생성형 AI를 위한 3가지 킬러 앱

GenAI로 강력한 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 주요한 3가지 분야입니다.

1. 자연어 생성

첫 번째는 자연어 생성, 즉 NLG(natural language generation)입니다.

• ChatGPT로 작성한 보고서, 편지, 이메일 또는 기타 서면 콘텐츠를 전달하려고 시도해 본 적이 있다면 이미 이 기능을 알고 계실 것입니다. 기업은 이 기능을 사용하여 서면 또는 챗봇을 통한 개인화된 커뮤니케이션을 통해 더 나은 고객 경험을 제공하는 등 엄청난 가치를 창출할 수 있습니다.

• 문제를 훨씬 더 빠르게 해결하는 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.예를 들어, 지금 기술 지원 라인에 전화해 보면, 심지어 대화형 음성 응답(IVR) 시스템을 갖춘 라인에 전화해 보면 문제 해결 능력이 전적으로 상대방의 지식과 커뮤니케이션 능력에 달려 있다는 것을 금방 알 수 있습니다. 만약 그 상대방이 1만 명의 전문가 수준의 이해와 추론 능력을 갖추고 있어 고객에게 훨씬 더 빠르고 유용한 답변을 제공할 수 있다면 어떨까요? 또한 이러한 상호작용으로 인해 기업의 비용이 20달러가 아닌 20센트만 든다면 어떨까요?

• NLG를 제대로 활용하면 더 낮은 비용으로 더 나은 가치와 향상된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 사람들을 대체할 수 있으므로 윤리를 고려해야 합니다. 하지만 저는 기업들이 이 방향으로 빠르게 움직이고 있는 것을 봅니다.

2. 추천 시스템

• 추천 시스템은 이커머스, 스트리밍, 콘텐츠 플랫폼에서 genAI 기반 시스템이 추천을 개인화할 수 있는 기능입니다. 이는 새로운 것이 아니며, genAI가 등장하기 훨씬 전부터 이러한 작업을 해왔지만 이제 새로운 차원의 효과를 얻을 수 있습니다. 물건을 판매하는 모든 비즈니스에 가장 높은 ROI를 제공합니다.

• 사용자가 정보를 제공하기도 전에 이커머스 사이트에서 어떻게 제품을 추천할 수 있는지 궁금한 적이 있으신가요? 이전 버전에서는 사이트를 이용하는 사람의 성별, 나이, 인종, 취미, 직업을 파악한 다음 그 사람에게 가장 필요한 특정 상품과 서비스를 추천하는 것만으로도 매출을 20%에서 40%까지 늘릴 수 있었습니다.

• GenAI의 등장으로 매우 세밀하게 생성된 동적 상호작용을 통해 고객과 소통함으로써 놀라운 수준의 효과를 달성할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 사이클링 평가기에 관심이 있다는 것을 시스템이 파악하면 고유한 글꼴, 잠재의식 메시지, 색 구성표, 사용자 지정 이미지, 심지어 특정 제품 가격대까지 표시할 수 있습니다,

3. 이상 징후 탐지

• 이상 징후 탐지는 사기 탐지나 시스템 모니터링과 같은 애플리케이션을 위해 데이터에서 불규칙한 패턴이나 이상값을 식별하는 것입니다. 여기서 genAI는 추세를 보여주는 데이터 패턴을 발견하고, 이러한 추세가 무엇을 의미하는지 설명하며, 비즈니스 가치를 극대화할 수 있도록 프로세스를 조정하는 데 도움을 줍니다.

• 이는 과거 데이터 패턴을 사용하여 은행 사기 가능성을 찾거나 어떤 시스템이 중단될지 예측하는 등 차세대 genAI 기반 이상 징후 탐지를 넘어서는 것입니다. 마치 마이너리티 리포트에서 톰 크루즈를 뺀 것과 같습니다. 다음 대출 신청이 "사전 범죄"로 인해 거부될 수 있습니다. 이 사용 사례는 또한 우리가 숙고해야 할 많은 윤리적 질문으로 이어집니다.

물론 genAI의 다른 확실한 활용 사례는 수십 가지가 있습니다. 문제는 많은 기업이 이를 고려하지 않고 비용과 위험을 초래하고 가치가 거의 또는 전혀 창출되지 않는 상황으로 뛰어든다는 것입니다. 기업이 자해적 상처를 입어 스스로 목숨을 끊기 전에 빨리 현명하게 대처해야 합니다.