AI및 Tech에 대하여 #2
글
강성중 디지털전략팀
Key Take away
- 수없이 많은 AI 툴, 너무 많다고 멀리할 것이 아니라 오히려 가까이해야 한다. 1일 1 프롬프트 추천.
- AI 도구를 잘 쓰면 생산성이 올라간다.
안녕하세요? 두 번째 주제로 인간으로서 여러 AI툴을 어떻게 바라보면 좋을지 이야기하고자 합니다. 바로 시작하겠습니다. 이번에도 “평어체”로 하겠습니다.
#INTRO
인간은 태어날 때부터 요람에 있다가 죽어서도 관으로 들어가는 등 수많은 도구를 접하면서 살게 된다.
요람도 인간이 만든 도구이고, 관도 인간이 만든 도구이다.
요람과 무덤 / 출처: Dall.E이용 직접생성 이미지
그렇다면 도구의 정의는 무엇일까?
도구(道具)는 어떤 일을 할 때 이용하는 장치를 말한다. 도구를 활용함으로써 적은 노력으로 편하게 일을 할 수 있다. 음식을 만들 때 사용하는 칼이나 식사를 할 때 사용하는 수저가 그 예가 되겠다.
인간이 도구를 쓰며 사는 모습 / 출처: Dall.E이용 직접생성 이미지
인간에게 도구는 정말 필수적이다. 동물과 인간을 구분 짓는 기준 중 하나가 바로 도구를 만들고 활용할 수 있는 능력이다.
만약 인간에게 도구가 없었다면 어떻게 살고 있을까?
이렇다고 한다… / 출처: Dall.E이용 직접생성 이미지
우리 인간은 도구를 만들고 ‘기술’이라는 이름으로 수많은 도구를 발전시켜 왔다. 독자분들께서도 어김없이 키보드, 노트북, 마우스라는 도구로 일을 하고 계시지 않는가?
서론 끝. 이제부터 본론이다. 사내 칼럼이기 때문에 회사/비즈니스로 주제를 좁혀 보자.
1 AI툴, 꼭 써봐야 할까?
“커뮤니케이션”에 쓰이는 주요 도구 중 하나로 이메일이 있다(여담이지만, 개인적으로 회사에 안 다녔다면 이메일을 이렇게 많이 쓰진 않았을 것이다). 또한, 모바일폰, MS 오피스, Wiki Solution 등 다양한 커뮤니케이션 도구가 있다. 아모레퍼시픽은 초기에 파일럿으로 Dooray를 쓰다가 지금은 Confluence, Jira 등을 협업 툴로 쓰고 있다. 그 외에 자체 메신저도 있고, Meta의 Workplace, JANDI도 있다. 이러한 툴은 한꺼번에 나온 것도 아니며, 동시에 도입된 것도 아니다. 그리고 앞으로 영원히 사용할 것도 아니라고 생각한다.
이렇게 다양한 툴이 넘치는 세상에서 “툴이 너무 많아 하나로 통일했으면 한다”는 사람도 있고, “나는 이메일, 전화, MS 오피스면 충분하다”며 새로운 것에는 접근조차하지 않는 사람도 있다.
개인적인 의견을 피력하자면, 나는 새로운 툴이면 뭐든 경험해 보고 스스로 판단해야 한다고 생각한다. 그리고 회사에서 이런 툴을 다양하게 경험해볼 수 있다는 것은 행운이라고 생각한다.
인생에서 다양한 것을 경험할수록 좋다는 것은 독자들 모두가 알 것이다. 좋은 컨텐츠를 많이 접할수록 좋은 컨텐츠를 볼 수 있는 눈이 생기고, 여러 음식을 먹어볼수록 어떤 음식이 나에게 맞는지 잘 알 수 있고, 여러 분야의 사람을 만나 봐야 세상을 보는 시야가 넓어진다.
문득 넷플릭스 드라마 ‘더 글로리’의 한 장면이 생각난다. 연진의 남편 하도영 대표의 운전기사가 거래처에서 선물로 받은 와인을 하대표에게 전달하는 장면이다.
여기서는 비싼 와인이 무조건 좋다는 얘기를 하려는 게 아니라 여러 와인을 경험할수록 어떤 것이 좋은 와인인지 판단할 수 있게 된다는 얘기를 하고 싶다.
지금까지는 도구 전반에 대해서 이야기했다면, 이제 범위를 조금 더 좁혀 보자. 이미 독자분들께서는 필자가 하고 싶은 이야기가 무엇인지 눈치챘을 터이고, 다음에 어떤 내용이 나올지도 알고 계실 것 같다. 그렇다. 다양한 AI 툴을 직접 경험해 보자는 이야기다.
2024 ML, AI Landscape / 출처: mattturck.com
이것은 ML/AI에 관련된 모든 것을 모아 놓은 그림이다. 인프라, 분석, 애플리케이션, 오픈소스 등 다양한 영역을 망라하고 있다. 물론 이걸 전부 경험해 보라는 의미는 아니다.
우측 중간쯤에 “APPLICATIONS — HORIZONTAL”이 있는데, 일단 이 부분만이라도 눈여겨보자.
추가로 회사 차원에서 ENTERPRISE 영역도 눈여겨보면 좋다.
AI를 어디에 써야 할지 막막하다면 링크드인 페이지 Generative AI(www.linkedin.com/company/genai-works/)를 방문해 보자. 여기에 "100 Generative AI Use Cases"라는 글이 있는데 대략 다음과 같은 목록을 확인할 수 있다.
1) Generate ideas
2) Therapy / Companionship
3) Specific Search
4) Edit Text
5) Explore Topics of Interest
6) Fun & Nonsense
7) Troubleshoot
8) Enhance Learning
9) Personalize Learning
10) General Advice
100개나 되기 때문에 실상 우리가 생각할 수 있는 모든 영역에 활용할 수 있다고 봐도 되지 않을까?
2 그런데 왜 다들 AI, AI 하며 난리일까?
AI를 좌시하면 안 되는 이유에 관한 논리적인 글이 있다. 결론부터 말씀드리면, AI가 생산성을 100배까지 올려 줄 수 있다는 것이다.
What MidJourney, DeepL, ElevenLabs, and HeyGen have in common (sarahtavel.com)의 내용을 Edge Copilot으로 요약하면 다음과 같다.
• AI의 영향력: AI는 혁신을 이루기 전에 분포를 파악해야 하는 스타트업에게 유리한 기술로, 기존 업무의 생산성을 높이는 데 초점을 맞춘 스타트업에게는 특히 도움이 된다.
• 시장 변화: AI를 활용한 B2B 회사들은 소비자 시장에서 검증된 방식을 사용하여 10배 더 나은 경험을 제공함으로써 엄청난 수익 동력을 얻고 있다.
• 기술적 우위: 기술을 사용하여 경험을 혁신적으로 개선하고 비용을 크게 절감함으로써 제품에 대한 수요와 사용 사례가 폭발적으로 증가한다.
• 인간과 AI: 새로운 기술이 등장할 때마다 인간의 일자리를 대체할 것이라는 두려움이 있지만, AI는 인간이 창의성과 독창성을 발휘할 수 있는 더 많은 공간을 제공한다.
이 페이지는 AI 기술의 발전과 그것이 스타트업에 미치는 영향에 대해 논하는 뉴스레터의 일부다. AI가 기존의 업무 흐름을 개선할 뿐만 아니라, 사람을 고용하고 관리하는 데 드는 노력, 마찰, 비용을 제거함으로써 시장을 해방시킨다고 설명한다.
출처: Edge Copilot 본인 이용
또한, “Amazon, Netflix, eBay, Uber, Airbnb 등의 비밀은 그들이 기존 서비스보다 10배 더 나은 경험을 제공하고, 구조적인 비용 우위를 가지는 기술을 통해 사람들에게 그 서비스를 더 저렴하게 제공했다는 것”이라고 강조하고 있다.
이 주장을 뒷받침하는 다른 근거도 있다. “히트 리프레시 - 마이크로소프트의 영혼을 되찾은 사티아 나델라의 위대한 도전” 역시 이러한 생산성에 대해 이야기한다.
"우버 이용객 가운데 90%가 10분 안에 우버 택시를 탄다. 일반 택시 이용객 가운데서는 37%만이 10분 안에 택시를 탄다. 넷플릭스는 시간당 0.21달러를 사용료로 부과한다. 반면 오래된 비디오 대여 업체인 블록버스터는 시간당 1.61달러를 부과한다."
소비자 관점에서 대략적인 숫자를 보면 우버나 넷플릭스와 같은 스타트업이 우리에게 제공한 가치가 어떤 것인지 공감할 수 있을 것이다. “비디오 빌리는 것보다 싸네?”, “이제 택시를 오래 기다리지 않아도 되겠는데?”라는 생각이 들면 이용하지 않을 이유가 없다.
그런데 AI는 그 가치를 100배 이상 높일 수 있다는 것. 그러한 예시를 Sarahtavel 본문에서 확인할 수 있다.
HeyGen 사례
배우를 고용하고, 제작을 준비하고, 촬영 후 진행하는 수많은 작업이 5분으로 압축되며, 스크립트와 기타 제어 메커니즘의 무한 반복이 가능
DeepL 사례
사람 번역가를 찾아 고용하고 관리하는 대신, 문서나 애플리케이션을 어떤 언어로든 즉시 번역할 수 있고, 불가능할 정도로 저렴한 가격으로 번역
MidJourney 사례
프리랜서 웹사이트에서 적절한 아티스트를 찾는 데 노력을 쓰는 대신, 원하는 것을 간단히 말로 설명하면 몇 초 안에 저렴한 비용으로 이미지 생성
#OUTRO
그래서 뭐부터 배우고 활용하면 되냐고 묻는다면, 사실 다양한 툴을 사용해 보자고 열변을 토한 필자도 정답을 모른다. 와인을 마실 때 때도 화이트 와인과 레드 와인에 잘 어울리는 음식이 다르듯이, 각자의 업무와 일상에 무엇이 잘 맞는지는 스스로 찾아보는 것이 좋을 것이라 본다. 우리가 매일같이 반복적으로 하는 일들 중 AI를 적절히 활용하면 효율성, 창의성, 생산성이 올라가는 부분이 있을 것이다. 그러므로 하나씩 살펴보고 접근해 보면 좋을 것 같다.
물론 세상에 완벽한 도구는 없다. AI 툴도 어떤 케이스에서는 잘 작동하고 어떤 케이스에서는 잘 작동하지 않을 것이다. AI가 나온 뒤로 관련 비즈니스가 다양하게 도입되고 있는 이유도 여기에 있다. 만약 이러한 도구를 직접 만들 수 없다면, 도구를 잘 활용하는 사람이 되는 것, 또는 그런 사람을 고용하는 것도 방법일 것이다.
온라인 스토어의 매출을 극대화한다는 목표를 가지고 서비스를 개발하고 있는 octocom.ai의 예시를 끝으로 칼럼을 마무리하고자 한다.
octocom.ai는 총 3가지 서비스를 제공한다.
- Customer Support: 배송 상태, 환불 및 반품, 단순 문의에 대한 응대
- Shopping Consultant: 제품 추천, 비교, 제품 관련 문의에 대한 응대
- Intelligent Upselling: 고객의 장바구니, 구매 내역, 활동 기록을 기반으로 제품을 추천/제안
개인적으로 소비자 입장에선 “Shopping Consultant”가 제일 마음에 든다. 벌써부터 코 앞으로 다가온 여름. 번들거림과 백탁 현상 없이 잘 발리는 선크림이 필요한데, 뭘 사야 할지 고민이 된다. 남들이 많이 샀다는 이유로, 혹은 인플루언서가 본인 이름을 걸고 광고한다는 이유로 구입하긴 싫고, 수많은 브랜드와 제품의 화려한 상세페이지를 보면서 제품의 특징을 일일이 기억하고 나에게 맞을 것만 같다는 불확실한 추정을 바탕으로 구매 버튼을 눌러야 하는 나의 불안을 해결해 줄 것만 같다.
AI의 정체는 완전히 밝혀지지 않았다. 이것이 착한 놈인지 나쁜 놈인지 아직 단정할 수 없다. 하지만 AI가 무엇인지 잘 살펴보고 활용해 보면 적어도 손해는 보지 않을 것이다.
칼럼 작성에 활용한 툴
perplexity.ai / ChatGPT / DeepL / Dall-E / Edge copilot / my notebook
참고자료
What MidJourney, DeepL, ElevenLabs, and HeyGen have in common (sarahtavel.com)
미워할 수 없는 악역 하도영? 더 글로리 정성일, 100만 원 짜리 와인 마시는 방법(2022년 하반기 인기드라마 순위) : 네이버 블로그 (naver.com)
Matt Turck - VC at FirstMark
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