[매경이코노미=민세훈 베인앤드컴퍼니 파트너] 당신의 회사가 생성형 AI(Generative AI)를 쓸지 말지 망설이고 있는가? 그렇다면 이미 인터넷과 아이폰 등장에 맞먹는 ‘역대급’ 혁신의 모멘텀을 놓치고 있을지 모른다.

​챗GPT가 전 세계 주목을 받기 시작한 지는 불과 반년도 되지 않았다. 하지만 챗GPT로 대표되는 ‘생성형 AI’는 이미 거의 모든 산업계에 빠르게 파고들고 있다. 베인이 최근 주요 기업 경영진 500여명을 대상으로 설문조사를 벌인 결과, 응답자 40%가 “생성형 AI를 이미 도입했거나 도입을 검토 중”이라고 답했다.

생성형 AI를 ‘콜센터 직원을 대체할 성능 좋은 챗봇’ 정도로 생각해서는 곤란하다. 최고경영자는 시각을 넓혀야 한다. 현명한 기업은 생성형 AI를 ‘이해·추론·생성의 엔진’, 즉 사람과 힘을 합쳐 문제를 해결할 우수한 두뇌로 여긴다. 단순히 지식 노동을 대체할 로봇이 아니라 기업과 소비자, 구성원이 소통하는 방식이나 비즈니스 모델을 180도 혁신하기 위한 촉매제로 활용한다. 예컨대, 미국 식료품 구매대행 서비스인 인스타카트(Instacart)는 생성형 AI를 활용해 비즈니스 모델을 확 바꾸겠다는 계획을 내놨다. 기존에는 소비자가 반찬거리를 구입하려면 당근, 고기, 토마토 등 구입하고 싶은 품목을 일일이 검색하고 비교해서 골라야 했다. 앞으로는 생성형 AI를 활용해 소비자가 이번 주말에 만들어 먹을 식단을 물어 볼 수 있다. 예산, 건강 상태, 요리 실력, 이미 가진 재료 등을 감안해 식단을 짜주고 재료 구매 옵션을 제공하는 식이다. 생필품을 구매하는 과정에서 실생활 패턴이 얼마나 소외됐는지 곱씹어보면, 생성형 AI의 ‘전복적(顚覆的) 잠재력’을 짐작해볼 수 있다.

생성형 AI는 운영 속도와 비용 절감 측면에서도 잠재력이 크다. 신입사원이 ‘한 사람’ 몫을 수행하게 만들기까지 상사의 지난(至難)한 노력과 인내심, 자원이 투입된다. 생성형 AI는 무수한 신입사원을 훈련시키는 노력을 줄일 수 있다. 이미지, 텍스트, 음성 등 비정형 데이터 형태로 존재하는 회사만의 노하우와 고유한 정보를 효율적으로 AI 두뇌 안에 넣어 원하는 콘텐츠를 생성한다.

기업이 생성형 AI 도입을 미루는 이유도 분명하다.인공지능 시스템을 아직 신뢰하지 못하거나 당장 무엇을 해야 할지 판단하기 어려워서다. 가장 큰 걸림돌은 데이터 유출 위험과 인공지능이 내놓는 ‘그럴싸한 오답’, 혹은 업계에서 환각(Hallucination)이라고 부르는 현상이다. 이는 기업 경쟁력과 신뢰를 무력화시키거나, 큰 법적 책임과 직결될 수 있다. 데이터 유출 위험은 활용안 (use case) 별 데이터 특성, 기대 성능, 산업의 규제의 특성을 넓게 고려하여 최선의 모델과 호스팅 환경을 선택하여 풀어야 한다. ‘환각’문제는 기업의 데이터와 노하우가 문제 해결의 열쇠다.

AI 기술 발전이 긴 겨울을 지나 중요한 변곡점으로 빠르게 돌진하고 있다. 생성형 AI는 과거 인터넷과 스마트폰을 뛰어넘는 패러다임의 전환을 일으킬 것으로 보인다.

기업에 가장 중요한 것은 생성형 엔진의 가치와 용도에 대해 각자의 관점을 형성하는 일이다. 실제로 활용해보고 노하우를 쌓아갈 때 우리는 ‘아하’ 모멘트를 만난다. “꼭 지금 해야 하는가”를 묻기보다는 “Why not?(하지 않을 이유가 있나?)” 이라는 생각으로 준비할 때다.

[본 기사는 매경이코노미 제2214호 (2023.06.21~2023.06.27일자) 기사입니다]

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