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제조 기업도 생성형 AI 솔루션을 적극적으로 평가하거나 도입하고 있다. IDC의 'GenAI ARC Survey 2023'에 따르면, 조사에 참여한 유럽 기업의 약 30%가 이미 생성형 AI에 상당한 투자를 했으며, 교육, 생성형 AI 기반 소프트웨어 구매 및 컨설팅에 대한 지출을 계획하고 있는 것으로 나타났다. 20% 미만은 초기 모델 테스트와 목표 개념 증명을 수행하고 있지만, 아직 투자 계획을 수립하지 않은 것으로 나타났다.
이는 제조산업에서 생성형 AI 기반 툴 및 솔루션 도입이 꾸준히 증가하고 있음을 나타낸다. 그러나 지난 해 챗GPT가 생성형 AI 열풍을 일으킨 이후, 기업은 이제 보다 실용적인 접근 방식을 취하고 있다. 특히, 인력 부족, 기술 부족, 언어 장벽, 데이터 복잡성, 규정 준수 등과 같은 현재의 문제를 극복하는 데 생성형 AI 사용하고 있다.
IDC에 따르면, 제조산업은 다음 4가지 영역에 생성형 AI 기반 툴과 솔루션이 집중적으로 사용하고 있다.
- 콘텐츠 제작. 생성형 AI 알고리즘을 통해 사전 정의된 매개변수와 데이터 입력을 기반으로 보고서를 자동으로 생성할 수 있다.
- 사용자 인터페이스 개선. AI 챗봇을 사용자 인터페이스에 통합하면 사용자와 시스템 간에 보다 직관적이고 상호 작용적인 커뮤니케이션이 가능해진다.
- 지식 관리. 생성형 AI는 사용자가 대량의 데이터와 정보에 액세스하고 해석하는 데 도움이 되는 코파일럿 서비스를 제공함으로써 지식 관리를 용이하게 한다.
- 소프트웨어 개발 및 배포. 생성형 AI는 코드 생성과 같은 애플리케이션에서 소프트웨어 코드 생성을 자동화해 개발 프로세스를 합리화하는 데 사용된다.
적용 분야에서 알 수 있듯이 생성형 AI는 직원을 안내해 인력의 고령화나 부족한 숙련도 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 IDC에 따르면, 기업은 백그라운드에서 실행되는 IT 프로세스와 관련해 생성형 AI를 도입할 때 데이터 유출, 편향성, 통제권 등의 문제를 해결해야 한다. 책임감 있고 윤리적인 AI 활용을 보장하기 위해서는 이런 문제를 신중하고 명확하게 처리해야 한다.
생성형 AI 구현을 위한 프레임워크 조건
IDC는 또 제조 기업은 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 프로세스와 가이드라인을 포함하는 포괄적인 프레임워크를 갖출 것을 권고했다. 핵심 조치는 다음과 같다.- 데이터 공유 및 운영 프랙티스. 기업은 내부적으로 또는 서드파티와 협력해 개발한 LLM의 데이터 무결성을 보장하는 프랙티스를 우선적으로 구현해야 한다. 이를 통해 생성형 AI 모델에 사용되는 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있으며 윤리적인지 확인할 수 있다.
- 투명성을 위한 전사적 정책. 투명성을 평가하고 조직 전반에서 생성형 AI 코드, 데이터 및 훈련된 모델의 사용을 추적하기 위한 정책을 수립해야 한다.
- 생성형 AI 교육 프로그램. 특정 직원 그룹을 대상으로 생성형 AI 역량과 윤리적 고려 사항에 대한 인식을 높이기 위해 의무적인 교육 프로그램을 시행해야 한다. 이를 통해 직원들이 생성형 AI 기술을 책임감 있게 사용하는 방법을 알 수 있다.
이런 우려를 해결하기 위해 많은 기업이 공식적인 AI 거버넌스/윤리/위험 위원회를 설립해 생성형 AI의 윤리적 사용을 감독하고 개인정보 보호, 조작, 편견, 보안 및 투명성과 관련된 위험을 완화하고자 한다.
선택의 폭이 넓어진 솔루션
사용례에 적합한 솔루션을 선택하는 전략은 매우 다양하다. 이런 프로젝트에서 자주 언급되는 과제는 다양한 옵션 중에서 기업의 사용례에 맞는 최적의 LLM을 선택하는 것이다.IDC 제조 인사이트 EMEA 책임자인 얀 베리안은 새로운 모델과 솔루션이 끊임없이 등장하고 출시되기 때문에 "선택 과정에는 일반적으로 철저한 시장 조사, 공급업체 프레젠테이션, 현재 및 미래의 사용례에 대한 기술 프레임워크에 대한 내부 토론이 필요하다”라고 설명했다.
베리안은 또 올바른 솔루션을 선택하는 것도 중요한 요소이지만, 생성형 AI의 성공 여부는 궁극적으로 사용되는 데이터의 품질과 양에 달려 있다고 덧붙였다. 다양하고 충분한 데이터 세트를 큐레이션하는 것은 편향되지 않은 결과를 보장하고 생성형 AI 솔루션의 효과를 극대화하는 데 매우 중요하다.
editor@itworld.co.kr
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