AI와 MICE산업, 그 공존을 통한 시너지
MICE산업 업무 혁신 및 효율성 증대, 그리고 새로운 비즈니스모델 창출
1. 들어가며
AI는 과연 비즈니스 환경에서 어느 정도 구현되고 있을까? 의문을 풀기위해 실제 AI를 가장 최전선에서 연구하고 있는 기관을 찾아 탐구하고, 직접 AI비즈니스 연구회를 만들어 연구하고 있다. 특정 트렌드가 화두가 될 때마다 늘 호기심과 의문이 생기는 포인트는 항상 같다. 과연 어느정도 구현이 가능할까, 현재 바로 적용할 수 있는 것은 무엇인가, 향후 실제 구현하기 위해서는 무엇이 필요한가. AI에 대한 기대감 혹은 불신 정도는 책마다, 전문가마다 달랐고 정확한 현재의 상황을 알기 위해서는 전문 교육기관을 찾을 수밖에 없었다. AI의 현재를 정확하게 알아야 MICE산업에 접목하거나 응용을 시도해볼 수 있기 때문이다. 사실 AI 전문가 중 누군가 정확하게 ‘MICE분야 이렇게 접목하라’ 라고 꼭꼭 씹어 얘기해주었으면 하지만 늘 그런 전문가는 쉽게 찾을 수가 없다. 그래서 직접 찾아보게 되었고, 마침 동덕여대에서 AI위원회를 구성하여 학내 전파를 시작한 터라 더 박차를 가해보기로 했다. 본 기고는 작년 말부터 현재까지 동덕AI위원회 활동, 서울대 AICEO 과정, 동덕AI비즈니스연구회 등에서 연구하고 고민한 분야를 정리하여 현재 시점에서 풀어보고자 한다.
2. AI는 현재 어느 수준일까
인공 지능(AI) 기술은 현대 사회에서 빠르게 발전하고 검증되며, 매우 다양한 산업에 미치고 있다. 2023년 기준, 전 세계 AI 시장의 크기는 약 1조 달러에 달하며, 연평균 25%의 성장률이 기대된다. 자연어 처리(NLP), 이미지 분석, 기계 학습 등의 분야에서 AI 기술은 다양한 산업에 적용되고 있다. 그렇다면 과연 AI 발전의 수준은 어느 정도일까.
우선 오픈AI의 GPT-4는 인간 수준의 텍스트 생성, 번역, 코드 작성 등이 가능하다. 프로프트로 이미지 생성을 요청했을 때, 올 초만 해도 엉뚱한 단어를 조합해주었는데 이제 단어 정도는 정확한 스펠링 구현도 가능하다. 최근 SORA를 선보이며 동영상 제작 분야에도 적용할 수 있는 기술도 개발되어 있다. 일반인들이 접근 가능한 오픈AI 서비스에서도 웬만한 문서작성, 이미지 창출, 동영상 제작 등이 가능하니, 기업에서 직접 개발하여 활용하는 AI서비스와 상품은 얼마나 무궁무진할까.
실제 SCIENCE지에 실린 2023년 MIT에서 연구한 논문에 따르면, 신입사원 대상으로 생성형AI를 사용한 집단과 그렇지 않은 집단을 비교했을 때, 업무 시간도 단축했고 성과평균도 높았음을 증명했다.
[그림] 생성형AI 활용 성과 연구
출처: Science 381, 187-192(2023)
물론 AI도 단점은 있다.
①할루시네이션(Hallucination): 가장많이 언급되는 것으로, AI가 답변을 할 때 착각하거나 상상 속의 말을 전달하는 경우가 아직은 많다. 특히 Chat GPT를 비롯하여 Gemini와 같은 생성형AI 도구들은 해외에서 개발된 사례가 많아 한국의 역사와 관련된 질문을 하거나 한국어로 질문하면 엉뚱한 대답을 할 때가 많다. 그러나 계속 학습하고 있기 때문에 어느 정도 지나면 오류들은 수정될 것이라 예측된다. 생성형AI 도구를 만드는 회사들도 정확도가 올라가야 비즈니스적으로 활용가치가 있기 때문에 점차 더 견고한 학습을 시킬 것이라 판단된다.
② 창의성, 인문학적 소양, 추론능력 부족: 객관적인 답을 내거나, 정리된 의견을 불러오는 일은 잘하지만 아직 창의적이거나 인문학적 소양을 학습하여 대답하는 수준은 아니다. 인간만큼 생각하고 행동하려면 시간이 걸릴 것이다. 바둑처럼 학습에 의한 추론은 가능하겠지만 무에서 유를 창조해내야 하는 일은 아직 그 영역에 들어있지 않다고 보는 전문가들이 많다.
③ 보안, 편향, 윤리적 문제, 범죄 악용, 가짜뉴스 대량생산 이슈: 정치적 편향을 지녔다 주장하는 전문가들이 많은데, 결국 AI는 학습을 기반으로 데이터를 끌어오는 방식이라 무엇을 주입하였느냐에 따라 편향이 나타날 수 있다. 또한 보안 이슈 때문에 많은 기업들에서 오픈AI를 활용하지 않는 경우가 많다. 구체적인 정보를 끌어올 수 있다면 범죄에 악용하거나, 가짜뉴스를 대량 생산하여 AI 환경을 부정적으로 만들 수 있다.
하지만 앞서 주장하였듯이, 이러한 단점을 AI 전문가들은 잘 알고 있고, 편향이 생기지 않도록 학습을 강화하고 있으며, 비윤리적 방향으로 가지 않도록 설계하고 있다. 건강한 환경을 유지하고 조성해야 AI의 미래가 있고, 비즈니스가 성립될 것이기 때문이다.
3. 현재 MICE산업에 적용가능한 AI
① 마케팅 및 홍보 강화
생성형 AI 기술을 활용하여 행사 홍보 영상, 이미지, 콘텐츠 등을 자동으로 생성할 수 있다. 마케팅 비용 절감과 더불어 보다 효과적인 홍보 활동을 가능하게 할 것이다. 아모레퍼시픽 중국지사에서는 염색제 포장을 리뉴얼하며 평소 3개월, 6천만원 비용이 소용될 업무를 생성형AI를 활용하여 1주일, 200만원으로 줄인 실제 사례도 있다. AIPRM 어플리케이션을 ChatGPT에 장착하면 신세계를 경험할 수 있다.
② 제안서 및 문서작성 효율화
MICE산업은 제안서 작성업무가 많은 편인데, 이를 효율적으로 도와줄 수 있는 도구들이 많아졌다. 프롬프트만 입력하면 간단한 로고를 만들 수 있고, 급히 음악이 필요할 때 SUNO와 UDIO를 활용하여 저작권 이슈가 전혀 없는 BGM을 만들어낼 수 있다. PPT 작성 시 막막할 때 Gamma의 도움을 받으면 편하다. 10장 정도 무료로 프레임을 잡아주고, 유료 서비스를 활용하면 더 유용하게 활용할 수 있다.
③ 초안작성 및 번역서비스
문서작성을 하거나 제안서, 실행계획서, 보도자료를 작성할 때 막막하면 WRTN(뤼튼)을 켜자. 백지상태에서 무엇이라도 그럴싸하게 만들어주는 기능이 있고, 기획자가 알지 못하는 영역의 지식범위까지 확장하여 제안을 해줄 때가 있다. 번역 또한 손쉽게 AI를 통해 도움받을 수 있다. DeepL을 크롬이나 MS에서 어플리케이션으로 설치하고 작업하면 훨씬 더 나은 답을 얻어낼 수 있고, 번역 또한 아주 손쉽게 고퀄리티로 할 수 있다.
4. 향후 MICE산업에 적용가능한 AI
① 데이터 딥러닝을 통한 개인화, 맞춤형 서비스
AI를 활용하여 상대방의 관심과 선호도를 분석하고, 훨씬 더 개인화된 이벤트 업무 및 프로그램을 제공할 수 있다. MICE행사에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 유사한 행동 방식 및 선호도를 분석, 기획에 반영하면 된다. 각 참가자에게 최적화된 프로그램 및 서비스를 제공하여 참가자들의 만족도를 높일 수 있다. AI 기반 추천 시스템을 통해 참가자의 관심사, 선호도 등을 분석하여 맞춤형 세션, 전시, 네트워킹 기회 등을 제공할 수 있다.
② 나만의 MICE비서, 챗봇 서비스
참가자들을 위해 인공적인 챗봇 서비스를 제공함으로써 MICE행사 참여의 서비스를 개선하고 사용자들의 만족도를 높일 수 있다. MICE 산업은 다양한 참여자들이 상호 작용하는 복잡한 시스템을 가지고 있으며, 이는 AI 기반 자동화 및 최적화에 유리하다. AI 기반 가상 비서 서비스는 참여자들의 여행 계획 및 현지 정보 제공 등을 지원하고 있기 때문에 챗봇 서비스로 개발하면 업무량을 대폭 줄이며 만족을 높일 수 있다.
③ 가상현실기술을 접목한 MICE행사 구현
AI 기술과 VR 기술을 결합하여 현실과 유사한 경험을 제공하는 가상 이벤트 플랫폼이 중요할 것으로 예상된다. 메타버스, 증강현실 등 새로운 기술과의 AI 융합을 통해 MICE 산업의 혁신이 가속화될 것으로 전망된다. 인터랙티브한 체험을 통해 참가자들의 참여도를 높일 수 있고, 맞춤형 서비스 제공이 가능하여 더욱더 만족감을 줄 수 있을 것이다.
5. 제언
MICE에 적용할 수 있는 AI 비즈니스가 많다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 행사 전후에 참가자들과의 커뮤니케이션을 강화할 수 있고, AI 기술을 통해 참가자들의 의견 및 피드백을 실시간으로 분석하며, 이를 토대로 향후 행사의 계획을 수립할 수 있다. 참가자 행동 데이터, 행사 운영 데이터 등을 분석하여 향후 행사 기획, 마케팅, 운영 등에 활용할 수 있다. 앞으로 MICE 산업에서 AI 기술은 행사 기획부터 운영, 마케팅까지 전 과정을 혁신할 수 있는 도구로 활용할 수 있다. 이를 통해 MICE 산업의 경쟁력과 효율성이 크게 향상될 것으로 전망해본다. 하지만 이 모든 혁신적인 AI 접목을 이뤄내려면 개인정보보호법에 저촉되지 않고, MICE 기획자가 온전히 소유할 수 있는 ‘데이터 확보’가 중요하다. 결국 AI도 방대한 데이터를 학습시켜 패턴을 만들고, 답을 이끌어낼 수 있는 도구인데 그 INPUT을 할 데이터가 MICE 기획자의 손에 있지 않으면 무용지물이다.
또한 MICE기업에서는 Shadow IT를 쓰는 것에 대해 고민하고 정책을 정할 필요가 있다. 영업기밀이나 고객 정보 등이 유출될 수 있기 때문에 보안을 신경써야하지만 AI 활용에 대한 문화적 변화에 대응도 해야 한다. 업무 효율을 높이고, 생산성을 제고하며 비즈니스 혁신을 일으킬 수 있는 가능성도 있기 때문이다. 모든 회사가 AI를 쓸 필요는 없다. 회사에 적합한 형태로 연구하여 접목하면 되고, 그에 대한 리스크를 최소화할 수 있는 정책만 잘 마련한다면 AI를 통해 성과창출 및 경쟁력 향상을 기대할 수 있을 것이다.
AI가 아직도 온전치 못한 형태로 존재하고 있으나, 우리가 SF 영화를 너무 많이 봐서 기대하는 바가 높은 것에 비해 구현되는 서비스는 미미하나, 그 개발속도가 빨라지는 것은 사실이다. 아직 연구가 진행되는 중이라 현재까지 연구한 바를 기고하지만, 빠르게 변하는 속도를 따라가며 MICE 분야에 접목할 거리는 항상 찾고 있을 것이다. AI에게 너는 인간을 도와주는 도구라고 주입시키고 있다 하지만, 인간의 뇌와 같은 AI가 언제 얼만큼 성장하여 우리를 뛰어넘을지는 그 누구도 알 수 없다 한다. 우선 MICE에 접목하여 효율을 높일 고민을 하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 전력하고자 한다. 아직도 Chat GPT를 막연하게만 알고 있거나 제대로 써보지 않은 분들이 계시다면 위에 언급한 몇가지 도구만이라도 ‘직접’해보길 권유한다. 원하는 결과를 한 번에 내주진 않는다. AI는 살아움직이는 도구 같아, 페르소나를 잘 부여해서 아주 구체적으로 질문하고, 대답을 잘할 수 있는 프롬프트를 입력해야 멋진 답변을 얻을 수 있다. 최근에 ‘눈물의 여왕’이 인기리에 종영되었는데, 필자는 AI를 탐구하는 정신을 ‘삽질의 여왕’이라 명명하고 싶다. 누가 먼저 해보고, 많이 해보느냐에 따라 AI 결과 값은 천차만별이다. 시작이 반이며, 시작하는 순간 AI에 기대려는 스스로를 느낄 것이다.
이 글은 경기관광공사 뉴스레터에 2024년 6월 기고한 글의 원본입니다.
