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생성형 AI 시대, 구버(Goover)와 기업용 AI 혁신 로드맵

일반 리포트 2025년 04월 23일
goover

목차

  1. 요약
  2. 생성형 AI 산업 부상과 현황
  3. 구버(Goover) 플랫폼: 기술·서비스 진화
  4. 시장 경쟁 구도와 비교 분석
  5. 기업용 AI 채택 가속화와 인력 전략
  6. 향후 발전 전망 및 과제
  7. 결론

1. 요약

  • 2022년 오픈AI의 챗GPT 출현 이후, 생성형 AI 기술은 산업 전반에서 혁신을 일으키며 시장 규모가 1.3조 달러에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 이와 같은 기세 속에 솔트룩스의 AI 검색 플랫폼 ‘구버(Goover)’는 국내외 시장 공략을 통해 기업용 AI 검색 서비스의 새로운 기준을 정립하고 있습니다. 본 보고서에서는 생성형 AI의 현재 상황과 경제적 잠재력을 분석한 후, 구버의 기술 발전과 글로벌 확장 전략을 상세히 서술하고 있습니다. 또한, 경쟁사와의 비교를 통해 구버의 강점과 약점을 파악하고, 야놀자클라우드 및 현대오토에버의 AI 인력 영입 사례를 통해 기업들이 AI 솔루션 채택에 있어 어떤 전략을 구사하는지 조망합니다. 마지막으로, 보안 우려 사항과 RAG 기술의 고도화 관련 향후 과제를 전망하고, 기업과 정책 입안자들이 나아가야 할 방향에 대해 제안합니다.

  • 생성형 AI는 단순한 데이터 처리에 그치지 않고 질 높은 콘텐츠 생성과 비즈니스 모델 혁신을 이끄는 원동력으로 자리매김하고 있습니다. 현재 시장에서는 많은 기업이 AI를 통합하여 작업을 자동화하고 있으며, 생성형 AI는 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 변화는 마케팅 및 제품 개발, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 나타나며, AI를 통한 비용 절감과 프로세스 개선은 점점 더 중요한 요소로 부각되고 있습니다. 현재 생성형 AI의 도입 비율이 72%에 이를 것이라는 데이터는 이 기술의 채택이 가속화되고 있음을 반영합니다.

  • 구버(Goover) 플랫폼은 초거대 AI 검색 서비스로서, 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하고 자동으로 심층 보고서를 생성하는 혁신적인 기능을 갖추고 있습니다. 구버는 2024년 9월 한국과 미국에서 서비스가 시작되었으며, 정보 탐색과 분석을 통해 인류의 지적 노동에서 해방하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 구버의 성공적인 글로벌 확장은 사용자들의 긍정적인 피드백을 바탕으로 진행되고 있으며, 이를 선택한 기업 고객들에게 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.

2. 생성형 AI 산업 부상과 현황

  • 2-1. 생성형 AI 정의와 기능

  • 생성형 AI(Generative AI)는 대량의 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠나 정보를 생성하는 인공지능 기술을 말합니다. 이는 텍스트, 이미지, 비디오, 음악 등을 생성하는데 능숙하며, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 생성형 AI의 작동 원리는 주로 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 이루어지며, 이를 통해 사용자가 입력한 프롬프트에 기반하여 다양한 결과물을 생성합니다.

  • 2022년 오픈AI의 챗GPT 출시는 이러한 생성형 AI의 가능성을 극대화한 사례로, 이는 기업과 개인이 정보를 얻고 소통하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 생성형 AI는 단순한 데이터 처리 및 응답을 넘어서 질 높은 콘텐츠 생성으로, 마케팅, 제품 개발, 고객 서비스 등 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.

  • 또한 이러한 기술은 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 생산성과 효율성을 크게 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 통계에 따르면, 생성형 AI는 업무의 최대 70%를 자동화할 수 있는 잠재력을 갖추고 있는 것으로 평가되고 있으며, 이는 앞으로의 비즈니스 환경에서 필수적인 요소로 자리잡게 될 것입니다.

  • 2-2. 시장 경제 규모 전망

  • 생성형 AI 산업은 그 경제적 잠재력이 점차 부각되고 있으며, 여러 보고서에 따르면 이 분야의 시장 규모는 2022년 400억 달러에서 2032년에는 1.3조 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다. 즉, 평균 연간 성장률(CAGR)은 42%에 달할 것으로 보입니다. McKinsey의 분석에 의하면, 2024년에는 기업 및 조직 차원의 AI 도입 비율이 72%에 달할 것으로 전망되며, 이는 2023년의 50% 대비 큰 증가폭을 보이는 수치입니다.

  • 주요 산업별로 살펴보면, 마케팅 및 세일즈 분야에서 생성형 AI의 활용이 두드러지며, 응답자의 34%가 업무에서 지속적으로 사용하고 있다고 답변하였습니다. 제품 및 서비스 개발 분야에서도 23%가 이 기술을 적극 활용하고 있으며, 이는 AI가 제공하는 데이터 기반 통찰력과 자동화의 효율성 덕분입니다. 기업들은 생성형 AI를 통해 비용 절감, 프로세스 개선, 그리고 더 나아가 비즈니스 모델 혁신을 실현할 수 있는 기회를 잡고 있으며, 이 기술의 도입은 점차 필수적이 되어가고 있습니다.

  • 2-3. 업무 자동화와 RPA 통합 사례

  • 업무 자동화는 생성형 AI와 RPA(Robotic Process Automation)의 결합으로 큰 성장을 이루고 있습니다. 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere)는 이러한 통합을 통해 AI 자동화 플랫폼을 출시하였으며, 이는 기업의 여러 시스템과 프로세스를 통합하여 반복적인 업무를 자동화하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히 이 플랫폼은 기존의 RPA 기술과 함께 AI의 인사이트를 제공하여 운영 효율성을 극대화하고, 사용자 친화적인 기능을 통해 빠르게 ROI를 달성할 수 있는 것을 목표로 하고 있습니다.

  • 맥킨지의 보고서에 따르면, 생성형 AI는 초기에는 약 50%의 업무 자동화를 예상했으나, 이후 기술 발전을 통해 70%까지 자동화 가능성이 높아졌습니다. 생성형 AI가 업무의 다양한 측면을 처리하면서 수작업을 줄이고 효율성을 극대화하는 것이 이 플랫폼의 주요 목표입니다. 이와 같은 혁신적인 접근은 기업들이 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

3. 구버(Goover) 플랫폼: 기술·서비스 진화

  • 3-1. 구버 서비스 개요

  • 구버(Goover) 플랫폼은 솔트룩스에서 개발한 초거대 인공지능(AI) 검색 서비스로, 사용자들에게 맞춤형 정보를 신속하게 제공하고 자동으로 심층 리포트를 생성하는 혁신적인 기능을 갖추고 있습니다. 구버는 2024년 9월 한국과 미국에서 동시에 서비스를 시작하였으며, 그 비전은 '지식 탐구 활동을 자동화하고 인류를 지적 노동에서 해방하는 것'으로 설정되어 있습니다.

  • 구버의 핵심 기능 중 하나인 ‘애스크 구버(Ask Goover)’는 사용자가 제출하는 질문에 대한 최적의 답변을 제공하며, 이 과정에서 솔트룩스의 거대언어모델(LLM)과 그래프 검색 증강 생성(Graph RAG) 기술이 활용됩니다. 이를 통해 사용자들은 수많은 웹사이트를 직접 검색하지 않고도 필요한 정보를 효율적으로 얻을 수 있습니다.

  • 3-2. 구버 엔터프라이즈 특징

  • 구버는 일반 사용자용 서비스 외에도 기업 맞춤형 '구버 엔터프라이즈' 솔루션을 제공하여 기업 환경에서도 효과적으로 활용될 수 있도록 설계되었습니다. 이 솔루션은 클라우드, 온프레미스 등 다양한 도입 옵션을 제공하여 기업들이 비즈니스 필요에 맞게 선택할 수 있게 합니다.

  • 구버 엔터프라이즈는 정보 탐색과 분석을 거리낌 없이 할 수 있도록 보안 친화적인 설계를 강조합니다. 기업의 보안 정책을 준수하며 내부 정보와 외부 정보를 안전하게 통합할 수 있는 기능도 제공해, 정보의 안전성을 최대한 보장합니다. 또한, 사용자가 요청한 데이터를 자동으로 분석하여 맞춤형 리포트를 생성하는 기능도 지원합니다.

  • 3-3. 초거대언어모델 ‘루시아’와 RAG 기술

  • 구버의 핵심 기술 중 하나인 루시아(Luxia)는 솔트룩스가 개발한 초거대언어모델(LLM)로, 자연어 처리(NLP)와 그래프 검색 증강 생성(Graph RAG) 기술을 결합하여 보다 정확하고 빠른 정보 검색이 가능합니다. 이 기술은 사용자가 제공한 질문의 맥락을 이해하고, 관련된 데이터를 웹상에서 신속하게 추출하여 최적의 답변을 제공합니다.

  • 그래프 검색 증강 생성(RAG) 기술은 대용량의 정보를 효과적으로 관리하고, 관련성을 갖춘 정보들을 시각적으로 배열하여 사용자의 직관적인 이해를 돕습니다. 이 기술을 통해 사용자는 단순한 질문 이상의 부가 정보를 효율적으로 수집할 수 있습니다.

  • 3-4. 글로벌 확장 현황

  • 구버는 2024년 9월에 한국과 미국에서 동시에 서비스를 시작한 이후, 빠른 속도로 글로벌 시장에서 자리잡고 있으며, 사용자들에게 긍정적인 반응을 얻고 있습니다. 사용자들은 구버의 정보 탐색 기능과 맞춤형 리포트 생성 기능을 특히 높게 평가하고 있으며, 이는 기업 고객들에게 매력적인 요소로 작용하고 있습니다.

  • 구버는 앞으로도 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위해 사용자 피드백을 바탕으로 서비스를 지속적으로 개선하고, 맞춤형 커스터마이징을 통해 기업 고객의 다양한 요구에 맞춰 나갈 예정입니다. 또한, 온프레미스 버전 등을 통해 보안성을 더욱 강화할 계획입니다.

4. 시장 경쟁 구도와 비교 분석

  • 4-1. Goover vs Perplexity 성능 비교

  • Goover와 Perplexity는 각각 독특한 기능과 장단점을 가진 AI 검색 플랫폼으로, 각자의 시장에서 경쟁하고 있습니다. Goover는 최신 언어 모델을 기반으로 한 자동 문서 생성과 심층 검색 기능을 제공하며, 정보 과잉 문제를 효과적으로 해결하는 데 중점을 둡니다. 특히, Goover의 '애스크 구버' 기능은 복잡한 질문에 대해 최적화된 답변을 제공하는 강력한 AI 에이전트입니다. 이에 반해 Perplexity는 신속한 반응성과 사용자 편의성을 강조하며, 더 직관적인 UI로 사용자에게 접근합니다. 테스트 결과, Goover는 더 정교한 검색 결과와 맞춤형 정보 제공에서 우수한 평가를 받고 있으며, 최종 사용자 피드백에서도 높은 만족도를 확인해왔습니다. 반면 Perplexity는 빠른 응답 속도로 사용자의 요구를 충족시키고 있지만, 심층적인 분석에서는 다소 부족하다는 평가를 받고 있습니다.

  • 4-2. Goover와 중국 의료보험 시스템 비교

  • Goover와 중국 의료보험 시스템 간의 비교 분석에서는 두 시스템의 성능, 디자인, 가용성, 보안 측면에서 차이를 보여줍니다. Goover는 최신 AI 기술을 기반으로 하여 사용자가 필요로 하는 맞춤형 정보를 제공하는 데 강점을 갖고 있으며, 사용자 친화적인 인터페이스와 자동 문서 생성 기능을 통해 효율적인 정보 관리의 가능성을 제시합니다. 반면, 중국 의료보험 시스템은 직장가입자와 지역가입자 간의 차별화된 서비스가 존재하지만, 농촌 지역에서의 의료 서비스 접근성이 여전히 낮고, 개인정보 보호에도 한계가 있습니다. 이러한 분석을 통해서는 Goover가 학생과 비즈니스 사용자에게 더 나은 정보 검색과 관리 솔루션을 제공할 수 있는 반면, 중국 의료보험 시스템은 사용자의 의료 서비스 가용성을 높일 수 있는 정책적 방향이 필요하다는 것을 시사합니다.

  • 4-3. 주요 경쟁 플랫폼 분석

  • Goover 외에도 AI 검색 시장에서 중요한 경쟁사로는 Perplexity와 같은 대화형 검색 엔진이 있습니다. 이들은 사용자의 질문에 대해 신속하고 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 하며, 구글의 기존 검색 엔진에 도전하는 특징을 보입니다. Goover는 심층 데이터 분석을 강조하는 반면, Perplexity는 사용 편의성에 초점을 맞춥니다. 시장 분석에 따르면, 두 플랫폼 모두 각각 다른 사용자층을 타겟으로 하고 있으며, 이로 인해 경쟁 환경은 치열해질 것으로 예상됩니다. Goover는 정보 제안과 리포트를 자동으로 생성하는 혁신적 기능을 통해 시장에서의 입지를 확고히 하고 있으며, Perplexity는 높은 사용 편의성을 통해 빠른 성장을 예고하고 있습니다.

5. 기업용 AI 채택 가속화와 인력 전략

  • 5-1. 야놀자클라우드 김현정 CBO 영입

  • 야놀자클라우드는 2024년 9월 3일, 김현정을 글로벌 최고사업책임자(CBO)로 영입했다고 발표하였다. 김 CBO는 맥킨지앤드컴퍼니, 삼성전자, 구글 등에서 쌓은 폭넓은 글로벌 경험을 바탕으로, 야놀자클라우드의 AI 기반 솔루션 사업을 가속화할 것으로 기대된다. 특히 삼성전자에서 생성형 AI 기반 비서인 빅스비(Bixby)와 삼성페이의 글로벌 론칭을 이끌며, 비즈니스 성장에서 중요한 역할을 한 그의 경력이 주목받고 있다. 이러한 인재 영입은 야놀자클라우드가 글로벌 사업 목표를 달성하는 데 필수적인 전략으로 여겨진다.

  • 김현정 CBO의 영입 뉴스는 야놀자클라우드의 빠른 성장세와 맞물려 있다. 2024년 2분기 동안 회사의 글로벌 사업 매출이 전년 동기 대비 889% 이상 증가했으며, 이는 AI 기반 솔루션의 수요 증가와 관련이 깊다. 김 CBO는 이러한 상황을 활용하여 야놀자클라우드가 글로벌 선도 여행 데이터 기업으로 자리매김하는 데 기여할 예정이다.

  • 5-2. 현대오토에버 박상수·장연세 상무 영입

  • 현대오토에버는 2024년 8월 29일, 박상수와 장연세 상무를 영입하여 각기 혁신전략컨버전스사업부장과 SDx센터장으로 임명하였다. 박상수 상무는 맥킨지, BCG, 액센츄어와 같은 글로벌 컨설팅 펌에서 전략 기획 전문가로 활동하였으며, AI를 포함한 최신 기술을 활용한 전략 수립에 능숙하다. 그는 현대자동차 그룹의 디지털 전략 수립에 기여하였고, 현대오토에버에서도 소프트웨어와 AI의 융합을 통한 혁신을 선도할 계획이다.

  • 장연세 상무는 AWS, IBM, 딜로이트와 같은 IT 및 컨설팅 업계에서 쌓은 경험을 바탕으로, 소프트웨어 정의(SDx)를 통해 고객사의 비즈니스 효율성을 극대화할 전략을 구상하고 있다. 장 상무는 특히 AI 기반의 디지털 혁신 프로젝트에 강점을 가지며, 고객사들이 애자일한 시장 환경에 적응하는 데 도움을 줄 예정이다. 이처럼 두 상무의 영입은 현대오토에버가 AI와 클라우드 기술을 통해 경쟁력을 강화하려는 의지를 반영한다.

  • 5-3. AI 전문 인력 확보 전략

  • 현재 기업들은 AI 기술의 급속한 발전에 발맞추어 전문 인력 확보에 힘쓰고 있다. 인공지능 및 데이터 분석 전문 인력의 수요가 급증함에 따라, 기업들은 다양한 채용 전략을 통해 인재를 유치하는 데 집중하고 있다. 특히, AI 기술의 활용이 기업 경쟁력에 미치는 영향을 고려할 때, 전문 인력의 확보는 필수적이다.

  • 조직 내부 교육과 함께 외부 전문가 영입 전략은 AI 전문 인력을 확보하는 데 효과적인 접근법으로 자리 잡고 있다. 기업들은 인재의 다양성을 중시하며, 글로벌 시장에서 경험이 풍부한 인재들을 채용하여 AI 기술의 활용도를 극대화하고 있다. 이러한 경향은 매우 중요한데, AI와 관련된 모든 분야가 끊임없는 변화를 겪고 있는 현재에서, 지속 가능한 비즈니스 모델 구축을 위해서는 뛰어난 인재들이 필수적이기 때문이다.

6. 향후 발전 전망 및 과제

  • 6-1. 딥페이크 등 보안 위협 대응

  • 생성형 AI 기술의 발전과 사용 증가에 따라 딥페이크 기술 역시 고도화되고 있습니다. 딥페이크는 인공지능을 이용해 실제 인물의 얼굴 이미지를 조작하거나 가짜 영상을 제작하는 기술로, 사이버 범죄는 물론 개인의 명예 및 프라이버시를 심각하게 침해할 수 있는 위험 요소로 부각되고 있습니다. 이에 따라 조직과 정부는 딥페이크에 대응하기 위한 다양한 방안을 모색해야 하며, 이를 위해 기술적 대응과 법적 규제의 병행이 필요합니다. 예를 들어, 딥페이크 관련 법안을 마련하고 이를 시행하여 범죄 예방과 피해 구제를 위해 힘써야 할 것입니다.

  • HPE와 같은 기업은 이러한 위협에 대응하기 위해 AI 활성화 프로그램을 통해 기술 혁신과 보안 강화를 동시에 꾀하고 있습니다. 이 프로그램은 AI와 하이브리드 클라우드, 그리고 데이터 보안을 총망라하여 기업들이 보다 안전하게 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원하는 것이 목적입니다. 이는 향후 생성형 AI를 활용하는 기업들이 보안 문제를 해결하기 위한 중요한 이정표가 될 것입니다.

  • 6-2. RAG 고도화와 개인정보 보호

  • 생성형 AI 기술의 한 축인 RAG( Retrieval-Augmented Generation) 기술은 정보 검색과 생성을 통합하여 보다 정교한 결과물을 제공합니다. 하지만 RAG 기술의 발전은 개인정보 보호와 관련된 새로운 문제를 함께 동반하고 있습니다. 데이터의 수집과 처리 과정에서 개인 정보가 유출되거나 오용되는 사건이 발생할 수 있기 때문입니다. 따라서 기업들은 RAG 기술을 활용하면서 개인정보 보호를 위한 강력한 제도 및 기술적 장치를 마련해야 합니다.

  • GDPR(General Data Protection Regulation)와 같은 개인정보 보호 법규를 준수함으로써, 고객의 신뢰를 유지하고 법적 책임을 최소화할 수 있습니다. 또한, RAG 시스템의 발전에 따라 데이터 필터링 및 익명화 기술을 활용하여 개인 정보를 안전하게 관리하는 방안을 연구하는 것도 중요합니다. 이러한 노력은 혁신적인 기술 발전과 동시에 고객의 안전을 보장하는 균형 잡힌 접근이 될 것입니다.

  • 6-3. 시장 확장 기회와 정책 과제

  • 현재 생성형 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 이는 기업에 새로운 비즈니스 기회를 제공하고 있습니다. 다양한 산업에서 AI 솔루션을 도입함으로써 효율성을 높이고, 비용을 절감할 수 있는 가능성이 크기 때문입니다. 특히, 헬스케어, 금융, 제조업 등 여러 주요 분야에서 AI의 도입이 가속화되고 있는 만큼, 이와 관련된 정책적 지원이 뒷받침되어야 합니다.

  • 정부는 기업들이 AI 기술을 적극적으로 활용할 수 있도록 필요한 인프라를 구축하고, 연구개발(R&D) 지원 및 스타트업 육성 정책을 추진해야 합니다. 더불어, 창업 생태계를 활성화하여 AI 관련 인력의 고용을 촉진하고, 기업의 AI 활용 사례를 확대하는 것이 필요합니다. 이러한 정책적 배경이 마련될 경우, 생성형 AI 시장의 확장이 더욱 현실화될 수 있을 것입니다.

결론

  • 생성형 AI는 현대 산업 혁신의 핵심 요소로 자리매김하였으며, 구버 플랫폼은 RAG 기반의 자동 리포트 생성 및 대화형 검색 기능을 통해 기업용 AI 검색 시장을 선도하고 있습니다. 앞서 언급한 경쟁 플랫폼과의 비교를 통해 구버는 데이터 통합 및 그래프 검색에 있어 우위를 점하고 있는 반면, 보안 및 개인정보 보호에서의 도전 과제가 여전히 남아 있음을 확인할 수 있습니다. 따라서 기업들은 AI 솔루션의 도입에 앞서 기술적 검증을 충분히 수행해야 하며, 인력 영입과 조직 문화의 변화 또한 병행해야 합니다.

  • 또한, 정책 입안자들은 급속히 진화하는 AI 기술에 맞춰 보안과 윤리에 법적 기준을 마련하여 시장의 책임 있는 발전을 지원해야 합니다. 이는 특히 딥페이크와 같은 현대적 보안 위협에 대응하기 위해 필수적이며, 이러한 접근은 기업들이 AI를 활용함에 있어 신뢰를 구축하는 데 기여할 것입니다.

  • 미래에는 RAG 기술의 고도화와 딥페이크 대응 체계의 구축이 기업의 경쟁력 확보와 시장에서의 생존을 위한 주요한 열쇠가 될 것으로 보입니다. 따라서 이러한 기술적 발전과 함께 기업의 조직적 대응이 필요하며, 정책적 지원이 뒷받침될 때 생성형 AI는 더욱 넓은 범위에서 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

용어집

  • 생성형 AI: 생성형 AI(Generative AI)는 대량의 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠나 정보를 생성하는 인공지능 기술입니다. 이는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 생성하는 데 특화되어 있으며, 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 두각을 나타냅니다. 생성형 AI는 주로 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 사용자 입력에 맞춰 다양한 결과물을 자동으로 생성합니다.
  • 구버(Goover): 구버는 솔트룩스에서 개발한 초거대 AI 검색 플랫폼으로, 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하고 자동으로 심층 리포트를 생성하는 혁신적인 기능을 갖추고 있습니다. 2024년 9월에 한국과 미국에서 서비스가 시작되었으며, 정보 탐색과 분석을 통해 인류의 지적 노동에서 해방하는 것을 목표로 하고 있습니다.
  • RAG: RAG(Information Retrieval-Augmented Generation)는 정보 검색과 콘텐츠 생성을 통합하여 보다 정교한 결과물을 제공하는 기술입니다. 사용자가 제공한 질문에 대한 맥락을 이해하고, 관련된 데이터를 효과적으로 추출하여 최적의 답변을 생성하는 데 활용됩니다. 이는 대량의 정보를 관리하고 효과적으로 배열하여 사용자의 직관적 이해를 돕는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 초거대 AI: 초거대 AI는 대규모 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워를 활용하여 인간의 정서와 인지를 모방하는 인공지능을 말합니다. 이는 일반적인 AI보다 훨씬 더 복잡하고 정교한 작업을 수행할 수 있으며, 생성형 AI로 대표되는 새로운 기술들이 여기에 해당합니다.
  • 딥페이크: 딥페이크는 인공지능을 이용해 실제 인물의 얼굴 이미지를 조작하거나 가짜 영상을 제작하는 기술입니다. 이는 사이버 범죄와 개인의 명예, 프라이버시를 심각하게 침해할 수 있는 위험 요소로 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술적 대응과 법적 규제가 요구되고 있습니다.
  • RPA: RPA(Robotic Process Automation)는 반복적이고 규칙 기반의 업무를 자동화하는 기술을 의미합니다. 기업에서 데이터 처리, 각종 문서 작업, 업무 흐름 자동화 등을 통해 생산성을 극대화하는 데 사용됩니다. RPA는 특히 생성형 AI와 함께 통합되어 더욱 효과적인 업무 자동화를 이끕니다.
  • AI 인력 영입: AI 인력 영입은 기업들이 인공지능 기술의 발전에 맞춰 전문인력을 확보하기 위해 추진하는 전략입니다. 글로벌 시장에서 AI 전문 인재의 수요가 급증하고 있어, 조직 내부 교육 및 외부 전문가 영입을 통해 인재의 다양성과 경험을 바탕으로 효과적인 AI 활용이 필수로 여겨집니다.
  • 글로벌 확장: 글로벌 확장은 기업이 자국 시장을 넘어 해외 시장으로 진출하는 전략을 의미합니다. 이는 다양한 국가 및 지역에서 제품이나 서비스를 제공하고, 새로운 시장과 기회를 창출하는 과정을 포함합니다. 구버는 2024년 9월 한국과 미국에서 서비스를 시작하여 글로벌 시장에서 자리 잡고 있습니다.
  • 보안: 보안은 기업이나 개인의 정보와 자산을 보호하기 위한 기술적, 법적 조치를 의미합니다. AI 기술의 발전에 따라 보안 위협도 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위한 다양한 대책이 필요합니다. 특히 생성형 AI와 관련된 분야에서는 개인정보 보호와 딥페이크와 같은 위험 요인에 대한 보안 강화가 중요합니다.

출처 문서