IT를 비롯한 다양한 분야의 생성형 AI 주요 사용 사례

2022년 11월은 기술 업계에 특별한 순간이었습니다. ChatGPT 3가 출시되었고 몇 주 만에 누구나 아는 이름이 되었습니다. 이후 몇 가지 개선 사항이 출시되었고 더 많은 공급업체가 저마다 생성형 AI 제품을 출시하려고 합니다.

Automation Anywhere에서는 언제나 지능형 자동화를 표방했고 생성형 AI가 자동화 분야에 불을 지필 것으로 기대합니다. 자동화 기업의 최고 정보 책임자(CIO)로서 저는 생성형 AI에 대한 저의 의견은 무엇인지, 제가 속한 조직 내에서 생성형 AI가 어떻게 사용될 것으로 생각하는지 자주 질문을 받습니다.

저는 생성형 AI의 잠재력이 가장 기대됩니다. 자동화 규칙을 수백 개씩 직접 쓸 필요가 없기 때문이죠. 대신, 과거 데이터와 사용자 의도의 힘을 빌려 결과를 생성합니다. 이런 능력은 자동화의 큰 장애물을 해결합니다. 변화하는 세상에서 가능한 모든 규칙을 아무도 예상할 수 없기 때문입니다.

여러분이 들어본 생성형 AI의 사용 사례 대부분은 아마도 콘텐츠 확장 또는 요약과 관련되어 있을 것입니다. 오늘은 제가 저희 팀과 함께 살펴보고 있는 사용 사례들을 공유하려고 합니다. 공유하는 예시 중에 몇 가지만 배포할 수도 있지만, 대부분은 값비싼 도구를 대체하거나 팀의 소중한 시간과 자원을 절약해 줌으로써 엄청난 투자 수익(ROI)을 안겨줄 것입니다.

생성형 AI의 사용 사례

계약서 검토

대부분의 법무 팀은 문제가 될 만한 약관이나 조항을 찾기 위해 대량의 계약서를 검사하는 데 엄청난 시간과 자원을 지출하게 됩니다. Kira Systems 또는 Juro와 같은 많은 외부 공급업체는 이러한 어려움을 해결하는 업체들입니다. 그러나 ChatGPT와 같은 생성형 AI 제품은 비정형 데이터를 분석하는 동시에 페르소나 기반 접근법을 사용하는 데 굉장히 효과적입니다. 물론 여전히 민감한 데이터를 보호해야 하지만 계약서 검토에 걸리는 시간을 절약하여 얻을 수 있는 잠재력이 큽니다.

언어 번역

텍스트, 오디오, 비디오의 현지화 및 언어 번역은 큰 규모의 산업입니다. 대부분의 조직은 지역별 콘텐츠 제작을 위해 수동 번역에 엄청난 자금을 투입합니다. 생성형 AI는 일반적으로 현지화 노력에 드는 시간과 자금을 절약할 수 있게 해줍니다. 당사 테스트에 따르면 ChatGPT 3.5는 다른 유료 번역 서비스를 사용하더라도 처리에 긴 시간이 걸리는 비디오 스크립트를 번역하는 데 뛰어난 성능을 보였습니다.

자동화된 IT 지원

티켓 기반의 IT 지원은 곧 막을 내리게 될 것입니다. 다른 많은 조직과 마찬가지로 저희는 IT 지원에서 자동화된 대화 경험을 제공하기 위해 직원용 챗봇을 출시하려던 중이었습니다. 그러나 이러한 챗봇이 내부 기업 시스템과 원활하게 통합될 수 있고 해당 엔터프라이즈 컨텍스트에서 데이터를 추출할 수 있어도 질문 이면의 의도를 이해하는 능력은 제한되어 있다는 점을 확인했습니다.

이제 저희는 ChatGPT와 기존 챗봇 경험을 결합하여 직원들에게 통합된 경험을 제공하면서 실제 작업 시스템 및 데이터에 자체 지능형 자동화 플랫폼을 사용하려고 계획 중입니다.

보안 경고 검토

지정학적 상황의 변화와 하이브리드 작업 모델을 감안하여 대부분의 CIO 및 최고 정보 보안 책임자(CISO)는 지난 몇 년간 보안 운영에 대한 지출을 늘려야 했습니다. 이러한 투자는 수많은 보안 경고로 이어졌습니다. 저희 팀에서는 평균적으로 매일 500개의 보안 경고를 받습니다. 이러한 경고를 수동으로 검토하면 리소스가 고갈되며, 특히 99%가 허위 경고로 판명될 때 그렇습니다.

이제는 각 경고를 검토하고 조치를 추천하는 데 생성형 AI의 기능을 활용하려고 계획하고 있습니다. 보안은 중요하고 사람도 관여하지만 사람의 개입이 필요한 경고에만 관여하게 됩니다.

영업 활동

CIO 또는 소프트웨어 구매자라면 아마 영업 이메일을 매일 스팸처럼 많이 받을 것입니다. 그중에서 제가 읽어보는 몇 안 되는 이메일은 저의 네트워크와 관심사 또는 제가 열정을 가진 영역에 맞춰 개인화된 이메일입니다. 맞습니다. 개인화된 이메일을 생성하는 소프트웨어는 이미 존재하죠. 그렇지만 생성형 AI는 이러한 도구를 대체하고 훨씬 더 좋은 성능을 내면서 비용도 크게 줄일 수 있습니다.

고객 응답 품질

고객 지원을 제공하는 비즈니스에 속해 있다면 아마 언제나 고객이 받는 응답의 품질에 신경을 쓸 것입니다. '전송'을 누르기 전에 AI 기반 Bot이 품질을 기반으로 점수를 줄 수 있다면 어떨까요? 텍스트 기반 비정형 데이터 분석은 ChatGPT와 유사한 서비스의 기능이며 저희는 이런 기능을 CRM 플랫폼에 통합하려고 합니다.

데이터 정리

영업 팀이 흔히 말하는 불만 사항은 CRM 시스템의 데이터 품질이 열악하다는 점입니다. 사람의 눈에는 명확히 보이는 데이터 오류를 시스템은 그리 명확히 식별하지 못할 수 있습니다. 생성형 AI는 대규모의 비정형 데이터 세트를 흡수하고 처리하는 기능을 입증했습니다. 생성형 AI를 사용하여 CRM 데이터 품질 문제를 해결할 것이 기대됩니다.

생성형 AI 시작하기

수많은 사용 사례를 보면 생성형 AI가 판도를 바꾼다는 점이 명확하며 전 세계가 생성형 AI의 방향으로 나아가는 상황에서 지켜보기만 해서는 안 된다는 것도 명확합니다.

생성형 AI를 시작하기 전에 다음과 같이 질문하여 시작할 준비가 되었는지 확인해야 합니다.

• 서비스를 사용하면서 민감한 데이터를 공유할 것인가?

  ChatGPT는 최근에 데이터 개인정보 보호 정책을 업데이트했으며 이제 데이터를 보호할 방법을 제공하지만, 사용자가 취해야 할 조치를 미리 알아두고 싶을 수 있습니다.

• 엔드 투 엔드 자동화에 있어서 어디에 선을 그을 것인가?

  사용 사례가 미션 크리티컬이라면 단순 작업은 AI에 맡기면서 의사결정 과정에 사람을 개입시킬 필요가 있습니다.

• 이런 서비스 중 하나를 사용하여 코드를 생성한다면 작업물의 저작권을 확보할 수 있을 것인가?

  현재 미국에서 기계로만 생성한 작업물은 저작권으로 보호되지 않습니다. 생성형 AI의 인기가 높아지면서 저작권 보호 관련 개발도 발전할 수밖에 없으므로 항상 최신 정보에 귀를 기울이세요.

어떤 기술이든 기존의 에코시스템과 잘 어우러져야만 배포 전에 필요한 모든 가드레일을 설계할 수 있습니다. Automation Anywhere의 Automation 360™ 플랫폼은 기본적으로 ChatGPT 3.5와 통합되며 필요할 때는 사람을 관여시킬 수 있습니다.