생성형 AI 도입과 책임성: 삼성SDS 인사이트리포트 종합 분석

1. 요약

• 생성형 AI 도입과 책임성에 관한 심층 분석은 삼성SDS 인사이트 리포트를 바탕으로 진행되었으며, 이 리포트는 생성형 AI의 기술 발전 배경, 기업 현장에서의 활용 현황 및 미래 전망, 그리고 AI 운영에 있어 책임성을 강화하기 위한 가드레일 구축 방안에 대해서 종합적으로 다루고 있다. 특히 2023년 REAL SUMMIT에서 소개된 Simply Fit와 Simply Chat 서비스는 삼성SDS가 기업의 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 중점을 두고 개발한 생성형 AI 서비스의 좋은 사례로, 데이터 기반 의사결정과 고객 소통 자동화를 통해 기업의 운영 효율성을 극대화하고 있다.

• 2024년 포춘 500 CEO 설문조사 결과를 살펴보면, 생성형 AI의 도입이 기업의 운영 효율성을 크게 향상시킬 것이라는 긍정적인 의견이 다수 존재한다. 특히, 조사에 따르면 CEO의 79%가 생성형 AI가 기업의 성장을 가속화할 것이라고 응답하였으며, 이는 기업들이 AI 기술을 적극적으로 도입하고 확장하는 주요 이유 중 하나로 작용하고 있다. 또한, 아테나헬스의 사례와 같이, 생성형 AI의 적용은 의료 서비스의 질 향상으로 이어지는 구체적인 효과를 보이고 있다.

• 그러나 생성형 AI의 도입에는 책임감 있는 운영을 위한 가드레일 구축이 필수적이다. AI의 오작동이 기업에 미치는 영향은 심각할 수 있으며, 구글 제미나이에서 발생한 사례는 그 위험성을 잘 보여준다. AI가 부정확한 정보를 제공할 경우, 기업의 평판과 신뢰성이 심각하게 훼손될 수 있다. 따라서 기업은 AI 기술을 도입할 때 윤리적이고 신뢰할 수 있는 운영 체계와 함께 시스템을 구축해야 한다.

2. 생성형 AI 서비스의 발전 배경

• 2-1. LLM 확산과 중요성

• 생성형 AI 서비스의 발전에서 특히 두드러진 요소 중 하나는 거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 확산과 그 중요성이다. 2023년부터 LLM의 발전은 급격히 진행되었으며, 특히 OpenAI의 ChatGPT가 주요 사례로 등장하면서 이러한 변화는 더욱 가속화되었다.

• ChatGPT는 사용자가 간편하게 웹에 접속하여 회원 가입만 하면 바로 이용할 수 있도록 설계되어, 복잡한 설치 과정이나 특별한 기술 지식이 필요 없는 접근성을 제공하였다. 이러한 특성 덕분에 기업들은 생성형 AI를 쉽게 도입할 수 있는 환경이 조성되었으며, 중견 및 대기업을 포함한 83%의 기업들이 업무 프로세스의 자동화와 효율화를 위해 생성형 AI 도입을 계획하고 있었다.

• LLM은 자연어 처리 분야에서 혁신을 가져온 중요한 도구로 자리잡았다. LLM의 성능은 대량의 데이터를 기반으로 학습하여 기존의 모델에 비해 더욱 정교하고 다양한 응답을 생성할 수 있게 만들어주었다. 이러한 특성 덕분에 LLM은 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 번역 등 다양한 비즈니스 영역에서 활용되고 있다. 기업들은 LLM을 통해 운영 효율성을 개선하고 있으며, 2024년 포춘 500 CEO 설문결과에서도 생성형 AI의 도입에 대한 긍정적인 전망이 나타났다.

• 2-2. SDS Simply Fit·Simply Chat 서비스

• 삼성SDS는 2023년 9월에 개최된 REAL SUMMIT 2023에서 새로운 생성형 AI 서비스인 Simply Fit와 Simply Chat을 공개하였다. These services are part of 삼성SDS의 접근 방식으로 AI 기술을 활용하여 기업의 비즈니스 프로세스를 개선하고 관리하는 데 중점을 두었다.

• Simply Fit 서비스는 기업의 데이터를 분석하여 최적의 피드백을 제공하는 플랫폼으로, 데이터 기반 의사결정을 촉진하고 기업의 운영 효율성을 높이는 데 도움을 준다. 한편, Simply Chat은 고객과의 소통을 자동화하는 대화형 AI 시스템으로, 고객 문의를 신속하게 처리하고 고객 만족도를 향상시키는 역할을 한다. 이러한 서비스는 기업들이 AI 서비스를 더욱 쉽게 도입할 수 있도록 하여 디지털 혁신을 앞당기는 데 기여하고 있다.

• 삼성SDS가 고려하는 생성형 AI 서비스는 기업의 기대에 부합하며, 데이터 보안과 모델 최적화 등 다양한 요소를 포함하여 기업이 필요로 하는 맞춤형 솔루션을 제공하려는 노력의 일환이다. 실제로, 삼성SDS는 24개 중견 및 대기업 고객과의 협력을 통해 AI 도입를 위한 도전과제를 파악하고, 이를 기반으로 서비스를 발전시켰다.

• 2-3. 사용자 접근성과 기술 혁신

• 생성형 AI의 발전은 단순히 기술적 혁신만이 아니라 사용자 접근성에서도 큰 변화를 가져왔다. 특히, ChatGPT와 같은 서비스가 대표적으로 보여주듯이, 사용자들은 단지 몇 번의 클릭만으로 고급 AI 서비스를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 개인 사용자는 물론 중소기업과 대기업 모두에게 큰 기회를 제공하였다.

• 정확하고 신속한 정보 처리를 가능하게 하는 생성형 AI는 업무 프로세스의 다양한 측면에서 혁신을 일으키고 있다. 사용자들은 이러한 기술에 저항감을 느끼지 않고, 일상 업무에서 자연스럽게 AI를 활용하게 되었다. 이러한 변화는 사용자 친화적인 UI/UX 디자인 덕분에 가능하였으며, 이는 기업들이 AI를 도입하는 데 있어 중요한 요소로 자리잡고 있다.

• 또한, 기업들은 AI 기술을 통해 내부 데이터와 외부 정보를 통합하여 운영의 효율성을 높이고, 생산성 향상을 이끌어내는 역할을 하고 있다. 사용자 접근성의 증대는 생산성뿐만 아니라 기업의 전체적인 혁신 속도를 가속화하고 있으며, 이는 기업의 경쟁력에도 긍정적인 영향을 미친다.

3. 기업 현장의 생성형 AI 활용 사례 및 전망

• 3-1. Fortune 500 CEO 설문 결과

• 2023년 7월에 포춘과 딜로이트가 수행한 설문조사에 따르면, 포춘 500대 기업 CEO의 79%가 생성형 AI가 기업 운영 효율성을 개선할 것이라고 예측했습니다. 이 조사는 생성형 AI의 도입이 기업 생산성 향상에 중요한 역할을 할 것이라는 점을 뒷받침하고 있습니다. 응답자 중 절반 이상은 생성형 AI가 기업의 성장을 가속화할 것이라고 믿고 있으며, 이는 기업들이 AI 기술을 적극적으로 도입하고 확장하는 이유 중 하나입니다.

• 3-2. 운영 효율성 개선 예측

• 토픽별 조사 결과로는, 많은 기업들이 생성형 AI를 통해 이직률 감소, 업무 자동화, 고객 서비스 개선 등 다양한 운영 효율성을 기대하고 있습니다. 예를 들어, 아테나헬스는 의료 분야에서 수행하는 문서 작업의 효율성을 개선하기 위해 생성형 AI를 도입하였고, 이를 통해 의료진이 보다 신속하게 필요한 정보를 제공받을 수 있도록 하였습니다. 이 과정에서 발생하는 시간 절약은 결국 전체 의료 서비스의 질을 향상시키는 결과로 이어집니다.

• 3-3. 성장 가속화 전망

• 생성형 AI 도입이 기업의 성장을 가속화할 것이라는 전망은 단순한 기술적 개선을 넘어서, 기업의 비즈니스 모델 혁신까지 포함됩니다. 뉴욕생명보험은 LLM 기반의 ChatGPT를 도입하여 고객과의 소통을 원활하게 하고, 서비스 담당자가 고객의 요청에 보다 신속하게 대응할 수 있도록 했습니다. 이러한 변화는 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라, 시장 점유율 확대와 재무적 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

• 3-4. Domino Data Lab 조사

• 리서치 업체인 Domino Data Lab의 조사에 따르면, 생성형 AI에 대한 긍정적인 전망을 가지고 있는 기업들이 대부분이며, 기업들은 이 기술을 통해 얻을 수 있는 실질적 혜택을 본 결과 상당한 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이 조사에서는 생성형 AI가 기업의 혁신을 가속화하고, 장기적으로는 글로벌 경제에 미치는 영향도 빠르게 확대될 것이라는 분석이 담겨 있습니다. 특히, 연구 결과를 기반으로 한 기업의 AI 전략은 점차적으로 실효성을 가지게 될 것으로 보입니다.

4. 책임감 있는 AI 운영을 위한 가드레일 구축

• 4-1. AI 가드레일의 필요성

• 기업이 생성형 AI를 도입함에 있어 가장 중요한 고려사항 중 하나는 책임감 있는 AI 운영을 위한 가드레일의 필요성이다. 가드레일은 AI 시스템이 잘못된 정보를 제공하거나 비윤리적인 제안을 하는 것을 방지하는 일종의 보호 장치로 작용한다. 구체적으로, 가드레일은 AI가 생성하는 콘텐츠의 품질과 신뢰성을 보장하며, 이로 인해 기업의 평판과 신뢰성을 유지하는 데 기여한다.

• AI의 활용이 급증함에 따라, 비즈니스 환경에서 발생할 수 있는 AI의 오작동 사건들이 우려되고 있다. 예를 들어, 구글 제미나이가 무독성 접착제를 피자에 사용하는 것이 좋다고 제안한 사건은 생성형 AI가 잘못된 정보를 제공할 경우 발생할 수 있는 위험을 잘 보여준다. 이와 같은 사례는 기업이 AI 기술을 도입하기 전 반드시 고려해야 할 책임과 윤리를 재확인시킨다.

• 4-2. 구글 제미나이 사례 분석

• 구글 제미나이는 다양한 AI 관련 서비스와 기능을 제공하는 시스템으로, 최근 여러 차례 문제가 발생하였다. 예를 들어, AI가 피자 관련 Q&A에서 무독성 접착제를 사용하라는 제안을 하여 사회적으로 큰 논란을 일으켰다. 이는 AI 모델이 실제 상황을 잘못 인식하고, 유머를 진지하게 받아들이는 등의 문제가 있었음을 나타낸다.

• 이러한 사례는 AI가 비즈니스의 스위트 스팟을 벗어났을 때 발생할 수 있는 위험을 강조하며, 따라서 기업은 AI 시스템에 적절한 가드레일을 설정해야 한다. 구글은 이러한 문제를 해결하기 위해 내부 프로세스를 재점검하고 AI 모델의 학습 방식 및 검증 절차를 개선하고 있다.

• 4-3. 무독성 접착제 권고 오류

• 구글 제미나이의 무독성 접착제 사례는 생성형 AI의 위협 요소를 명확히 보여준다. AI는 일상적인 언어 기반의 Q&A 시스템에서 사용자에게 실질적이지 않은 정보를 제공함으로써 혼란을 초래했다. 이러한 오작동은 AI가 훈련 데이터로부터 잘못된 교훈을 학습할 경우 발생할 수 있다.

• 무독성 접착제를 사용하는 것이 바람직하다는 주장은 발상 자체의 오류일 뿐 아니라, 제품 안전성 측면에서도 매우 위험한 정보를 유포할 수 있는 가능성이 있다. 따라서 AI의 비즈니스 활용에는 반드시 엄격한 검증과 승인 프로세스가 동반되어야 하며, 사용자에게 잘못된 정보를 제공하지 않도록 하는 필수적인 안전장치가 요구된다.

• 4-4. 책임감 있는 AI 가이드라인 수립

• 책임감 있는 AI 운영을 위해 기업은 명확한 가이드라인을 수립해야 한다. 이는 데이터 수집, 모델 훈련, 결과 해석 및 사용자 상호작용의 모든 단계에서 윤리적 기준과 투명성을 확보하는 것을 목표로 한다. KPMG의 AI 리더는 기업 경영진이 AI의 비즈니스에 미칠 영향을 인식하고, 그와 같은 위험 때문에 진전이 예상보다 느려지고 있다고 강조하고 있다.

• 가이드라인은 책임감 있는 AI 사용을 위한 정책을 문서화하고, 내부 교육을 통해 직원들이 이를 준수할 수 있도록 유도해야 한다. 또한, 정기적인 감사와 평가를 통해 가이드라인이 실제 현장에서 잘 적용되고 있는지를 확인하는 과정이 필요하다. 결국, 이러한 가드레일과 가이드라인의 적절한 구축은 AI의 사용이 비즈니스 연속성과 사회적 신뢰를 보장하는 데 큰 도움이 될 것이다.

결론

• 삼성SDS의 사례 분석과 글로벌 조사 결과를 종합적으로 고려할 때, 생성형 AI는 기업의 운영 효율성과 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 자리잡고 있다. 앞으로도 이러한 추세는 계속될 것으로 전망되며, 기업들이 생성형 AI의 도입을 통해 경쟁력을 강화하고 비즈니스 모델 혁신을 이루는 과정이 가속화될 것이다. 그러나 비윤리적이거나 비실용적인 제안을 걸러내기 위한 가드레일이 없이는 AI 시스템의 오작동 위험이 증가할 수 있으므로, 기업은 초기 단계에서부터 충분한 거버넌스 체계 구축과 리스크 관리 전략을 마련해야 한다.

• 특히, 내부 교육 프로그램을 운영하고 외부의 표준 및 규제 동향을 지속적으로 모니터링함으로써 AI 운영 시스템의 신뢰성과 안정성을 확보해야 한다. 이러한 접근은 단순히 기술의 활용을 넘어 지속 가능한 혁신을 실현하기 위한 필수적인 요소로 작용할 것이다. 따라서 기업은 책임감 있는 AI 운영과 함께 전략적인 계획 수립을 통해 향후 변화하는 비즈니스 환경에서의 경쟁력을 극대화해야 할 필요가 있다.

용어집

• 생성형 AI: 생성형 AI는 데이터와 알고리즘을 기반으로 새로운 콘텐츠나 정보를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 말합니다. 이 기술은 주로 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 음악 작곡 등 다양한 분야에서 활용되며, 현재 기업들이 비즈니스 프로세스 자동화와 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• AI 가드레일: AI 가드레일은 인공지능 시스템이 의도하지 않은 결과를 초래하지 않도록 돕는 보호 장치를 의미합니다. 이는 AI의 의사결정 과정에서 오류나 비윤리적인 제안을 방지하기 위한 기준과 프로세스를 포함하며, 기업의 평판을 보호하고 신뢰성을 유지하는 데 필수적입니다.

• 책임감 있는 AI: 책임감 있는 AI는 윤리적이고 투명한 방식으로 인공지능 기술을 운영하는 것을 의미합니다. 이는 데이터 수집, 모델 학습 및 결과 해석 등 모든 과정에서 윤리적 기준을 준수하며, 잘못된 정보를 제공하지 않도록 하는 안전장치를 마련하는 것을 포함합니다.

• LLM (Large Language Model): LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 특화된 인공지능 모델입니다. 이 모델은 자연어 처리의 혁신을 가져왔으며, 고객 서비스, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

• Simply Fit: Simply Fit은 삼성SDS가 개발한 생성형 AI 서비스로, 기업의 데이터를 분석하여 최적의 피드백을 제공하는 플랫폼입니다. 이 서비스는 데이터 기반 의사결정을 촉진하고 운영 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다.

• Simply Chat: Simply Chat은 삼성SDS의 대화형 AI 시스템으로, 고객과의 소통을 자동화하는 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 고객 문의를 신속하게 처리하고, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

• 포춘 500: 포춘 500은 미국의 주요 기업 500개를 순위별로 정리하여 발표하는 리스트로, 기업의 매출, 수익, 총 자산 등의 정보를 기반으로 하여 매년 발표됩니다. 이 리스트는 기업의 성장 척도로 널리 사용됩니다.

• Domino Data Lab: Domino Data Lab은 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼을 제공하는 회사로, 생성형 AI와 관련된 연구 및 조사를 수행합니다. 이 회사는 기업들이 AI를 통해 혁신을 이루도록 돕는 역할을 하고 있습니다.

• REAL SUMMIT: REAL SUMMIT은 기업의 AI 및 데이터 전략을 논의하는 포럼으로, 삼성SDS가 주최하는 이 행사에서 새로운 AI 서비스와 기술 발전에 대한 발표가 이루어집니다.

• 2024년 포춘 500 CEO 설문조사: 2024년에 시행된 이 설문조사는 포춘 500 기업의 CEO를 대상으로 생성형 AI에 대한 인식과 기대를 조사하여, AI의 도입이 기업 운영에 미치는 긍정적인 효과를 분석한 결과를 제공합니다.

• Gemini: Gemini는 구글의 최신 AI 모델로, 다양한 기능과 서비스가 통합된 시스템입니다. 그러나 최근에 발생한 부적절한 제안 사례는 AI 모델의 한계와 활용 과정에서의 위험성을 잘 보여줍니다.

• AI 서비스: AI 서비스는 인공지능 기술을 통해 고객에게 제공되는 다양한 솔루션을 의미합니다. 이는 데이터 분석, 고객 관리, 콘텐츠 생성 등 여러 비즈니스 영역에서 경쟁력을 강화하는 데 기여하고 있습니다.

• 기업 혁신: 기업 혁신은 기술적 발전과 변화에 맞춰 비즈니스 모델, 프로세스 및 전략을 새롭게 설계하여 경쟁력을 높이는 과정을 의미합니다. 생성형 AI는 이러한 혁신을 가속화하는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

출처 문서

• AI 가드레일: 책임감 있는 AI를 위한 안내서 | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/guardrails-for-generative-ai.html
• Q&A로 알아보는 생성형 AI 활용 사례 | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/generative-ai-case-studies.html
• 삼성SDS 생성형 AI 서비스 - Simply Fit, Simply Chat | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/fabrix.html