AI 애플리케이션 요약

따라서 이 기사에서는 생성 인공 지능의 산업별 사용 사례를 다루지 않습니다. 대신, 이 첨단 기술이 어떤 프로세스와 작업을 강화하거나 완전히 자동화할 수 있는지 알려드리겠습니다.

또 다른 중요한 발언.

비즈니스에 대한 생성적 AI 사용 사례를 탐색할 때 일반적으로 두 가지 기본 경로가 있습니다.

  • 첫 번째는 ChatGPT, Synthesia.io 등과 같은 상용 제품을 활용하는 것입니다. 이 제품은 특정 데이터 세트를 사용하여 고유한 비즈니스 요구 사항에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스와 통합 도구를 제공하므로 AI에 대한 광범위한 배경 지식이 없는 사람들에게도 적응 프로세스가 상대적으로 간단합니다.
  • 두 번째 옵션은 GPT-3, BERT 또는 그 후속 모델과 같은 적절한 AI 기반 모델을 선택하고 이를 데이터로 교육하는 것입니다. 이 접근 방식은 AI의 동작과 결과에 대한 더 높은 수준의 사용자 정의 및 제어를 제공하지만 기술 전문 지식, 리소스 및 시간 측면에서 더 많은 투자가 필요합니다.

세 번째 옵션도 있습니다. 즉, 처음부터 생성 AI 모델을 구축하는 것입니다. Microsoft, Google, Tesla의 지원을 받는 유니콘 스타트업이 아니고 시스템에 3000억 단어를 공급할 수 있는 컴퓨팅 리소스와 기술 전문 지식이 없다면 이 경로를 사용하지 않는 것이 좋습니다. ChatGPT를 훈련하세요). 완전 맞춤형 AI 솔루션을 개발하는 데 드는 비용도 엄청날 수 있습니다.

더 이상 고민하지 말고 비즈니스에서 생성적 AI 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

상위 5개 생성 AI 사용 사례

1. 인간미를 유지하는 자동화된 고객지원

즉각적인 생성 AI 사용 사례 중 하나는 실시간 채팅, 전화 통화, 이메일을 통해 받은 고객 문의에 즉각적인 응답을 제공하는 것입니다.

고객 서비스를 완전히 자동화하는 것 외에도 기업은 생성 AI를 활용하여 인간 전문가의 작업을 강화할 수 있습니다. 지능형 비서는 정보 검색, 통화 요약, 통화 기록 분석과 같은 작업을 자신 있게 처리합니다. 이를 통해 고객 지원 관리자는 고객이 직면한 일반적인 문제를 식별하고, 고객 서비스가 부족한 문제 영역을 강조하고, 피드백을 사용하여 제품과 서비스를 세부적으로 조정할 수 있습니다.

고객 서비스의 생성적 AI 애플리케이션에는 초개인화도 포함됩니다. 단어 선택, 말하는 속도, 목소리 톤과 같은 통화 녹음의 미묘한 패턴을 분석함으로써 Gen AI는 조직이 커뮤니케이션을 조정하고 고객 참여와 충성도를 향상시킬 수 있는 맞춤형 제안을 제시하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그렇다면 고객 서비스에서 생성 AI의 예는 무엇일까요?

Hotels.com 및 Vrbo.com과 같은 세계 최고의 휴가 및 항공편 예약 플랫폼을 지원하는 여행 기술 회사인 Expedia Group은 ChatGPT를 Expedia 앱에 통합했습니다.

이제 사용자는 Expedia 웹사이트에서 항공편과 숙박 시설을 검색하는 대신 여행사에 문의하는 것처럼 AI 기반 개인 비서에게 여행 조언을 요청할 수 있습니다. ChatGPT는 여행지, 호텔, 교통수단에 대한 추천을 제공할 수 있습니다. 그러면 사용자는 앱에서 제안된 위치를 북마크에 추가하고 선택한 날짜에 이용 가능 여부를 확인할 수 있습니다.

Gen AI 기반 고객 서비스 자동화를 활용하기 위해 Expedia는 날짜 범위, 호텔 위치, 객실 유형 및 가격 요구 사항을 포함하여 엄청난 1조 2600억 개의 변수를 식별하고 이해하도록 OpenAI의 기술을 교육했습니다. 또한 지능형 비서는 Expedia의 항공편 데이터를 사용하여 특정 날짜의 가격을 과거 가격 추세와 비교하고 변동을 추적합니다. 이 정보를 통해 여행자는 예약하고 보상을 받을 수 있는 최적의 시간을 결정할 수 있습니다.

따라서 고객 지원을 위해 생성적 AI 솔루션을 사용하면 회사가 대기 시간을 줄이고 만족도를 높이며 고객 서비스 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. Accenture의 A New Era of Generative AI for Everything 보고서에 따르면 작업 자동화 및 증강에 대한 기술의 잠재력은 은행, 보험, 자본 시장, 에너지 및 유틸리티 분야에서 특히 높습니다. 전반적으로 고객 서비스에 대화형 및 생성형 AI를 채택하면 기업은 관련 비용을 최대 30%까지 줄일 수 있습니다.

2. 가시적인 성과를 내는 콘텐츠 마케팅

마케팅 부서는 지금까지 생성 인공 지능의 주요 수혜자였습니다. 추천 엔진의 예측력을 높이는 것부터 지능형 광고 배치를 활용하는 것까지 Gen AI가 향상시킬 수 없는 디지털 마케팅 작업은 없습니다.

그러나 생성 AI 애플리케이션의 가장 큰 비중은 콘텐츠 제작을 중심으로 이루어집니다.

Gen AI는 단 몇 초 만에 특정 주제에 대해 상황에 맞게 관련성이 높고 일관된 콘텐츠를 제작합니다. 이에 비해 숙련된 작가는 1,000 단어로 된 블로그 게시물을 다듬는 데 2~6시간을 소비합니다.

전체 디지털 콘텐츠의 25%가 이미 Gen AI에서 제작되었다는 사실은 놀라운 일이 아닙니다.

미래 지향적인 브랜드는 생성적 AI 도구를 사용하여 소셜 미디어 공지, 블로그 게시물, 제품 설명, 링크 구축을 위한 기사, 판매 이메일 및 프레젠테이션용 사본을 작성하고 편집합니다. 콘텐츠 마케팅 비용을 줄이기 위해 사내 작가를 해고하는 경우도 있다.

그러나 장애가 있습니다(또는 여러 장애가 있습니다).

대규모 언어 모델은 사용자 질문에 대한 응답으로 환각을 일으키거나 허위 또는 조작된 정보를 제시하는 경향이 있습니다. 이러한 단점은 LLM이 불완전하거나 오류가 있을 수 있는 빠른 양의 데이터에 대해 훈련된다는 사실에서 비롯됩니다.

또한 ChatGPT와 같은 생성적 AI 솔루션은 아직 인터넷에 액세스할 수 없기 때문에 더 높은 가치의 콘텐츠에 대한 통계, 인용문 및 기타 정보를 찾을 수 없습니다.

SEO Core AI 및 Bramework와 같은 전문 ChatGPT SEO 플러그인의 가용성에도 불구하고 실시간 연결이 부족하여 검색 엔진 최적화(SEO)의 생성 AI 애플리케이션이 단순히 키워드 아이디어 및 콘텐츠 주제를 제안하는 것으로 제한됩니다.

그렇다면 콘텐츠 마케팅에 성공적인 생성 AI 사례가 있습니까?

여기 ITRex에서는 거의 1년 동안 콘텐츠 제작을 위해 Gen AI 기반 도구를 사용해 왔습니다. HR팀의 공석 설명 편집부터 기술 기사 작성까지 다양한 작업에서 기술을 테스트했습니다.

콘텐츠 마케팅에서 생성적 AI 사용 사례를 탐색함으로써 작가의 생산성이 30% 이상 향상되었습니다. 즉, 이제 작가는 경쟁사 및 고객 조사와 해당 분야 전문가와의 상호 작용에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

다음을 포함한 다양한 작업에서 개선 사항이 눈에 띄게 나타났습니다.

  • 초기 연구 . Gen AI 도구는 작가가 자동화된 데이터 수집이나 생물정보학의 기계 학습 사용과 같은 복잡한 기술 주제에 대해 머리를 숙이고 추가 연구를 안내하는 데 도움이 됩니다.
  • 콘텐츠 초안 작성 . Gen AI가 제작한 사본은 기사 및 그 일부의 초기 초안 역할을 할 수 있습니다. 우리 콘텐츠 팀은 통계 데이터, 평판이 좋은 연구 논문에 대한 참조, 기술 전문가의 의견 및 관련 사례 연구를 통해 이러한 초안을 강화합니다.
  • 컨텐츠 편집 . 주요 생성 AI 애플리케이션 중 하나에는 스마트 알고리즘을 통해 인간이 작성한 콘텐츠를 실행하여 문법 오류와 스타일 불일치를 감지하고, 지나치게 긴 문장을 더 작은 문장으로 나누고, 인기 있는 온라인 출판물 스타일로 기사를 편집하는 것도 포함됩니다.

귀하의 회사는 실험을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.

데이터에 대해 상용 도구를 교육하거나 기초 LLM을 재교육함으로써 검색 엔진에서 좋은 순위를 매기고, 관련 트래픽을 웹 사이트로 유도하고, 웹 사이트 방문자를 리드로 전환하는 고도로 개인화되고 효과적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

3. 가치를 창출하는 비즈니스 프로세스 자동화

비즈니스 프로세스 자동화(BPA) 환경은 오랫동안 로봇 프로세스(RPA)와 지능형 프로세스 자동화(IPA) 솔루션이 지배해 왔습니다. 이러한 기술이 서로 어떻게 비교되는지 알아보려면 BPA, RPA 및 IPA 기사를 확인하세요.

규칙 기반 또는 AI 주입 BPA 도구와 비교할 때 생성 AI 애플리케이션은 더 광범위하고 복잡합니다. 그들의 혁신적인 힘은 Gen AI의 자연어 이해 능력에서 비롯됩니다.

언어 기반 작업이 전체 업무 활동의 25%를 차지한다는 점을 감안할 때 비즈니스의 생성적 AI 사용 사례는 다음을 포함한 다양한 프로세스와 워크플로를 포괄합니다.

  • 프로젝트 관리 애플리케이션에서 작업 우선순위 지정, 회의 예약, 이메일 정리 등 관리 활동 수행
  • IT 인프라 전반에 걸쳐 정확한 정보를 검색하고 대화형 인터페이스를 통해 콘텐츠를 요약합니다.
  • 표준 또는 사용자 정의 문서 및 보고서를 자동으로 생성
  • 기술 시스템에 정보 입력

Gen AI의 주요 장점은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하고 역량을 개선하는 능력입니다. 딥 러닝 기반 IPA 솔루션도 이를 수행하지만 처음부터 훈련 데이터에 덜 노출되므로 의사 결정 가능성이 낮습니다.

McKinsey에 따르면 생성 AI 및 기타 기술을 전략적으로 사용하면 직원의 시간을 차지하는 작업의 최대 70%를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 연간 3.3%의 개선율로 생산성이 눈에 띄게 증가할 수 있습니다.

4. 누구나 접근 가능한 데이터 분석

ITRex 팀은 오랫동안 데이터 민주화, 즉 기술 전문 지식에 관계없이 조직 내 모든 개인이 정보 및 데이터 분석 통찰력에 액세스할 수 있도록 옹호해 왔습니다.

우리는 세계 최대의 소매, 의료, 미디어 및 엔터테인먼트 회사를 위한 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션과 AI 기반 증강 분석 도구를 만들어 왔습니다.

적절하게 수행된 EAI(엔터프라이즈 애플리케이션 통합), 전문적인 데이터 관리, AI 분석 및 효과적인 사용자 인터페이스 설계 덕분에 우리는 고객이 자산 관리 및 유지 관리 운영을 개선하고 비용 절감 영역을 정확히 파악하며 생산성을 높일 수 있도록 지원했습니다.

생성적 AI 사용 사례를 활용함으로써 고객은 개념을 더욱 발전시켜 셀프 서비스 BI 및 AI 증강 분석 시스템을 여러 가지 방법으로 향상할 수 있습니다.

  • 전략적 의사결정 . BI 도구는 복잡한 비즈니스 데이터를 이해하는 데 도움이 되지만, 데이터 분석의 생성적 AI 애플리케이션에는 잠재적 전략 개발, 추세 예측 및 자동 보고서 생성이 포함됩니다.
  • 더 높은 수준의 자동화 . 셀프 서비스 BI가 최종 사용자를 위한 데이터 분석을 단순화하고 자동화하는 반면, 생성 AI는 운영 데이터를 기반으로 통찰력, 예측 및 콘텐츠 생성을 자동화할 수 있습니다. 그런 다음 대화형 인터페이스를 통해 이러한 통찰력에 액세스하거나 적절한 프롬프트를 사용하여 그래프로 변환할 수 있습니다.
  • 사전 분석 . 셀프 서비스 BI는 반응형인 경우가 많습니다. 즉, 직원이 통찰력을 얻으려면 데이터를 쿼리해야 합니다. 생성적 AI는 명시적인 쿼리 없이 실제 문제에 대한 솔루션을 제공하면서 적극적으로 대응할 수 있습니다.
  • 시나리오 모델링 . 생성적 AI는 가능한 결과를 시뮬레이션하거나 데이터 기반 제안을 생성하여 사용자가 복잡한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 조직의 32%가 이미 분석 관련 생성 AI 사용 사례를 활용한 것으로 나타났습니다. 설문 조사에 참여한 응답자 중 34%는 경쟁력 향상(52%), 제품의 기능 또는 성능 향상(45%) 등 상당한 이점을 얻었습니다.

Gen AI는 회사가 처음부터 AI 모델을 교육할 필요가 없기 때문에 데이터 분석 비용도 잠재적으로 줄일 수 있습니다. 그러나 생성적 AI 지원 분석의 이점을 최대한 활용하려면 모델 교육을 위한 데이터를 소싱하고 형식을 지정해야 합니다. 이 분야에 대한 지식을 높이려면 데이터 준비 가이드를 확인하세요.

5. 혁신을 촉진하는 직원 온보딩 및 교육

조직의 혁신 능력을 약화시키는 수많은 AI 구현 과제가 있습니다. 여기에는 개발 프로세스 후반에 나타나는 기술 장애물, AI 개념 증명(PoC) 확장 실패, AI 채택을 둘러싼 윤리적 문제가 포함됩니다.

변화에 대한 저항을 일으키는 것은 인공지능의 윤리적, 도덕적 영향입니다. 즉, 기업 임원의 49%가 디지털 혁신의 주요 장벽이라고 답했습니다.

생성 AI에 대한 유망한 사용 사례가 너무 많기 때문에 직원이 지능적이고 생산성이 높은 알고리즘으로 대체되는 것을 두려워하는 것은 당연합니다. 또한 직원들은 얼마나 유용하고 직관적인지에 관계없이 수년간 의존해 온 기술 도구를 포기하는 것을 주저할 수 있습니다.

Gen AI 개척자들은 이 문제를 어떻게 해결합니까?

그 답은 효과적인 직원 교육과 온보딩에 있습니다.

최근 Asana는 회사가 AI를 비즈니스 프로세스에 통합하는 방법을 알아보기 위해 300명이 넘는 마케팅 전문가를 인터뷰했습니다. 마케팅 직원을 위한 정식 AI 교육 및 학습 관리 프로그램을 제공하는 조직은 15%에 불과한 것으로 나타났습니다! 그러나 고용주가 이러한 프로그램을 제공하는 참가자 중 55%는 12개월 이내에 AI 구현 목표를 달성할 것이라고 확신했습니다. 반면 AI 교육을 받지 못한 전문가는 23%에 불과했습니다.

직원 교육은 완벽한 생성 AI 사용 사례를 만듭니다.

직원을 위한 맞춤형 학습 경로 생성부터 교육 자료, 퀴즈 및 기타 교육 콘텐츠 자동 개발에 이르기까지 Gen AI는 학습 결과를 개선하는 동시에 학습 및 개발(L&D) 팀의 작업 속도를 높일 수 있습니다.

또한 이 기술은 HR 팀의 이력서 심사를 지원하고 지원자의 프로필을 기반으로 면접 질문을 준비함으로써 새로운 지원자의 채용 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

이러한 생성적 AI 사용 사례는 빙산의 일각에 불과합니다.

아직 모든 회사가 Gen AI를 사용하고 있는 것은 아니며 기술적인 측면과 비즈니스적인 측면 모두에서 아직 파악해야 할 부분이 많습니다.

이것이 바로 IT 임원 중 33%만이 현재 생성 AI를 조직의 최우선 순위로 고려하고 있는 이유입니다. 비록 조사 대상자의 86%가 이 기술이 미래에 조직에서 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있음에도 불구하고 말입니다.

귀하의 회사가 강력한 생성 AI 애플리케이션을 조사하고, 오류 방지 Gen AI 구현 로드맵을 개발하고, Gen AI 솔루션을 사용자 정의 또는 구축하려는 경우 ITRex가 도와드리겠습니다! 귀하의 고유한 비즈니스 요구에 가장 적합한 생성 AI 사용 사례에 대해 논의하려면 당사에 문의하십시오!

원본은 2023년 10월 31일 https://itrexgroup.com 에 게시되었습니다 .