AI 시대! 기업의 선택과 도전

3가지 AI 도입, 내재화 방법 설명

AI의 미래: 생산성 향상과 노동 시장 변화

Chat GPT는 비즈니스 자료 생성, 법적 문서 검토, 고객 응대 등의 작업들을 더욱 신속하고 정확하게 처리함으로써 업무 생산성과 효율성을 증진시켰습니다. 이는 기업이 운영비를 절감하는 효과를 가져오지만, 동시에 화이트 칼라 노동자들의 일자리를 위협할 수 있는 우려도 함께 존재합니다.

특히 Chat GPT는 의사, 변호사와 같은 전문직 자격시험을 통과하여 지식산업의 상당 부분을 대체할 기능성이 있어 보입니다. 생성형 AI는 빅데이터에 대한 자가 학습 능력을 기반으로 새로운 창작물을 생성함으로써 다양한 산업에서 '게임 체인저'로 작용할 것으로 예상됩니다. 현재는 다양한 산업에서 업무 효율성을 높이고 생산성을 확대하기 위해 AI를 도입하고 있으며, 기업의 니즈에 맞는 전략을 적극적으로 채택해야 합니다. 이번 글에서는 기업이 AI를 도입하는 방법에 대해 소개합니다.

3가지 AI 도입 방법
 

AI 도입은 현대 기업이 경쟁력을 유지하고 혁신을 주도하기 위한 중요한 전략입니다. 도입 방법을 선택할 때는 자사의 상황과 목표를 철저히 고려해야 하며, 장기적인 지속 가능성과 확장 가능성을 고려하여 신중한 결정이 필요합니다. 아래에서는 기업이 AI를 도입하는 세 가지 주요 방법을 살펴보겠습니다.

                                내재화 (In-house Development)

내재화는 기업이 자체적으로 AI 기술을 개발하는 방식입니다. 이는 기업이 자체 팀을 구성하고 AI 전문가를 고용하여 필요한 기술을 개발하는 것을 의미합니다. 내재화는 기업이 자체적으로 AI에 대한 깊은 이해를 쌓을 수 있는 장점이 있으며 기업은 개발한 기술을 자유롭게 수정하고 업데이트할 수 있어 유연성이 높습니다. 그러나 상당한 시간과 자원이 필요하며, 전문가를 구하기 어려울 수 있고 초기 투자 대비 결과물이 보장되지 않을 수 있습니다.                              

                                System Integration (SI)

System Integration은 기업이 외부 업체나 컨설턴트를 활용하여 AI 솔루션을 구축하는 방법입니다. 이 방법은 주로 기술적인 도움이 필요한 경우에 선택되며 외부 전문가의 지식과 경험을 활용하여 비교적 짧은 시간 내에 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 외부 업체의 지원을 받을 수 있으므로 초기 투자 부담이 적은 장점이 있습니다. 하지만 외부 의존도가 높아 기술적인 제약이 발생할 수 있습니다.                              

                                외부 솔루션 (External Solutions)

외부 솔루션은 이미 잘 개발된 클라우드 기반 솔루션이나 설치형 소프트웨어를 활용하는 것을 말합니다. 이 방법은 기업이 기존에 개발된 솔루션을 활용하여 빠르게 AI를 도입할 수 있는 장점이 있고 클라우드 기반 솔루션은 유연하게 스케일링되어 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 외부 솔루션은 기업의 고유한 요구사항을 완벽하게 충족시키지 못할 수도 있습니다.                              

3가지 AI 내재화 방법

인공지능(AI) 은 기업의 경쟁력을 높이고 비즈니스 프로세스를 혁신하는 데 중요한 요소가 되었습니다. 여러 가지 방법으로 AI 서비스를 내재화 할 수 있지만, 그 중에서도 사전학습, 파인튜닝, 그리고 기존 언어모델과 프롬프트 엔지니어링을 결합하는 3가지 방법을 많이 사용하고 있습니다.

    사전학습 (Pre-training)

사전학습 모델을 직접 개발하는 것이 있습니다. OpenAI와 같은 회사는 이러한 방식을 통해 맞춤형 모델을 구축했으며 이는 가중치를 조절하고 자유도를 높일 수 있어서 매우 유연합니다. 그러나 모델을 개발하고 인프라를 구축하기 위해 상당한 비용과 전문가의 노력이 필요하고 기업의 특정 요구에 맞게 개발된 모델을 구축하기 위해 상당한 시간이 소요될 수 있습니다.

    파인튜닝 (Fine-tuning)

파인튜닝은 이미 구축된 모델에 대해 추가 학습을 진행하여 특정 도메인이나 업무에 특화된 지식을 부여하는 것입니다. 예를 들어, 거대 언어 모델이 특정 업무 분야에 대한 답변을 잘 못할 때, 해당 분야의 데이터를 추가하여 모델을 학습시키는 것입니다. 이 방식은 초기 비용이 낮고 상대적으로 신속하게 구현할 수 있으며, 모델을 실제 업무에 적용하기에 효과적입니다.

    기존 언어모델 + 프롬프트 엔지니어링

기존 언어모델과 프롬프트 엔지니어링을 결합하는 것입니다. 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI가 특정한 유형의 답변을 생성하도록 유도하는 기술입니다. 이 방식은 사전학습이나 파인튜닝과 함께 사용되며, 모델이 원하는 결과를 생성하도록 보다 정교한 지시를 제공합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 의사들이 특정 질문을 AI에게 제공할 때, 그 질문이 잘 이해되고 정확한 답변을 생성할 수 있도록 프롬프트를 설계하는 것입니다.

이러한 방식들은 각각의 장단점을 지니고 있으며, 기업의 비전과 목표에 부합하는 선택이 필요합니다. AI 기술은 기업에 혁신적인 가능성을 제공하지만, 동시에 새로운 선택과 도전을 야기합니다. 기업은 신중한 전략과 지속적인 혁신을 통해 AI의 미래를 선도할 수 있을 것입니다.