전세계를 놀라게 했던 chat GPT🤖가 등장한지 2년이 지났습니다. 그동안 국내외 빅테크 기업에서 생성형 AI 모델이 출시되었고 2년여의 시간이 흐르는 동안 생성형 AI는 훨씬 정교해졌습니다. 하지만 전세계의 뜨거운 관심에도 AI를 활용하여 뚜렷한 성과 사례를 찾는 것은 쉽지 않습니다.

BCG의 최근 AI 채택 관련 연구를 진행한 결과에 따르면, AI 기술을 실험적으로나마 도입한 98%의 기업 중 26%만이 개념 증명 수준을 넘어 가치 창출을 시작하는 데 필요한 역량을 개발한 것으로 나타났다고 합니다. 또한, 전사적 차원에서 최첨단 AI 역량을 체계적으로 구축 및 확장하면서 AI 혁신을 이끌어 가는 기업은 단 4%에 불과했다고 하네요.

선도 기업들은 AI 기술을 활용해 상당한 가치와 이점을 창출하기 위해 노력하고 있는데, 선도 기업과 이들을 추격하는 기업들이 AI 역량을 확장하고 생성형 AI 모델과 도구가 발전함에 따라 역량을 갖추지 못한 기업은 더욱 뒤처지게 될 것이라고 합니다.

이번 위클리 DnA에서는 2024년 산업별 생성형AI 사용 현황에 대해 살펴보고, 우리 조직에 적용할 점에 대해 인사이트✨를 발견해 볼 수 있는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

하루가 다르게 발전하는 인공지능(AI)기술에서 기술과 가치의 연관성이 점점 더 명확해지고 있습니다. 바로 기술의 도입이 끝이 아니며, 중요한 것은 비즈니스 성과로 이어지는가 하는 것 중요하기 때문입니다. 이렇듯 생성형AI의 진정한 성공은 기업 전략을 실현하고 실질적인 가치를 창출하는 방식에서 결정될 것으로 보입니다.

많은 기업들이 생성형AI를 적용해보고 이를 통한 결과를 학습하며, 이제는 막연한 기대와 잠재력이 아닌 생성형AI를 활용한 비즈니스 성과창출을 하기 위한 방향을 찾기 위해 고군분투 하고 있습니다. 

2024년 생성형 AI 사용현황을 살펴보면 다음과 같습니다.

📌은행

채팅과 음성을 모두 사용 하여 메시지를 처리하고 상호 작용을 기반으로 교차 판매 기회를 제공하는 고객 서비스 툴로 활용

신한은행 AI 브랜치는 현재 활용 가능한 디지털금융 서비스에 AI 기술을 더해 구현된 미래형 영업점의 테스트 베드다. 신한은행은 올해 금융권 최초로 금융업무에 AI를 도입하기 위한 자체 대형언어모델(LLM) 개발을 시작해 AI가 고객 업무 관련 데이터를 점진적으로 학습하고 스스로 성능을 개선할 수 있도록 했다.
출처 : https://www.sedaily.com/NewsView/2DGW4UTDBN  , 서울경제

📌교통

상담원이 보다 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 필요한 데이터를 자동으로 가져오는 기능으로 활용

교통 분야의 경우 319개 버스 노선의 초과 탑승 인원 파악을 위한 데이터 분석인 '광역버스 노선별 혼잡률 분석'이 자동화됐다.

📌통신

문제 해결 및 예방적 유지 보수를 위한 지원 도구를 배포하여 비용 절감 목적으로 활용

AI예지정비는 BEMS에서 수집되는 대용량 데이터를 AI 기반 분석 기법으로 처리하여 설비 고장을 사전에 예측하는 솔루션이다. 실시간으로 설비 사용량, 불량, 고장 등을 진단하고 예측할 수 있어 고장을 미리 예방할 수 있다. 이를 통해 실시간 모니터링과 데이터 기반 분석으로 정확한 고장 진단이 가능하며, 설비 가동시간 및 유지보수 비용을 절감할 수 있다.

📌보험

내부 의료보험 청구 검토 기능 및 응답 품질 향상과 응답 시간 단축 용도로 활용

사고보험금 시스템에 거대언어모델 기반 ‘AI 광학문자인식 솔루션’ 도입보험금 업무 자동화로 고객 편의성 높여

📌유통/서비스

더욱 세분화되고 맞춤화된 고객 세그먼트 생성 용도로 활용

정체국내 주요 여행사들은 여행 트렌드 변화에 대응하기 위해 AI를 활용한 초개인화 서비스 확대에 힘 쏟고 있다. 초개인화는 여행객의 취향과 관심사, 동행 인원, 여행 형태 등을 입력하면 이에 따른 적합한 상품을 추천해주는 서비스다.

📌기술

스마트팩토리, SW 중심 혁신으로 글로벌 경쟁력 확보

한국의 스마트팩토리가 독자적인 진화를 거듭하며 세계 시장에서 새로운 경쟁력을 키워가고 있다. 지멘스나 로크웰, 미쓰비시 같은 해외 기업들이 산업기기 자동화에 주력하는 동안, 한국은 소프트웨어(SW) 중심의 혁신적인 솔루션으로 차별화된 길을 걷고 있다.

📌금융

핵심 이해관계자를 위한 요약 자료를 신속하게 생성 하는 프로젝트 관리 도구로 활용

미래에셋증권이 인공지능(AI) 전담 지원팀을 만들고 기업 분석 보고서 작성 시간을 기존 5시간 정도에서 5~15분으로 단축하는 데 성공했다. AI 기술이 고도화되자 단순 투자 정보를 제공하는 것을 넘어 인력 배치와 자산 운용 부문까지 증권가에서도 유의미한 변화가 나타나고 있다.

📌제약

신약 후보물질의 탈락 가능성을 낮추고, 효용성을 높일 수 있는 AI

인공지능(AI) 기술이 발전하면서 이를 신약개발에 활용하는 것은 선택이 아닌 필수가 됐다. 특히 신약 후보물질의 탈락 가능성을 낮추고, 효용성을 높일 수 있는 만큼 제약·바이오 기업이 AI 기술에 주목하고 있다.
출처 : 메디게이트 뉴스(https://medigatenews.com/news/1509517517)  

위의 사례와 같이 AI가 산업에서 사용되기 시작하면서, 기업/기관들은 해당 기술을 테스트하며 시도 중입니다. 선도 기업들은 생산성 향상을 위해 노력할 뿐만 아니라 핵심 사업 프로세스를 재구성하고 새로운 수익원을 창출하고 있는 것으로 보입니다.

앞으로 AI가 각 기업의 연구나 활용에 따라 더욱 정교화되며 비즈니스 성과가 높아질 것으로 예상되는데, 기업 차원에서도 AI 활용, 기술개발에 지속적인 관심과 투자를 통해 기업의 경쟁력을 높여야 할 것입니다.  

알파코에서 그동안 DX 교육의 노하우를 모아 알파코 K-하이테크 플랫폼 세미나 ALPACON을 개최합니다.

이번 뉴스레터에서 산업별 AI 활용 현황에 대해 소개해드렸는데, ALPACON에서는 개인이 AI를 활용하는 방법부터 AX로 도약하는 기업들의 사례, AI시대의 인재양성기준에 대한 주제로 다양한 세미나가 펼쳐지며, 광장에서는 다양한 팝업행사도 진행합니다. 

생성형 AI가 일상과 업무에 가져올 혁신을 넘어, AX(AI eXperience) 시대로의 전환을 조명하며 다양한 활용 사례와 실질적 적용 방안을 통해 새로운 가능성을 탐구하는 자리가 될 예정이니, 여러분의 많은 관심과 참여 부탁드리며, 참여 방법과 상세 일정은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다! 🥰

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