[IT 소식] 2023 라운드업 | 생성형 AI 기업 도입 HowTo

2023년 시작과 끝을 모두 차지한 키워드는 단연 '생성형 AI'였다. 순식간에 기업 전반의 관심을 이끌어낸 생성형 AI는 IT 리더에게 이에 어떻게 대처할 것인지, 이를 이용해 어떻게 비즈니스 경쟁력을 강화할 것인지에 대한 고민을 안겼다. 기업 IT 리더가 안팎으로 직면한 변화에의 시급성은 코로나19가 안겨준 그것에 비견되는 수준이었다. 흥분과 두려움, 기대와 과장 광고가 난무했다는 점에서 혼란 또한 적지 않았다. 2023년 LLM, 생성형 AI 기업에 대한 주요 뉴스를 정리했다. 

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가능성과 호들갑 사이··· 챗GPT·LLM의 실제 비즈니스 가치는? 활용처는?
챗GPT, LLM 및 기타 생성형 AI 기능에 대해 기업들이 실험에 착수했다. 기능 중 다수가 개시된 지 1년도 되지 않았지만 적어도 두 가지 핵심 질문은 던져볼 만하다. 챗GPT 및 LLM은 어디에서 비즈니스 가치를 제공하고 있는가? 위험하거나 주의해야 할 행동은 무엇인가? 생성형 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것, LLM로 해야 할 것과 하지 말아야 할 것에 대한 몇몇 지침을 살펴본다. 

“이미 실용성 가득하더라”··· 생성 AI에 대한 IT리더들의 접근법
일부 기업과 CIO들은 챗GPT를 비롯한 생성형 AI를 도구를 발빠르게 도입했다. 캘리포니아 샌디에고 대학, 나이키, 카맥스 등 생성형 AI를 도입해 활용하는 기업들의 사례와 이들 기업의 IT 리더가 전하는 조언을 살펴본다. 

‘낙오에의 두려움, 잠재력에의 기대’··· IT 리더들의 생성형 AI 수용 이야기
다양한 우려가 있음에도 불구하고 IT 리더들은 생성형 AI가 가지는 생산성 향상 및 비즈니스 경쟁 우위 잠재력에 주목하고 있다. 동시에 생성형 AI 확산으로 인해 CIO들은 초조해하는 측면도 분명 있다. 최고 경영진들 사이에 기업 가드레일, 프레임워크 및 책임 공유에 대한 강조가 늘어났기 때문이다. 생성형 AI 기업 도입과 관련한 업계 동향과 CIO들의 사례를 살펴본다. 

‘긴 호흡으로 차근차근’ 생성형 AI를 기업에 품는 방법
생성형 AI를 비즈니스 현장에 도입하기까지는 넘어야 할 문턱이 높다. 도구를 실험하고 채택하는 방법에 대한 가이드라인이 지금 당장 필요하다는 의미다. 소프트웨어 개발 업무, 문서 및 데이터 이해, 워크플로우 속도 개선, 콘텐츠 작업 등 생성형 AI를 고려해 볼 만한 5가지 주요 영역을 살펴보고, 기타 다른 활용 시나리오를 찾는 방법에 대해 알아본다.

‘책임은 결국 사람의 몫’··· 조직이 감안할 생성형 AI 함정 6가지
생성형 AI에 대한 문턱이 나날이 낮아지고 있지만 때로는 그 문을 넘어서지 않는 게 나을 수 있다. 문제는 오늘날 AI에 대한 각종 논의와 규제가 아직 이 기술의 큰 그림에 집중되어 있기에 기업들이 참고할 만한 구체적인 가이드라인이 드물다는 점이다. 평판 손상에서 과도한 사용, 투명성 부족 등 기업들이 감안해야 할 함정을 정리했다. 

생성형 AI 사용 정책 개발하기··· 모범 준칙 6가지
챗GPT 등장 초기 기밀 누출과 같은 해프닝이 다수 발생했다. 직원들에게 생성형 AI 위험에 대해 교육하고 조직을 위험에 빠뜨리지 않고 기술을 최대한 활용하여 비즈니스 가치를 극대화하는 방법에 대한 규칙과 권고사항이 요구되는 시점이다. 생성형 AI에 대한 기업 사용 정책을 수립하는 6가지 모범 준칙에 대해 알아본다.

구매와 구축 사이··· 기업의 생성형 AI 접근법
생성형 AI의 활용은 기업에게 있어 ‘할 것인가 말 것인가’의 문제가 아니다. ‘언제 할 것인가’의 문제다. 단 기업이 필요한 생성형 AI 모델을 마련하는 방법은 여럿일 수 있다. 직접 개발과 구매 사이의 여러 선택지가 존재하며, 각각의 장단점을 지닌다. 무엇보다도 하나의 LLM이 모든 해법을 제공할 수는 없다는 점을 기억할 필요가 있다. 외부 서비스를 단순 활용하는 것과 외부의 LLM를 가공해 활용하는 경우, 직접 구축하는 경우를 각각 살펴본다. 
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원문: https://www.ciokorea.com/news/319316