비즈니스 리더 및 혁신가를 위한 AI 활용 사례

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AI는 수년 동안 우리와 함께 해 왔지만, 그 능력의 범위는 지금에서야 드러나고 있습니다. ChatGPT와 같은 GenAI 도구의 등장으로 AI에 대한 인식이 미래의 과학 공상에서 일상 도구로 바뀌었습니다. AI에 대한 인식과 그것이 할 수 있는 것에 대한 호기심이 비즈니스 세계를 넘어 널리 퍼져 있습니다.

분명한 것은 AI의 채택이 세계 경제에 깊은 영향을 미칠 것이라는 것입니다. McKinsey Global Institute는 생성적 AI가 매년 2.6조에서 4.4조 달러의 연간 가치를 세계 경제에 추가 할 것으로 추정합니다.

기업들은 이 혁명에 앞서 나가기를 열망하고 있으며, 그들은 AI를 활용하여 비즈니스에 이익을 가져오는 수많은 방법을 찾고 있습니다.

이 중 일부는 이미 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇을 사용하여 질문에 답하고 일반적인 문제를 해결하며 — 간단한 문제를 더 빠르게 해결하고 인간 에이전트를 더 복잡한 상호작용에 사용할 수 있습니다. AI의 또 다른 인기 있는 사용법은 개인화에 있습니다. 예를 들어, 스트리밍 서비스가 고객의 과거 선호도를 바탕으로 시도해 볼 콘텐츠를 추천하는 경우입니다. GenAI 애플리케이션은 콘텐츠를 생성하는 것뿐만 아니라 많은 기업에서 일상 도구로 빠르게 활용되고 있습니다. AI 콘텐츠 도구는 직원들이 글쓰기, 프레젠테이션 및 보고서 작성, 정보 찾기 등의 작업을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

점점 더 많은 기업들이 AIOps를 채택하고 있습니다. 이는 AI를 IT 운영에 적용하여 기업이 인프라, 네트워크, 애플리케이션 및 프로세스를 관리하는 데 도움을 줍니다. AIOps의 사용 사례에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

• 데이터 관리 및 분석
• 업타임과 웹사이트의 신뢰성 유지
• 이상 및 위협 감지
• 용량 최적화
• 앱 성능 보장
• 열려있는 사건 티켓 줄이기

이러한 종류의 AI 사용 사례는 익숙해지고 있지만, 매일 새로운 것들이 개발되고 있습니다. 그리고 AI 도구들은 진화하고 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 추론 능력이 부족하며 종종 특정 스크립트에 제한된 봇들은 GenAI와 NLP를 사용하는 보다 유연하고 동적인 도움을 제공하는 조종사들에 의해 대체되고 있습니다. 가장 최근에는 대리 AI가 떠오르고 있습니다. 이 인공지능 시스템들은 추론 능력을 가지고 있으며, 많은 인간의 지도 없이도 인간이 지시한 목표를 달성하기 위해 스스로 결정을 내릴 수 있습니다. 그들은 또한 사람과 같은 방식으로 사람들과 상호작용할 수 있습니다.

산업별 AI 사용 사례

많은 AI 사용 사례들은 산업 전반에 걸쳐 널리 적용되지만, 다른 일부는 특정 분야나 심지어 조직에 특화되어 있습니다. 이런 유연성은 AI의 장점 중 하나로, 기업이 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있게 합니다. 다양한 산업 분야의 기업들이 비즈니스를 증진시키기 위해 AI를 어떻게 사용하고 있는지 몇 가지 예를 들어 보겠습니다.

소비재 및 소매

AI는 소비재 및 소매 분야의 기업들이 백엔드 및 고객 대면 기능을 다음과 같이 돕습니다:

• 고객 서비스
• 사용자 선호도, 행동, 맥락적 신호 이해
• 가격 전략
• 수요 예측 및 재고 계획
• 배송 스케줄링 및 추적
• 매장 내 제품 찾기 도움말
• 가상 fitting room

온라인 자동차 쇼핑의 신뢰할 수 있는 가이드인 Edmunds는 생성 AI 기능을 채택 하여 "딜러 서비스 품질" 리뷰를 식별하고 조정하는 방식을 혁신하였습니다. GenAI 모델을 사용함으로써, 이 회사는 매일 수백 개의 리뷰를 자동으로 분석하여 더 빠르게 온라인에 게시하고, 귀중한 직원들의 시간을 절약하며 그들이 더 중요한 작업에 집중할 수 있게 하였습니다.

창의적

지난 몇 년 동안 창의적인 작업을 위한 AI의 발전은 높은 프로필을 가지고 있으며 게임을 바꾸었습니다. ChatGPT, DeepAI 및 DALL E 3과 같은 GenAI 도구의 출시는 자연어 프롬프트를 사용하여 고품질의 글, 음악, 시각 콘텐츠를 만드는 데 전례 없는 기회를 제공하였습니다. 창의적인 AI 사용 사례에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 자동 비디오 편집
• 시각 효과 향상
• 영화 사전 제작
• 인터랙티브 스토리텔링
• 그래픽 디자인
• 편집 및 교정

AI의 도움을 받아 확장된 기존의 창의적 도구들도 있습니다. 예를 들어, Adobe는 Photoshop, Illustrator, Express, 그리고 엔터프라이즈 제품 등의 도구의 기능을 확장하는 GenAI 디자인 모델의 스위트인 Firefly를 제공합니다. 이러한 모델들은 편집, 개인화된 콘텐츠, 대화형 경험과 같은 작업에 대한 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 이 회사는 또한 Adobe Experience Cloud에서 생산성을 향상시키기 위해 고객 경험 워크플로우를 위한 조종사인 Adobe Sensei GenAI를 출시하였습니다.

에너지/화학

AI 사용 사례는 에너지 및 화학 산업에서도 채택되고 있습니다. 이에는 다음이 포함됩니다:

• 생산 시스템 전반에 걸친 주요 지표 집계
• 스마트 그리드 관리
• 드릴링 및 탐사 최적화
• 품질 관리
• 안전성을 향상시키기 위해 잠재적 위험을 식별하기

DuPont는 예측 가능한 신뢰성과 유지 보수, 생산 스케줄링 및 판매 가격 최적화를 위해 AI를 사용합니다. 이 회사는 이전에 고객 및 직원을 위한 챗봇을 시도했지만 결과는 실망스러웠습니다. 새로운 대형 언어 모델(LLMs)은 챗봇을 더 빠르고, 더 정확하고, 전반적으로 더 효과적으로 만들었습니다.

금융 및 보험

AI는 금융 및 보험 분야에서 다양한 응용 프로그램을 제공합니다, 포함하여:

• 규제 준수 및 모니터링을 위한 데이터 수집
• 잠재적인 사기 및 금융 범죄 탐지
• 데이터에서 인사이트 추출
• 거래 모니터링 및 관리
• 보험 가입을 가속화

Allianz Direct 온라인 보험 회사는 GenAI를 사용하여 일상적인 고객 서비스 에이전트 작업을 AI에게 위임함으로써, 콘택 센터 에이전트가 개인 고객 관계를 더 많이 구축하는 데 더 많은 시간을 할애 하도록 허용합니다. 새로운 AI 기반 애플리케이션 에이전트는 고객 질문에 대해 이전 버전보다 10%에서 15% 더 정확했습니다.

의료 서비스

건강관리 분야에서 AI는 환자 결과를 개선하는 것뿐만 아니라, 인력 부족이고 스트레스가 많은 이 산업에서 직원들을 돕는 잠재력이 있습니다. AI 도구는 의료 연구에 중요한 기여를 해왔으며, 다른 AI 사용 사례에는 다음이 포함됩니다:

• 실시간으로 환자 데이터를 수집하고 분석하기
• 더 정확한 진단과 치료 계획 제공
• 의료 기록을 받아적는 것과 소비자에게 의료 질문에 대답하는 등의 작업을 간소화하기
• 건강관리 행정 과정을 더 효율적으로 만드는 것
• 로봇 수술 결과 개선

자동화 및 예측 분석도 큰 가능성을 보여줍니다. 캔자스 시티 VA 의료 센터는 환자가 병원에 입원한 후 24시간 동안 고위험 집중 치료가 필요한지를 평가하는 모델을 테스트했습니다. 병원은 이 모델을 사용하면 위험 평가의 정확성이 크게 향상되어 사망률이 크게 줄어들 수 있음을 발견했습니다.

제조

AI는 디자인부터 배송까지의 모든 사업 단계에서 제조업체를 돕기 위해 활용되고 있습니다. 제조업 내의 AI 응용 프로그램은 넓게 분포하며 다음을 포함합니다:

• 프로세스 병목 현상 평가 및 해결
• 기술자를 위한 조종사 지원
• 기계와의 대화형 상호작용 가능
• 자연어 처리를 이용한 문제 해결
• 적극적인 현장 서비스 제공
• 계약서, 구매 주문서 및 송장을 자동 생성하고 적용하기

예측은 AI 개선의 핵심 영역입니다. 예를 들어, 공급 체인의 경우 AI는 조직이 장기 및 단기 공급 필요성과 배송 시간을 더 잘 예측하도록 도와 효율성과 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

JetBlue는 비즈니스 전반에 걸쳐 AI와 ML을 사용하고 있으며, "가장 데이터 중심의 항공사"가 되려는 노력 중에 GenAI를 내부 운영에 적극적으로 사용하고 있습니다. 이 회사는 BlueSky라는 모델의 생태계를 만들었는데, 이는 LLM이 내장된 지속적으로 갱신되는 네트워크와 실시간 컴포넌트를 프론트라인 직원들이 결정을 내릴 수 있도록 하기 위한 것입니다.

미디어 및 엔터테인먼트

많은 미디어 및 엔터테인먼트 분야의 조직들이 과거의 고객이 좋아했던 것을 기반으로 음악 제안을 하는 Spotify, 고객의 이전 선택을 기반으로 개인화된 비디오 피드를 생성하는 YouTube, 대상을 정한 시청 제안을 하는 Netflix, 고객의 이력을 기반으로 고객의 뉴스피드를 필터링하는 LinkedIn 등의 예를 들어, 수년 동안 AI를 사용해 콘텐츠를 큐레이션해 왔습니다.

Showtime은 시청한 쇼, 시간, 사용한 장치, 구독 이력 등의 구독자 데이터를 대량으로 수집합니다. 이 회사는 기계 학습을 사용하여 이 데이터에서 통찰력을 얻어 구독자의 행동을 예측하고 시청자 참여를 높이고 이탈률을 줄이기 위해 스케줄링과 프로그래밍을 개선합니다.

이 산업에서의 AI 활용 사례에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

• 지능형 검색
• 실시간 콘텐츠 품질 피드백
• 콘텐츠 인기도 예측하기
• 비디오 게임 도전 과제 맞춤화
• 대상 집단 타겟팅 및 세분화
• 콘텐츠 분류 및 범주화

여행 및 숙박

AI를 사용하면 여행 및 호스피탈리티 분야의 조직은 기술을 사용하여 실제 세계에서의 경험을 향상시킬 수 있습니다. AI 사용 사례에는 다음이 포함됩니다:

• 동적 가격 책정
• 수하물 처리와 같은 물류
• 얼굴 인식
• 게스트 경험 분석 및 최적화
• 통합 재고 및 구매

EasyJet은 GenAI를 사용하여 비기술적인 비즈니스 사용자가 자연어로 질문을 하고 회사의 풍부한 데이터셋에서 통찰력을 얻을 수 있게 합니다. 비즈니스 사용자들은 이제 자연어를 사용하여 데이터와 상호작용하고 LLM이 제공하는 인사이트에 기반한 결정을 내립니다.

AI 사용 사례에 대한 적절한 기반 마련

AI가 계속 성장함에 따라, AI 솔루션도 마찬가지로 발전할 것입니다. 그러나 발걸음을 따라잡고 싶은 조직들은 올바른 기반을 갖추어야 할 것입니다. 그들은 자신의 데이터의 전체 가치를 실현하면서 안전하고 보안을 유지할 수 있는 데이터 인프라가 필요합니다. 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 한 Databricks Data Intelligence Platform은 데이터 저장의 최신 진화를 나타냅니다. 이는 회사가 데이터와 AI 프로젝트를 더 빠르게 제공하면서 비용을 줄일 수 있도록 돕습니다.

기업들은 또한 AI 사용 사례를 구현하는 데 도움이 될 고급 솔루션들이 필요합니다. Databricks Mosaic AI 는 오늘날의 예측 ML 모델과 GenAI 앱부터 미래의 AI 솔루션까지 구축, 배포, 평가 및 관리하는 통합 도구를 제공합니다. Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축된 Mosaic AI를 통해 조직은 기업 데이터와 통합된 프로덕션 품질의 AI 앱을 안전하고 비용 효율적으로 구축할 수 있습니다.

Databricks는 또한 모든 기업의 크기에 상관없이 AI를 민주화하기 위해 일반적인 목적의 LLM인 DBRX를 오픈 소스화하고 있습니다. 이는 표준 벤치마크에서 모든 확립된 오픈 소스 모델을 능가하여, 데이터를 타협하지 않는 모든 기업을 위한 맞춤형, 투명한 GenAI를 가능하게 합니다.

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