딜로이트가 최근 발간한 '2분기 인사이트 보고서'에 따르면, 기업 리더 79%는 향후 3년 이내에 생성형 인공지능(AI)이 조직을 혁신할 것으로 기대한다고 답했다. 반면 이 중 25%만이 생성형 AI 도입과 관련된 위험에 대처할 준비가 되어 있다고 답했다. 이와 같이 비즈니스 리더가 생성형 AI 잠재력을 인지하고 있지만 '어떻게 생성형 AI를 활용하고 준비해 디지털 혁신을 이뤄 내고 경쟁 우위를 확보할 수 있을까'에 대한 고민이 크다.
생성형 AI를 활용해 한 단계 도약하기 위해 고민 중인 기업이라면, 아래 5가지 단계를 순차적으로 검토하면서 생성형 AI를 기업 내 도입하기를 권한다.
첫 번째 단계는 기업 내 생성형 AI로 구현할 수 있는 가치를 구체화하는 것이다.
생성형 AI 방대한 기능과 잠재력을 이해하고 기업 업무 전반에 대한 재설계를 통해 어떤 부가가치를 만들어 낼 수 있는지 검토해야 한다. 개발부터 대량 맞춤형 콘텐츠 생성, 간단한 업무지원을 통한 개인 차원 업무 생산성 향상까지 다양한 범위에서 전사적으로 어떻게 생성형 AI 혜택을 볼 수 있을지를 점검해야 한다.
두 번째는 생성형AI 한계점을 이해하는 것이다. 생성형 AI를 통해 업무 생산성을 향상할 수 있다는 것은 분명하나 기업 차원의 활용에는 제한적일 수밖에 없는 부분이 있다. 생성형 AI가 신뢰와 투명성이 부족하며 기업의 특수한 상황을 고려한 맥락을 이해하고 있지 못하고 있기 때문이다.
AI 가치와 한계점을 이해했다면 세 번째로는 생성형 AI와 자동화라는 새로운 패러다임으로 전환해야 한다. 생성형 AI를 업무 환경에 성공적으로 통합하기 위해서는 자동화가 필수적이다. 생성형 AI를 자동화 플랫폼에 결합시키게 되면 업무 전반에 걸친 생산성을 높일 수 있다. 맥락에 맞는 일을 할 수 있게 돼 생성형 AI 잠재력을 최대치로 실현할 수 있다.
네 번째로는 생성형 AI가 가진 리스크를 파악해야 한다. 안정성, 편향성, 데이터 프라이버시는 생성형 AI가 해결해야 할 중요한 과제다. 자동화와 생성형 AI의 결합을 통해 최대치의 가치를 얻기 위해서는 시스템 신뢰도를 강화해야 하며 이를 위한 강력한 거버넌스와 제어 기능이 필요하다.
예를 들어 유아이패스 'AI 트러스트 레이어'와 같은 관리 프레임워크를 통해 생성형 AI 모델이 데이터와 인사 정책에 따라 적절하게 관리되도록 통제할 수 있어야 한다. 이를 통해 기업은 생성형 AI 사용에 필요한 가시성을 확보하면서 동시에 한국 개인정보보호위원회(PIPC)와 각국에서 제시하는 컴플라이언스 가이드라인과 같은 지침을 준수할 수 있다.
마지막 단계는 생성형 AI를 위한 완벽한 클라우드 파트너를 선택하는 것이다. 생성형 AI와 자동화의 힘은 이를 지원하는 인프라 없이는 불가능하다. 최근 유아이패스는 AWS와 파트너십을 맺어 유아이패스 AI 기반 비즈니스 자동화 플랫폼을 AWS 엔터프라이즈용 클라우드 인프라, AI 서비스 및 클라우드 컨택 센터 솔루션과 간편하게 통합할 수 있도록 기반을 마련했다.
생성형 AI는 비즈니스 전반에 걸쳐 전사적으로 지능형 자동화를 실행할 수 있는 환경을 제공해 주고 있다. 더 많은 가치를 제공하며 업무 생산성을 증진시키는 원동력으로 손색이 없다.
앞으로의 일터는 인간과 기계가 함께 일하는 업무 환경이 될 것이다. 더욱 전문화된 시스템이 등장할 것이고 기계 지능은 보다 뛰어나질 것이다. 이런 상황 속에서 기업은 생성형AI 때문에 경쟁에서 뒤쳐지지는 일이 없도록 AI 잠재력과 한계, 위험요인을 철저히 파악해야 한다. 자동화 플랫폼과 결합을 통해 각 기업 고유한 업무 환경에서 생산성을 극대화하면서도 문제없이 활용할 수 있는 환경 조성에 신경 써야 할 때다.
조의웅 유아이패스 코리아 지사장 euiwoong.jo@uipath.com
