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by 이진형 Feb 15. 2024

AI를 나의 업무에 도입하는 법:
업무 효율성 높이기

AI 비즈니스 레볼루션_04

안녕하세요 데이터마케팅코리아의 이진형입니다 ^^

생성형 AI와 데이터 트렌드 및 이슈를 전달해 드리는 [AI 비즈니스 레볼루션]을 연재합니다.


지난 글: 大 AI 콘텐츠 시대에 대항하는 움직임들




생성형 AI의 등장으로 세상이 뒤집어졌습니다.

저희 회사만 보아도 그렇습니다.


이전부터 지속적으로 여러 교육 및 강연을 통해 데이터의 중요성을 강조해 왔습니다. 회사의 움직임도 다양한 영역의 실무자들이 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 방향으로 움직여 왔고요. 굉장히 놀라운 점은 생성형 AI의 등장으로 그동안 데이터 품질의 중요성을 강조해 온 저희의 목소리와 시장의 목소리가 일치하게 되었다는 겁니다. 


2030년 기준, 전 세계 AI 시장 규모는 1,795조로 예상되고, 그중 10%가 생성형 AI 시장이 차지할 것으로 예상된다는 기사를 본 적이 있는데 이미 많은 기업에서 생성형 AI를 사내에 도입하기 위한 연구를 시작한 것을 보면 어쩌면 시장 확대의 시기가 더 빨라질 수 있다고 생각합니다. 하지만 기업에 도입한 생성형 AI를 더 높은 성능을 낼 수 있도록 하기 위해서는 생성형 AI 도입 전, 이전까지 쌓아왔던 기업 내 데이터를 한번 ‘뒤엎는’ 작업이 필요합니다. 이건 어느 회사든 예외가 없습니다. 각 실무자마다 데이터를 정의하는 방식이 다르기 때문이죠.


컨설팅 문의를 받을 때 왜 각 사원의 PC에, DB에, 플랫폼 등에 흩어져있는 데이터를 한 데 모아야 하는지부터 설명해야 했었다면, 지금은 미래에 생성형 AI를 도입할 때에 효율적으로, 적은 예산으로 진행하기 위해서는 생성형 AI가 자사 데이터를 읽고 학습할 수 있도록 선작업이 필요하다는 설명이면 충분합니다. AI 시장의 확장 덕분에 'AI 개인 비서'의 성공적인 도입을 위해서는 체계적인 준비가 필요하다는 사실을 깨닫는 기업들이 점차 많아지고 있다는 뜻입니다. 


이에 따라, 각 기업에서 생성형 AI를 자사에 도입하고자 할 때, 그것이 서비스의 영역이든, 내부 혁신의 영역이든 저희가 개발한 툴에 따라 고민해 보시는 작업을 추천드립니다. 특별히 제 브런치를 애정해 주시는 분들을 위해 실제 기업 교육에 활용되는  'The DX Canvas'를 공유해 드립니다. 

위 캔버스를 채우는 과정을 통해, 우리 회사의 일하는 방식, 자사 서비스에 AI를 도입하기 위해서 어떤 점을 고려해야 하는지, 변경될 KPI는 무엇인지, 도입으로 인해 얻게 되는 성과 및 benefit은 어떤 게 있을지 고려할 수 있게 됩니다. 


작성이 어려우신 분들을 위해 세부 질문을 적어놓았지만, 질문에 억매이지 않는 게 좋습니다.

작성 시간은 30분으로 생각나는대로, 모르는 부분은 넘어가는 것을 추천드립니다.


회사 설립 7년 차, 지속적으로 시장의 흐름을 살펴보았을 때, 기업 내 생성형 AI 도입 니즈가 점차 커지고 있음에 따라 더 안전하게, 더 효율적으로, 더 높은 수준의 생성형 AI 도입을 위해 기존의 개인 폴더, DB, 플랫폼 서버에 흩어져 있던 데이터를 정리 및 통합하는 과정이 필요한 시장이 확장되고 있음을 느끼게 됩니다. 국내에 저희만큼의 경험과 능력을 지닌 회사가 없다 보니, 네이버클라우드, dbt, Fivetran 등 유명 생성형 AI 및 데이터 기업과 아시아 최초, 국내 최초로 파트너십을 체결하여 적극적으로 협업하고 있습니다.


The DX Canvas를 통해 생성형 AI를 우리의 비즈니스 모델에 적용 시켜 새로운 상품을 출시하거나, 기존의 서비스에 녹여들게 해 더 나은 상품으로 업그레이드 시키는 것, 혹은 기업 내 AI와 함께 일할 수 있는 환경을 만들어 업무 생산성을 대폭 향상할 수 있습니다.


다음 시간에는 생성형 AI를 통해 어떤 일들을 할 수 있을지 함께 살펴보시죠.



이번 브런치 글이 유익하셨나요?


AI, 데이터를 통해 회사의 성장과 성과를 높일 수 있는 전문가들이 여러분을 기다리고 있습니다.

더 많은 궁금증이 생긴다면 언제든지 데이터마케팅코리아로 연락주세요 :)


phone | 02-6011-5411

e-mail | dmk@datamarketing.co.kr

address | 서울시 강남구 선릉로 602, 삼릉빌딩 8층, 9층, 데이터마케팅코리아

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