회사에서 꼭 사용해야 할 AI 서비스는 무엇일까요?
가인지캠퍼스 콘텐츠 리뷰 ! 생성형AI 서비스 문제접근, 활용 방법
이번에 소개하는 가인지캠퍼스 콘텐츠 'AI 서비스' 입니다.
HR 업무와 멀어진지 오래된 저에게도 AI는 낯설지 않습니다.
생성형 AI 활용한 서비스, 보고서, 브레인 스토밍이 활발하게 진행되고 있기 때문이죠.
초창기 챗 GPT 사용 경험에 기대어 생성형 AI의 활용성을 판단하는 것은 무리가 있습니다.
시간이 흘러서 텍스트로 정밀한 영상도 만들어내고 있고, 이미지에서 도표 등 다양한 방법으로 프롬프트의 영역의 세밀한 접근이 가능합니다. 더 깊이 있는 분석도 가능하다는 말이죠.
질문하는 방법이 중요해지는 시기, 이것도 나름의 구조화 접근이 가능하다는 사실 아시나요?
가인지캠퍼스에서 찾은 '언더백(100인 이하)회사에서 꼭 써야 할 AI 서비스' 영상을 리뷰합니다.
가인지캠퍼스 사이트에서 메인 페이지에서도 발견할 수 있는 인기 콘텐츠!
https://www.gainge.com/contents/videos/3020
현황을 살펴보면, 아래와 같습니다.
생성형 AI 서비스가 등장하면서, 각 분야 직무 담당자들이 느끼는 위기감을 막대 그래프로 표시했습니다.
파란색 (짙은)은 직무 담당자가 느끼는 (대체 가능하다고 느끼는) 위기감이고, 연한 색상은 고용자가 느끼는 AI 대체 가능한 업무라고 생각하는 비중을 표현합니다.
마케팅이 압도적으로 높고, 뒤이어 고객 대상 서비스, IT 업무, 영업, 생산 등입니다.
HR 도... 비중은 낮지 않기에 위기감이 바짝 느껴지는데요.
그중에서도 유독 낮은 ...
경영진이 느끼는 대체 어려움을 강력하게 보여주는 직무가 있습니다.
그것은 운영업무인데요.
사람을 상대하는 영업과 동일하게 여겨지는 것이 아니라는 말인데요.
영업이 DB 기반 매칭으로 필요한 서비스를 비대면 자동화가 가능하다면?
결국 사람의 역할이 점점 축소화되어 소수의 인력으로 비전문영역도 업무 교대를 통해서 지원이 가능하다는 것을 이야기합니다.
그런데 영업과 다르게 운영업무가 낮은 비중을 차지한 것은 무엇 때문일까요?
이 부분은 추후에 HR 관련 서적과 자료를 찾아보면서 개인 의견을 덧붙인 글을 작성하겠습니다.
생성 AI 의 두려움에 아무것도 하지 않는다면?
그것은 정말 위기를 더 빠르게 몰고 오는 요인입니다.
아래 소개하는 내용은 AI 등장에 따른 위기감.
그것도 사무직에서 느껴지는 고강도 위기감에 어떻게 대응하면 좋을지
미래의 사무직 역할에 고민한 내용을 공유하는 글입니다.
AI와함께일하는법:사무직의새로운지평
INF컨설팅김덕중상무(https://www.linkedin.com/in/duckjungkim/)
사람인 세미나에서 발표를 진행하신 INF 컨설팅 김덕중 상무님의 글을 옮겨왔습니다. (인용 허락 有)
생성형 AI 를 활용해야 하는 것이 필수가 되어가는 이 시대.
사무직이 느끼는 위기를 조금이라도 현명하게 극복할 수 있는 방법은 정확하게 업무의 결을 파악하여 대응하는 준비를 철저하게 하는 것입니다. 마인드와 업무 패턴도 다르게 접근해야 합니다.
생성형 AI 출현은 '일' 의 본질에 대한 고민을 앞당기고 있습니다.
우리가 어떻게 일을 진행하는지 프로세스를 그려보면 위 이미지와 같습니다.
본원적인 '일' 의 영역을 소개하는 부분과 다소 반복적인 업무의 패턴을 구분해서 AI 가 대체할 수 있는 부분을 암시합니다.
그렇기에... 사무직이 '일' 을 바라보는 관점의 변화가 필요하다는 것을 알 수 있습니다.
최근 들어 (2~5년 內) 리스킬링 교육 필요성이 고개를 들고 직무교육 수면 위로 떠올랐는데요.
업스킬, 리스킬링 ... 두 단어가 이야기하는 뜻은 내외부의 시작점에 따라 구분합니다.
그러나 본질은 동일합니다.
현재 직무에서 안주 하지 않고, 발전을 지속적으로 이끌어야 하는 것입니다.
상위 도표를 살펴보면, 회사를 기반으로 직무를 수행하는 부분과 구성원 개인에 포커싱하여 기술 역량에 강조하는 부분이 서로 다른 시기에 상충할 수 있는 항목을 잘 보여주고 있습니다.
AI 시대에는 점차 기술의 중요성이 지루하지 않을정도로 우선 언급되는데요.
AI와 함께 일 하는 방법을 아래 이미지에서 도움이 되는 사이트와 업무 재분석이 필요함을 이야기합니다.
특히, '화이트 해커' 의 의미를 지금의 사무직에게 대입하여 설명하는 부분이 흥미로웠습니다.
단순히 디깅하고 복붙하는 수준이 아니라, 나에게 필요한 것을 세분화하여 접근하고 이를 어떻게 지금의 AI 서비스와 결합하여 효율성을 추구할지 생산적인 고민을 하는 것입니다.
데이터 기반, 의사결정도 위 구조처럼 단계별 접근이 가능하겠죠?
최종 단계에 이르면, AI 활용 보완 작업이 진행되고 있음을 알 수 있습니다.
사무직을 이야기하면, 떠올릴 수 있는 직무 !!
영업..마케팅... HR ..
저의 관심분야 'HR' 을 예시로 들어서 더 눈길이 갔는데요.
전 직원이 자신의 업무를 분석하고 세분화하여 자동화 가능한 영역을 인지하고 시도하는 것,
조직 및 운영체계 개선, AI 봇을 인력 라인업에 추가하여 관리영역으로 인지하는 것 등
100인 이하 기업(언더백), 일당백 업무 패턴을 감내하는 구성원에게 적용하는 것은 어려울 수 있습니다.
그러나...
아래 내용에서 언급하는 서비스는 단순히 기능의 맞춤형 제안 뿐만 아니라
단순하게 접근하던 프롬프트 영역을 조금 더 고찰해볼 수 있는 계기가 될 것입니다.
AI 활용 시대에도 문제해결력과 질문의 구조화가 유효한 생존전략이 될 것입니다.
챗GPT 프롬프트가 사용되는 비율이 가장 높은 직무는 무엇일까요?
프로그래밍입니다. 뒤이어 교육 / 콘텐츠 제작 / 마케팅 & 영업 순입니다.
프로그래밍에 활용하는 예시는 Youtube 에서도 많이 알려져있는데요.
콘텐츠 제작에 활용하려면, 아래와 같이 채널 KPI 설정하는 시도를 해야 합니다.
실제로 이를 활용하는 사람들이 많을까요?
김이라 리드님은 적극적으로 활용하는 사례를 하나 소개합니다.
실제 외국계 마케터라는 역할을 부여하고, 보고서 프레임을 요구하는 등
실무에서도 시간을 절약하고, 브레인스토밍에 투입한 다양한 소스를 효율적으로 분류할 수 있습니다.
회의에 회의..거듭 진행하는 시간의 무한 루프를 멈출 수 있는 긍정적인 소식이지 않나요?
단순하게 입력하는 문장으로 많은 결과를 기대하기 어렵기에 명확한 역할과 메시지 및 다양한 예시를 이해할 수 있게 학습 연습도 필요합니다.
자료수집 활용 AI 서비스 (구글 AI 검색, Perplextiy AI)
영상에서 자료수집에 활용하면 좋은 서비스 2가지를 소개했는데요.
구글 AI 검색은 기존 검색사이트 접근이 가능한데요. 새로운 서비스도 소개했어요.
Perplexity AI https://www.perplexity.ai/
대규모 언어 모델을 사용하여 질문에 대한 정확 한 답변을 제공하는 답변 엔진으로 소개하는데요.
답변 제공에 활용된 온라인 소스도 함께 제공하여 정보를 쉽게 검증 할 수 있도록 하는 것이 특징입니다.
콘텐츠 제작 (블루닷, 카피AI)
콘텐츠 제작에도 활용할 수 있는 유용한 서비스도 소개했습니다.
생소하면서도 익숙한 서비스가 있었는데요.
하나는 카피AI 서비스입니다. (링크)
카피 AI 서비스는 SNS 게시물 부터 웹, 뉴스레터 (메일) 문구를 쉽게 작성할 수 있습니다.
다른 서비스와 차이가 있다면, 링크드인 프로필 요약하는 것도 가능한 부분이 돋보였습니다.
보통은 PDF 다운 받는 정도에서 머물기 때문에 요약 버전 제공이 신선했습니다.
두 번째는 블루닷입니다. (링크)
블루닷 서비스는 3가지 기능이 핵심입니다.
1. 문체 변경
2. SEO (검색엔진 최적화, Search Engine Optimization) 제목 작성
3. 맞춤법 교정
원문의 내용을 단순히 어조변화 및 문장의 형식과 구조까지 변경합니다.
현재 지원하는 문체는 뉴스체, 브리핑체, 뉴스레터체, 이야기체, 3문단 요약문체, 보도자료체 등이 있습니다.
구성원 대상 안내문 버전을 다양하게 제시할 수 있습니다.
또한, 배포자료 제작에 활용하면 좋을 것 같습니다.
교육용 동영상 제작에 최적화된 AI 동영상 제작 프로그램 'CapCut' 을 활용하는 방법도 있습니다.
새로운 서비스로 'elai' 도 소개합니다.
elai 서비스는 . . .
배우, 음성 해설 또는 프로덕션 없이 교육용 동영상, 제품 동영상 제작에 유용합니다.
60개 이상의 언어를 사용할 수 있고, 25개 이상 의 아바타를 선택하여 제작속도를 높여줍니다.
무료 체험시, 2주 동안 8분 길이의 동영상 제작이 가능합니다.
최근 언급하고 있는 뜨거운 감자!
Open AI 의 Sora (https://openai.com/sora) 도 활용하면 좋습니다.
open ai _ sora 프롬프트 엔지니어링 업그레이드, 문제해결 접근 4단계
프롬프트 엔지니어링 . . .
프롬프트(prompt) 는 무대에서 연극이나 공연하는 상황에서 객석 앞에 관객들이 볼 수없는 부분에 배우의 대사나 행동을 알려주는 역할을 합니다. 챗봇 활용 AI 서비스에서도 (Chat GPT, 뤼튼, 코파일럿 등) 원하는 정보를 얻기 위해서는 배우에게 행동/대사 등 비언어적 표시까지 텍스트화 하는 부분을 알려주는 입력단계가 필요합니다. 이를 구체화하고 맞춤형 보완 작업이 엔지니어링으로 이해하면 될 것 같습니다.
그런데 말입니다.
프롬프트 엔지니어링은 단순히 구체화된 문장 입력, 학습화된 지시 표현 등의 누적 진행에 국한되는 일이 있습니다. 본질에 접근하는 문장 입력도 일정 단계에서 한계를 봉착합니다.
이를 해결하기 위해서 아래와 같이 4가지 단계 진행을 권장합니다.
문제 진단 (파악) → 문제 분해 (쪼개기) → 리프레이밍 (재해석) → 제약 조건 설계
이 단계를 제시한 사람은 누구일까요?
영상에서 너무 짧게 언급해서, 내용 파악을 위해서 인터넷 서칭을 깊이 진행했습니다.
초기 단어를 잘못 검색해서 소요 시간이 길었네요.
King's College London의 King's Business School에서 마케팅 학과장을 맡고 있는 'Oguz A. Acar ' 교수님의 HBR (2023/6/6) 'AI 프롬프트 엔지니어링은 미래가 아니다.' 글에서 AI 프롬프트의 본질적인 문제해결력 키우는 방법을 이야기 합니다.
https://hbr.org/2023/06/ai-prompt-engineering-isnt-the-future
아커 교수는 AI 프롬프트 엔지니어링에 너무 몰두하면, 완벽한 단어 조합에 집중하는 것은 문제 자체 탐구를 방해하는 요소하고 이야기합니다. 실제로 AI 서비스는 발전할수록 프롬프트 엔지니어링의 역할이 점차 축소화되어 자연스럽게 옛날 언급했던 '정보검색사' 등의 자격증 처럼 수면 아래로 내려 앉을 것 같습니다.
본론으로 들어가면, 아커 교수의 주장은 문제를 공식화하는 과정을 마스터해서 정교한 AI 시스템을 업무에 활용하여 불확실한 미래를 탐색하고 불안을 극복할 수 있다는 메시지를 전달합니다. 창의적인 과정에 대한 통제력을 잃지 않기 위한 노력은 올바른 질문과 탐색하는 지속적인 과정의 필요성입니다.
상위 언급했던 4가지 단계를 아래와 같이 설명을 덧붙입니다.
1. 문제진단: AI가 해결해야 할 핵심문제 파악
생산적 AI 가 달성하고자 하는 주요 목표를 식별하여, 접근의 방향을 정립하는데 도움이 됩니다.
2. 문제 분해 : 복잡한 문제를 더 작고 관리 가능한 하위 문제로 나누는 작업
예시) 치료법에서 본질을 발견
InnoCentive 의 근위축성 측상 경화증 치료법 발견하는 광범위한 문제 해결 접근보다는 질병의 진행을 감지하고 모니터링에 집중했습니다. 결과적으로 ALS 바이오마커 개발, 비용 효율적인 솔루션 제공
3.문제 재구성 : 대안적 해석을 가능하게 하여 문제를 보는 관점 바꾸기
문제를 효과적으로 재구성하려면, 사용자 관점을 고려하하는 것입니다.
문제를 표현하기 위한 비유를 탐색하고, 추상화를 사용하는데요.
이를 잘 설명하는 것이 'MRI 어드밴처 시리즈' 입니다.
아이들이 MRI 검사장 들어가는 것을 무서워하고,
진정제 투여가 늘어나기에 단순히 무서워하는 것을 제거하는 방법이 아니라..
실제 MRI 검사 경험을 즐겁게 받아들이게 하는 것에 집중했습니다.
*아이들이 즐겁게 체험할 수 있는 놀이기구 타는 듯한 공감각적 경험 제공
문제 목표에 대해 적극적으로 질문하여 문제 정의 누락된 구성 요소 식별한 사례입니다.
리프레이밍 사례 1 ) 아카르 교수 예시 'MRI 어드밴처 시리즈'
4.문제 제약 설계 : 솔루션 검색의 입력, 프로세스 및 출력 제한 정의하기.
*문제 경계를 묘사하는데 중점.
글에서 더 소개하면, 제약 설계는 두 가지 유형으로 접근할 수 있습니다.
4-1) 생산적인 작업 : 구체적 , 엄격한 제약 조건 사용 (맥락, 경계선, 결과 기준 설명 집중)
4-2) 창의적인 작업 : 제약조건을 수정/제거 실험으로 확장 유도
마지막으로 강의에서 눈여겨볼 만한 내용이 있습니다.
앞서 언급한 4가지 단계 접근 외에도 중요한 부분이 있는데요.
'대화 구덩이' 라고 표현한 말뭉치 사용입니다.
말뭉치는 언어의 본질적인 모습을 총체적으로 드러내 보여 줄 수 있는 자료의 집합이라고 하는데요.
말뭉치(corpus, 코퍼스)의 IT 접근 설명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 형태로 모아 놓은 언어 자료입니다.
이러한 말뭉치를 영상에서 소개한 대화 구성이와 매칭은 어려울 수 있습니다.
그러나, 본질에 접근하기 위한 세분화 작업이 포함되어 있는 것이 공통점입니다.
맥락을 표현하는 문장 성분을 쪼개고, 핵심을 담아서 표현하는 범주화를 가능하게 합니다.
이러한 작업을 몇 차례 거치고, 다시 AI 서비스 챗봇 활용 등
업무에서 시행착오를 경험하면, 맞춤형 작업 패턴을 갖출 수 있습니다.
이러한 부분을 유의하여 다양한 생성형 AI 서비스를 업무에 적용해보는 것을 추천합니다.
물론, 모든 것을 다 사용하기에는 무리가 따를 것입니다.
하나 씩, 한 걸음... 천천히 적용해서 깊이감을 형성하는 움직임 부터 진행해봐요.
