“스테이크를 팔지 말고, 지글거림을 팔아라 (Don’t sell the steak, sell the sizzle!)” – 엘머 휘러

<image by ba2design>

 

 

 

 

생성형 AI는 그 특성상 패턴이 쏠리는 주제에서는 흔한 답변을 하지만 분포가 넓고 불확실성이 큰 주제에서는 예상치 못한 답변을 내놓아 사람들을 놀라게 합니다. 

또한 데이터를 분석하고 해석하는 능력에 있어서도 탁월함을 보입니다.

패턴과 변주, 데이터 해석력 등이 잘 활용될 수 있는 분야 중 하나가 제품 개발, 마케팅 분야입니다. 

아이디어의 구상부터, 디자인, 프로토타입, 고객 반응 분석 및 피보팅에 이르는 일련의 과정에 이미 AI와의 협업은 시작된 것 같습니다.

일부 연구에서는 생성형 AI의 수혜를 주로 숙련된 전문가가 받고, 직원들의 창의적 기여에 대한 만족도를 저하시킬 수도 있다고 합니다.

활용할 것은 활용하되 인간적 측면에 미치는 영향도 세심하게 관찰해야 하겠습니다.

자세한 보고서 내용은 아래 확인하실 수 있습니다.

 

2. 비즈니스 직무 측면

• 마케팅 부문:
  • 개인화된 마케팅 콘텐츠 생성, 실시간 고객 행동 분석, 캠페인 자동화, 고객 여정 최적화, 콘텐츠 현지화 등 다양한 마케팅 활동 혁신
  • AI 기반 콘텐츠 생성 플랫폼 활용하여 개인화된 콘텐츠 마케팅 강화 (미카엘스 사례)
  • 생성형 AI 플랫폼 도입하여 콘텐츠 제작, 편집, 사실 확인, 법률 검토 등의 작업 자동화 (화이자 사례)
  • 마케팅 캠페인 출시 기간 단축 (글로벌 금융 서비스 회사 사례)
• 영업 부문:
  • 잠재 고객 발굴 및 평가, 영업 예측, 리드 생성 자동화, 영업 콘텐츠 개인화, 고객 상호 작용 분석 등 영업 프로세스 효율성 및 효과성 증대
  • AI 기반 Breeze Prospecting Agent 활용하여 잠재 고객 발굴 작업 자동화 및 개인화된 영업 활동 지원 (HubSpot 사례)
  • AI 기반 회의 요약, 자동 이메일 초안 작성, CRM 통찰력 통합 등 기능 제공 (Microsoft Copilot for Sales 사례)
  • AI 챗봇 활용하여 웹사이트 방문객과 상호 작용, 리드 평가 및 영업 담당자와의 미팅 예약 자동화 (소프트웨어 회사 사례)
• 고객 서비스 부문:
  • 챗봇 및 가상 에이전트를 통해 즉각적이고 개인화된 고객 지원 제공
  • 상담원의 업무 지원, 고객 문의 자동화, 지식 기반 콘텐츠 생성
  • AI 기반 상담원 지원 기능 제공하여 상담원이 고객 문의에 대한 개인화된 답변을 신속하게 생성 (Salesforce의 Agentforce 사례)
  • AI 활용하여 상담원의 응답 확장, 고객 문의의 주요 원인 파악, 품질 관리 및 상담원 코칭 자동화 (Zendesk 사례)
  • 상담원이 문제 진단 및 해결, 고객 응답 초안 작성 지원 (Microsoft Dynamics 365 Customer Service의 Copilot 사례)
  • GPT 기반 Instant Answers 기능으로 고객 문의에 대한 즉각적인 답변 제공 (eGain 사례)
• 기타 비즈니스 부문:
  • HR (채용, 온보딩, 교육), 재무 (회계 자동화, 재무 분석), IT (소프트웨어 개발, 테스트), 공급망 관리 (수요 예측, 재고 최적화), 법률 등 다양한 부서에서 생산성 향상, 비용 절감, 효율성 증대, 의사 결정 개선
  • AI 기반 코딩 보조 도구 활용하여 소프트웨어 개발자의 코딩 속도 향상 및 생산성 증대 (GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer 사례)
  • AI 기반 분석 및 통찰 플랫폼 활용하여 재무 계획 및 분석 간소화 및 예측 정확도 향상 (Deloitte의 AI Advantage for CFOs 사례)
  • AI 기반 마케팅 최적화, 고객 서비스 개선, 제조 의사 결정 지원 등 다양한 산업 및 기능에서 AI 활용 (Accenture 사례)

생성형 AI 기술의 기업 도입이 제품 개발 및 비즈니스 직무 부문에 미치는 영향 분석

 

      <이 보고서는 Google Deep Research의 도움을 받아 작성되었습니다.> – The Innovation Lab

 

서론: 생성형 AI 기술의 부상과 기업 도입의 중요성

생성형 인공지능(Generative AI)은 주어진 프롬프트나 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오, 3D 모델 등 다양한 형태의 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만들어내는 혁신적인 기술입니다. 딥러닝과 신경망 기술을 핵심으로 하는 생성형 AI는 기존 데이터의 패턴과 구조를 학습하여 인간이 만든 것과 유사한 수준의 결과물을 생성할 수 있다는 점에서 이전의 AI 기술과 차별점을 갖습니다. 특히 트랜스포머 모델의 등장과 막대한 양의 데이터에 대한 접근성이 용이해짐에 따라 생성형 AI 기술은 최근 몇 년간 눈부신 발전을 거듭해 왔으며, 소프트웨어 개발뿐만 아니라 디지털 엔지니어링, 제품 개발을 포함한 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 주도할 잠재력을 보여주고 있습니다.

생성형 AI 기술의 발전과 그 활용 가능성의 증대는 기업들이 이 기술을 적극적으로 도입하고 활용해야 하는 중요한 이유를 제시합니다. 다양한 연구와 사례들은 생성형 AI가 제품 개발 프로세스의 속도를 획기적으로 향상시키고, 아이디어 구상부터 디자인, 프로토타입 제작, 테스트에 이르는 전 과정에서 효율성을 증대시킬 수 있음을 보여줍니다. 또한, 기업은 생성형 AI를 통해 비용 절감, 생산성 향상, 고객 경험 개선 등 다양한 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 경쟁 환경이 날로 치열해지는 상황에서 혁신을 선도하고 시장에서 우위를 확보하기 위해, 국내 기업들은 생성형 AI 기술 도입을 더 이상 선택이 아닌 필수적인 전략으로 고려해야 합니다. 생성형 AI 기술 도입은 단순한 기술적 변화를 넘어, 기업의 전반적인 운영 방식과 전략에 근본적인 혁신을 가져올 수 있는 중요한 기회이며, 기업의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 자리매김할 것입니다.

생성형 AI 기술의 제품 개발 프로세스에 미치는 영향

생성형 AI 기술은 제품 개발의 전 단계에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 아이디어 구상 단계부터 디자인, 프로토타입 제작, 그리고 최종 테스트 단계에 이르기까지, 생성형 AI는 기업이 더욱 효율적이고 창의적인 방식으로 제품을 개발할 수 있도록 지원합니다.

아이디어 구상 단계

생성형 AI는 제품 개발의 첫 단계인 아이디어 구상 단계에서부터 중요한 역할을 수행합니다. 텍스트 프롬프트를 기반으로 새롭고 창의적인 제품 아이디어를 생성할 수 있으며, 고객 피드백, 소셜 미디어, 온라인 포럼 등 다양한 데이터 소스를 분석하여 시장의 아직 충족되지 않은 요구를 파악하고 새로운 사업 기회를 발굴하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 네슬레는 AI 기반의 ‘컨셉 엔진’을 활용하여 시장 트렌드와 소비자 피드백을 분석하고, 이를 바탕으로 혁신적인 제품 컨셉을 제안합니다. 완구 회사인 맷텔은 AI 이미지 생성 도구를 사용하여 텍스트로 제시된 아이디어를 기반으로 새로운 ‘핫휠’ 자동차 디자인 컨셉을 빠르게 만들어냅니다. 또한, 제너럴 모터스(GM)는 MIT와 협력하여 디자이너가 제시한 프롬프트를 기반으로 새로운 자동차 디자인을 생성하고, AI 예측 모델을 통해 소비자들이 이러한 디자인을 어떻게 평가할지 예측합니다. 이러한 사례들은 생성형 AI가 인간 디자이너가 미처 생각하지 못했던 참신한 아이디어를 제시하고, 방대한 데이터를 빠르게 분석하여 아이디어 구상 단계를 혁신적으로 가속화할 수 있음을 보여줍니다.

디자인 단계

디자인 단계에서 생성형 AI 기술은 디자이너가 수많은 디자인 옵션을 효율적으로 탐색하고, 시간과 노력을 절약하며, 사용자 맞춤형 디자인을 더 빠르게 구현할 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI 알고리즘은 텍스트 프롬프트를 기반으로 제품 컨셉의 현실적인 3D 렌더링을 생성하여 디자이너가 아이디어를 시각화하고 구체화하는 데 도움을 줍니다. 보스턴의 디자인 에이전시인 로프트(Loft)는 GPT-4를 활용하여 새로운 기타 장난감에 대한 50가지 이상의 다양한 디자인 컨셉을 빠르게 생성했습니다. 이를 통해 디자이너들은 이전에는 많은 시간을 할애해야 했던 소비자 피드백 분석 및 새로운 컨셉 스케치 작업을 크게 줄일 수 있었습니다. 또한, 가구 회사에서는 AI를 이용하여 다양한 색상, 재질, 마감의 소파 디자인을 시뮬레이션하고, 안경 회사에서는 수많은 독특한 프레임 스타일을 즉시 생성하여 디자이너가 최적의 디자인을 더 빠르게 선택할 수 있도록 지원합니다.

프로토타입 제작 단계

생성형 AI는 프로토타입 제작 단계에서 시간과 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 디지털 프로토타입 또는 모델을 생성하여 개발 과정에서 여러 제품 디자인 반복을 신속하게 테스트하고 개선할 수 있도록 하며, 최소 실행 가능 제품(MVP)의 설계, 테스트 및 제작을 가속화합니다. 지멘스는 AI를 사용하여 가상 프로토타입을 생성하고 이를 통해 제품 디자인을 빠르게 테스트하고 개선합니다. GE 연구원들은 머신러닝을 활용하여 디젤 엔진 피스톤 크라운의 최적 형상을 결정했는데, 이는 슈퍼컴퓨터를 사용하여 2일이 걸리던 작업을 AI 모델을 통해 단 몇 시간 만에 완료할 수 있게 했습니다. 자동차 회사에서는 AI를 이용하여 다양한 자동차 인테리어 디자인 옵션을 시각화하고, 이를 통해 초기 단계에서 사용자 피드백을 수집하여 실제 프로토타입 제작 전에 디자인을 개선할 수 있습니다. 이러한 가상 프로토타입 제작은 물리적 프로토타입 제작에 필요한 시간, 비용, 자원을 절약하고, 다양한 디자인 옵션을 빠르게 검증하여 제품 개발의 위험을 줄이는 데 기여합니다.

테스트 단계

제품 개발의 마지막 단계인 테스트 단계에서도 생성형 AI는 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다. AI 기반 제품 테스트는 과거 데이터를 분석하여 제품 품질을 평가하고 잠재적인 문제를 감지하며, 지속적인 개선을 통해 제품 포지셔닝을 강화합니다. 또한, 다양한 조건과 환경을 시뮬레이션하여 제품의 성능을 최적화하고, A/B 테스트를 대규모로 수행하여 최적의 조합을 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다. Zappi의 AI 컨셉 생성 에이전트는 브랜드가 제품 컨셉을 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 만들고 개선할 수 있도록 지원하며, Functionize와 같은 AI 기반 테스트 도구는 테스트 케이스 생성을 자동화하고 자체 치유 기능을 통해 테스트 스크립트 유지 관리를 용이하게 합니다. Global App Testing은 AI 알고리즘을 활용하여 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 결함을 식별하여 소프트웨어 품질을 향상시킵니다. 이러한 방식으로 생성형 AI는 제품 테스트를 자동화하고, 오류를 줄이며, 테스트 범위를 넓히고, 결과를 빠르게 분석하여 제품 개발팀이 더 나은 제품을 더 빠르게 출시할 수 있도록 지원합니다.

주요 기업 사례

다음 표는 생성형 AI를 활용하여 제품 개발 프로세스를 혁신하고 있는 주요 기업들의 사례를 보여줍니다.

표 1: 생성형 AI 기반 제품 개발 혁신 기업 사례

기업 (Company)	산업 분야 (Industry)	생성형 AI 활용 방식 (How Generative AI is Used)	주요 성과 (Key Achievements)	스니펫 (Snippet)
네슬레 (Nestlé)	식품 (Food)	AI 컨셉 엔진을 활용하여 시장 트렌드 및 소비자 피드백 기반의 새로운 제품 컨셉 제안 (Utilizes an AI concept engine to propose new product concepts based on market trends and consumer feedback)	–	5
맷텔 (Mattel)	완구 (Toys)	AI 이미지 생성 도구를 사용하여 텍스트 프롬프트 기반의 핫휠 자동차 디자인 컨셉 생성 (Uses an AI image creation tool to generate Hot Wheels car design concepts based on text prompts)	–	5
제너럴 모터스 (General Motors)	자동차 (Automotive)	MIT와 협력하여 디자이너 프롬프트 기반의 새로운 자동차 디자인 생성 및 AI 예측 모델을 통한 디자인 평가 (Collaborates with MIT to generate new car designs based on designer prompts and evaluates designs using an AI predictive model)	AI 기반 디자인으로 기존 디자인 대비 40% 경량화, 20% 강도 향상된 안전벨트 브래킷 개발 (Developed a seatbelt bracket that is 40% lighter and 20% stronger than the original using AI-based design)	5
지멘스 (Siemens)	제조 (Manufacturing)	AI를 사용하여 가상 프로토타입 생성 및 신속한 테스트 및 개선 (Uses AI to create virtual prototypes for rapid testing and refinement)	–	5
GE (General Electric)	제조 (Manufacturing)	머신러닝을 사용하여 디젤 엔진 피스톤 크라운의 최적 형상 결정 (Uses machine learning to determine the optimal shape for the crown of a piston in a diesel engine)	슈퍼컴퓨터 사용 시 2일 소요되던 백만 개의 디자인 변형 평가 시간을 AI 모델을 통해 단 몇 시간으로 단축 (Reduced the evaluation time of one million design variations from two days using a supercomputer to just a few hours using an AI model)	5
BASF	화학 (Chemicals)	Emollient Maestro를 사용하여 특정 속성을 가진 분자 식별 및 성능 예측 (Uses Emollient Maestro to identify molecules with specific properties and predict their performance)	–	5
유니레버 (Unilever)	생활용품 (Consumer Goods)	AI 도구를 사용하여 기존 대비 5배 빠른 속도로 성능이 향상된 가정용 세제 효소 개발 (Developed household cleaner enzymes with improved performance five times faster than previously possible using an AI tool)	–	5
로프트 (Loft)	디자인 에이전시 (Design Agency)	GPT-4를 활용하여 새로운 제품 기능 아이디어 제안 및 Midjourney를 활용한 시각 디자인 개선 (Utilizes GPT-4 to suggest new product feature ideas and Midjourney to refine visual designs)	디자이너 생산성 향상 및 소비자 니즈에 더 효과적으로 부합하는 제품 변경 구상 (Improved designer productivity and more effectively envisioned product changes that best address specific consumer needs)	12
크리에이티브 독 (Creative Dock)	비즈니스 컨설팅 (Business Consulting)	AI 에이전트를 활용하여 잠재 고객 인터뷰 시뮬레이션 및 비즈니스 모델 컨셉 검증 (Utilizes AI agents to simulate interviews with potential customers and validate business model concepts)	기술 개발 효율성 30% 증가, 그래픽 디자인 효율성 40% 증가, 콘텐츠 제작 속도 3배 증가, 정규직 직원 추가 없이 연간 50% 성장 달성 (Achieved a 30% increase in technical development efficiency, a 40% increase in graphic design efficiency, and a tripling of content creation speed, achieving 50% year-over-year growth without adding full-time employees)	12
미카엘스 (Michaels)	소매 (Retail)	AI 기반 콘텐츠 생성 플랫폼을 활용하여 마케팅 방식 변경 (Changed its marketing approach using an AI-powered content generation platform)	개인화된 콘텐츠 비율 20%에서 95%로 증가, 이메일 참여율 25% 증가, SMS 응답률 41% 증가 (Increased personalized content from 20% to 95%, increased email engagement rates by 25%, and SMS response rates by 41%)	13

생성형 AI 기술이 비즈니스 직무 부문에 미치는 영향

생성형 AI 기술은 제품 개발뿐만 아니라 기업의 다양한 비즈니스 직무 부문에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 마케팅, 영업, 고객 서비스 등 주요 부서에서 생성형 AI는 업무 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출하는 데 기여하고 있습니다.

마케팅 부문

생성형 AI는 마케팅 부문에서 개인화된 마케팅 콘텐츠 생성, 실시간 고객 행동 분석, 캠페인 자동화, 고객 여정 최적화, 콘텐츠 현지화 등 다양한 마케팅 활동을 혁신하고 있습니다. 이를 통해 마케터는 업무 효율성을 높이고, 고객 참여를 증대시키며, 궁극적으로 더 나은 투자 수익률(ROI)을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 미카엘스는 AI 기반 콘텐츠 생성 플랫폼을 활용하여 개인화된 콘텐츠 마케팅을 강화한 결과, 이메일 참여율과 SMS 응답률을 크게 향상시켰습니다. 화이자는 콘텐츠 공급망 혁신을 위해 생성형 AI 플랫폼인 ‘찰리’를 도입하여 콘텐츠 제작, 편집, 사실 확인, 법률 검토 등의 작업을 자동화하고 있습니다. 또한, 한 글로벌 금융 서비스 회사는 생성형 AI를 활용하여 마케팅 캠페인 출시 기간을 50% 단축하는 성과를 거두었습니다. 이러한 사례들은 생성형 AI가 마케팅 담당자가 고객 데이터를 기반으로 더욱 정교하고 개인화된 메시지를 대규모로 전달할 수 있도록 지원하며, 이는 고객 만족도 향상과 매출 증대로 이어질 수 있음을 시사합니다.

영업 부문

영업 부문에서 생성형 AI는 잠재 고객 발굴 및 평가, 영업 예측, 리드 생성 자동화, 영업 콘텐츠 개인화, 고객 상호 작용 분석 등 영업 프로세스의 효율성과 효과성을 높이는 데 활용됩니다. HubSpot의 AI 기반 Breeze Prospecting Agent는 CRM 데이터와 구매 의도 신호를 결합하여 영업 담당자의 잠재 고객 발굴 작업을 자동화하고 개인화된 영업 활동을 지원합니다. Microsoft Copilot for Sales는 영업 담당자가 이미 사용하고 있는 Teams 및 Outlook과 같은 도구 내에서 AI 기반 회의 요약, 자동 이메일 초안 작성, CRM 통찰력 통합 등의 기능을 제공하여 업무 효율성을 높입니다. 한 소프트웨어 회사는 AI 챗봇을 활용하여 웹사이트 방문객과 상호 작용하고, 회사 규모 및 산업별로 리드를 평가하며, 영업 담당자와의 미팅 예약을 자동화하여 리드 전환율을 높이고 있습니다. 이러한 사례들은 생성형 AI가 영업 담당자가 반복적인 작업을 자동화하고, 고객에 대한 심층적인 통찰력을 얻으며, 개인화된 커뮤니케이션을 통해 고객 관계를 강화하고 궁극적으로 더 많은 거래를 성사시킬 수 있도록 지원함을 보여줍니다.

고객 서비스 부문

고객 서비스 부문에서 생성형 AI는 챗봇 및 가상 에이전트를 통해 즉각적이고 개인화된 고객 지원을 제공하고, 상담원의 업무를 지원하며, 고객 문의를 자동화하고, 지식 기반 콘텐츠를 생성하는 데 활용됩니다. Salesforce의 Agentforce는 AI 기반 상담원 지원 기능을 제공하여 상담원이 고객 문의에 대한 개인화된 답변을 신속하게 생성하고 업무 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다. Zendesk는 AI를 활용하여 상담원의 응답을 확장하고, 고객 문의의 주요 원인을 파악하며, 품질 관리 및 상담원 코칭을 자동화하여 고객 서비스 품질을 향상시킵니다. Microsoft Dynamics 365 Customer Service의 Copilot은 상담원이 문제를 더 빠르게 진단하고 해결하며 고객 응답 초안을 작성하는 데 도움을 줍니다. eGain의 GPT 기반 Instant Answers 기능은 여러 참조 소스에서 관련 정보를 컴파일하여 고객 문의에 대한 즉각적인 답변을 제공합니다. 이러한 사례들은 생성형 AI가 고객 서비스 운영의 효율성을 높이고, 고객 만족도를 향상시키며, 상담원이 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 지원하여 전반적인 고객 경험을 개선하는 데 기여함을 보여줍니다.

기타 비즈니스 부문

생성형 AI 기술은 HR (채용, 온보딩, 교육), 재무 (회계 자동화, 재무 분석), IT (소프트웨어 개발, 테스트), 공급망 관리 (수요 예측, 재고 최적화), 법률 등 다양한 비즈니스 부서에서도 생산성 향상, 비용 절감, 효율성 증대, 의사 결정 개선에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, GitHub Copilot과 Amazon CodeWhisperer는 AI 기반 코딩 보조 도구로서 소프트웨어 개발자의 코딩 속도를 향상시키고 생산성을 증대시키는 데 활용됩니다. Deloitte의 AI Advantage for CFOs는 AI 기반 분석 및 통찰 플랫폼을 통해 재무 계획 및 분석을 간소화하고 예측 정확도를 향상시키는 데 도움을 줍니다. Accenture는 AI 기반 마케팅 최적화, 고객 서비스 개선, 제조 의사 결정 지원 등 다양한 산업 및 기능에서 AI를 활용하여 상당한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 사례들은 생성형 AI가 기업의 모든 기능 영역에서 자동화, 데이터 분석, 예측, 콘텐츠 생성 등을 통해 업무 방식을 혁신하고, 궁극적으로 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 보여줍니다.

주요 기업 사례

다음 표는 생성형 AI를 활용하여 다양한 비즈니스 부문에서 혁신을 이루고 있는 주요 기업들의 사례를 보여줍니다.

표 2: 생성형 AI 기반 비즈니스 혁신 기업 사례

기업 (Company)	주요 활용 부문 (Key Application Area)	생성형 AI 활용 방식 (How Generative AI is Used)	주요 성과 (Key Achievements)	스니펫 (Snippet)
화이자 (Pfizer)	마케팅 (Marketing)	AI 플랫폼 ‘찰리’를 활용하여 콘텐츠 생성, 편집, 사실 확인, 법률 검토 자동화 및 개인화된 캠페인 요소 생성 (Utilizes AI platform ‘Charlie’ to automate content creation, editing, fact-checking, legal reviews, and generate personalized campaign elements)	생산성 약 30% 증가, 에이전시 및 마케팅 운영 비용 40% 절감 가능성 (Potential to increase productivity by approximately 30% and reduce agency and marketing operations spend by 40%)	18
아마존 (Amazon)	공급망 관리 (Supply Chain Management)	과거 데이터 및 시장 트렌드 분석을 통한 수요 예측 및 재고 수준 최적화 (Forecasts demand and optimizes inventory levels by analyzing historical data and market trends)	낭비 감소, 비용 절감, 배송 시간 단축, 변화하는 시장 상황에 대한 공급망의 대응력 향상 (Reduced waste, lower costs, faster delivery times, and improved responsiveness of the supply chain to changing market conditions)	9
페덱스 (FedEx)	공급망 관리 (Supply Chain Management)	과거 데이터 및 시장 트렌드 분석을 통한 수요 예측 및 물류 운영 개선 (Forecasts demand and improves logistics operations by analyzing historical data and market trends)	–	9
GitHub	IT (Software Development)	AI 코딩 보조 도구 Copilot을 통해 코드 완성 속도 향상 및 개발 생산성 증대 (Improves code completion speed and increases developer productivity through AI coding assistant tool Copilot)	사용자들은 코드를 최대 55% 더 빠르게 완성 (Users report completing code up to 55% faster)	9
Amazon	IT (Software Development)	AI 코딩 보조 도구 CodeWhisperer를 통해 코드 완성 속도 및 작업 완료 성공률 향상 (Improves code completion speed and task completion success rate through AI coding assistant tool CodeWhisperer)	사용자들은 작업 완료 속도 57% 향상 및 성공률 27% 증가 (Users see a 57% speed boost and a 27% higher success rate in task completion)	19
델로이트 (Deloitte)	재무 (Finance)	AI 기반 분석 및 통찰 플랫폼 ‘AI Advantage for CFOs’를 통해 재무 계획 및 분석 간소화, 예측 정확도 향상, 새로운 통찰력 확보 (Streamlines financial planning and analysis, improves forecast accuracy, and unlocks new insights through AI-powered analytics and insights platform ‘AI Advantage for CFOs’)	–	52
액센츄어 (Accenture)	다양한 부문 (Various Departments)	AI 기반 마케팅 최적화, 고객 서비스 개선, 제조 의사 결정 지원 등 다양한 산업 및 기능에서 AI 활용 사례 다수 보유 (Has numerous AI utilization cases across various industries and functions, including AI-based marketing optimization, customer service improvement, and manufacturing decision support)	마케팅 비용 28% 절감, 캠페인 ROI 35% 향상, 제품 개발 시간 40% 단축 등 (Achieved results such as 28% reduction in marketing costs, 35% improvement in campaign ROI, and 40% reduction in product development time)	38

생성형 AI 도입에 따른 기업의 주요 변화

생성형 AI 기술의 도입은 기업의 기존 인력 근무 방식, 채용 방식, AI 에이전트와의 협업, 거버넌스, 워크 스타일 등 다양한 측면에 걸쳐 중요한 변화를 가져오고 있습니다.

기존 인력의 근무 방식 변화

생성형 AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 정보 접근성을 향상시키며, 데이터 분석을 지원하여 기존 인력의 생산성을 높이고, 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 콘텐츠 생성, 데이터 입력, 보고서 작성 등 시간 소모적인 작업을 AI가 대신 수행함으로써 직원들은 전략 기획, 문제 해결, 고객 관계 관리 등 보다 가치 있는 활동에 집중할 수 있게 됩니다. 그러나 일부 연구에서는 생성형 AI가 숙련된 전문가에게는 상당한 도움을 주지만, 경험이 부족한 인력에게는 그 영향이 미미할 수 있으며, 심지어 창의적 기여에 대한 만족도를 저하시킬 수 있다는 점을 지적합니다.1 따라서 기업은 생성형 AI 도입이 기존 인력의 업무 방식에 미치는 다양한 영향을 신중하게 고려하고, 기술 숙련도에 따른 영향의 차이를 이해하며, 잠재적인 직무 만족도 감소에 대한 대비책을 마련해야 합니다.

기업의 채용 방식 변화

생성형 AI 기술의 발전은 기업의 채용 방식에도 변화를 가져올 것입니다. AI 관련 기술 역량을 갖춘 인력에 대한 수요가 증가하고, 새로운 직무가 등장하며, 기존 직무의 역할과 책임이 변화할 것입니다. 기업들은 AI 전문가 채용뿐만 아니라, 기존 인력의 AI 기술 역량 강화를 위한 교육 및 훈련 프로그램 개발에도 적극적으로 투자해야 할 것입니다. 생성형 AI 시대에는 AI 기술에 대한 기본적인 이해와 활용 능력이 중요한 채용 기준이 될 것이며, 기업들은 이러한 변화에 맞춰 채용 전략을 재정비하고 내부 인력의 역량 강화를 위한 노력을 기울여야 합니다.

AI 에이전트와의 협업

생성형 AI 기반의 AI 에이전트는 아이디어 구상, 디자인, 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 고객 응대 등 다양한 업무에서 인간 직원과 협력하여 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 성공적인 협업을 위해서는 인간 직원과 AI 에이전트 간의 명확한 역할 분담, 상호 이해, 그리고 신뢰 구축이 중요합니다. 다양한 산업 분야에서 인간 직원과 AI 에이전트 간의 협업 사례가 증가하고 있으며, 이러한 협업은 새로운 가치를 창출하고 혁신을 가속화하는 데 기여하고 있습니다. 따라서 기업은 인간 직원과 AI 에이전트 간의 효과적인 협업을 위한 모델을 개발하고, 관련 교육 및 훈련 프로그램을 제공하며, 새로운 업무 프로세스를 설계하여 AI 에이전트와의 시너지를 극대화해야 합니다.

거버넌스 및 윤리적 고려 사항

생성형 AI 기술 활용에 대한 거버넌스 및 윤리적 고려 사항은 데이터 보안, 개인 정보 보호, 편향성 문제, 지적 재산권, 책임 소재 등을 포함하며, 기업은 이러한 문제에 대한 명확한 정책과 가이드라인을 수립해야 합니다. AI 모델의 학습 데이터에 내재된 편향성으로 인해 특정 그룹에 불리한 결과가 발생할 수 있으며, AI가 생성한 정보가 사실과 다르거나 오해를 불러일으킬 수 있는 위험도 존재합니다. 또한, 기업의 민감한 데이터가 AI 모델 학습 과정에서 유출될 위험도 간과할 수 없습니다. 따라서 기업은 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 위험을 최소화하기 위해 기술 도입 초기 단계부터 거버넌스 체계를 구축하고 윤리적 문제에 대한 심층적인 논의와 준비가 필요합니다.

워크 스타일 변화

생성형 AI는 업무 자동화, 유연 근무 지원, 원격 협업 강화, 의사 결정 방식 변화 등 기업의 전반적인 워크 스타일 및 조직 문화에 상당한 영향을 미칠 것입니다. AI 기반 도구는 직원들이 시간과 장소에 구애받지 않고 효율적으로 협업하고 소통할 수 있도록 지원하며, 데이터 기반의 의사 결정을 촉진하여 조직의 민첩성을 높일 수 있습니다. 생성형 AI 도입은 기업의 워크 스타일을 더욱 유연하고 효율적으로 변화시키며, 협업 방식을 혁신하고 데이터 기반 의사 결정을 장려하여 조직 문화 전반에 걸쳐 긍정적인 변화를 가져올 수 있습니다. 기업은 이러한 변화에 발맞춰 유연 근무 환경을 조성하고, 원격 협업 도구를 적극적으로 도입하며, 데이터 기반 의사 결정 문화를 정착시켜야 합니다.

결론 및 제언: 한국 기업의 생성형 AI 도입 전략 및 성공적인 활용 방안

생성형 AI 기술은 제품 개발 및 다양한 비즈니스 직무 부문에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있으며, 이는 국내 기업들에게도 상당한 기회와 도전을 동시에 제시합니다. 생성형 AI를 성공적으로 도입하고 활용하기 위해서는 명확한 목표 설정, 체계적인 준비, 그리고 지속적인 노력이 필요합니다.

한국 기업들은 먼저 생성형 AI 도입의 목표를 명확히 설정하고, 기업의 특성과 전략에 맞는 단계별 도입 계획을 수립해야 합니다. 데이터는 AI 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소이므로, 고품질의 데이터를 확보하고 관리하기 위한 데이터 인프라 구축 및 품질 관리 강화에 힘써야 합니다. 또한, AI 기술에 대한 전문적인 지식을 갖춘 인력을 확보하고, 기존 인력의 AI 활용 능력을 향상시키기 위한 재교육 및 훈련 프로그램을 적극적으로 운영해야 합니다.

생성형 AI의 효과를 극대화하기 위해서는 인간 직원과 AI 에이전트 간의 협업 모델을 개발하고 최적화하는 것이 중요합니다. 각자의 강점을 활용하여 상호 보완적인 협력을 이루어낼 수 있도록 업무 프로세스를 설계하고, 협업 과정에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방안을 마련해야 합니다. 아울러, 생성형 AI 기술의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 데이터 보안, 개인 정보 보호, 편향성 문제 등에 대한 명확한 가이드라인과 거버넌스 체계를 수립해야 합니다.

마지막으로, 생성형 AI 기술은 끊임없이 발전하고 변화하므로, 기업들은 지속적인 학습과 기술 변화에 대한 적극적인 적응 자세를 갖추어야 합니다. 최신 기술 동향을 주시하고, 내부적으로 관련 지식과 경험을 공유하며, 필요에 따라 외부 전문가와의 협력을 통해 전문성을 강화해야 합니다.

생성형 AI 기술의 올바른 이해와 적극적인 도입은 한국 기업들이 글로벌 경쟁 환경에서 혁신을 주도하고 지속적인 성장을 이루는 데 중요한 발판이 될 것입니다.