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\u0022연간 4.4조 달러\u0022 AI가 가져올 혁신의 미래

Language I/O가 발행한 리포트에 따르면, 챗GPT(ChatGPT)와 생성형 AI가 대중화되면서 광산업의 수율 향상과 위험 감소부터 농업 분야의 식품 폐기물 감소까지, AI는 모든 혁신의 최전선에 있다. 맥킨지 연구에 따르면 AI는 연간 2.6조 달러에서 4.4조 달러의 글로벌 기업 이익을 창출할 잠재력을 보유하고 있다.

\u0022AI 도입 실패율 40%\u0022 기업들이 직면한 현실적 과제들

세일즈포스 조사에 따르면 78%의 IT 및 비즈니스 리더들이 자사 조직에서 AI가 수행할 수 있는 역할을 알고 있으며, 76%의 경영진이 지난 1년간 AI 애플리케이션을 테스트했다고 응답했다. 그러나 IBM 연구에 따르면 약 40%의 조직이 여전히 AI를 탐색하거나 실험 단계에 머물러 있으며, 성공적인 모델 배포에는 실패하고 있다.

현재 AI 구현의 가장 큰 장애물은 AI 전문 인력과 기술 부족으로 33%를 차지하고 있다. 그 다음으로는 데이터 복잡성이 25%, 윤리적 문제가 23%를 차지하며, 통합 및 확장의 어려움이 22%, 높은 비용과 도구 부족이 각각 21%를 차지하고 있다. 특히 생성형 AI의 경우에는 데이터 프라이버시가 57%, 신뢰성과 투명성이 43%로 주요 저해 요인으로 나타났다.

디지털 전환 성공의 3가지 열쇠: 과감한 결단, 전원 참여, 현명한 협력

디지털 전환을 성공적으로 이끌기 위해서는 먼저 구형 시스템을 과감히 폐기해야 한다. 더 이상 조직에 맞지 않는 레거시 기술의 운영과 유지보수는 실질적 가치 없이 비용과 자원만 소비하고 있기 때문이다. 구식 프로그래밍 언어, 데이터베이스, 아키텍처를 개선함으로써 유연성을 확보하고 혁신을 촉진할 수 있다.

또한 디지털 전환은 팀 스포츠와 같아서 전사적 참여가 필수적이다. 신입과 고참, 팀 플레이어와 개인주의자, 위험 감수형과 규칙 준수형 등 모든 직원의 참여가 필요하며, 팀의 지지 없이는 프로젝트 추진이 어렵다.

마지막으로 적절한 파트너십 구축이 중요하다. 모든 것을 처음부터 새로 시작하거나 새로운 자원을 채용할 필요 없이, 표준적인 솔루션이 아닌 조직에 맞춤화된 솔루션을 제공하는 혁신적인 벤더를 발굴함으로써 비즈니스 가치 실현 시간을 단축할 수 있다.

AI 시대의 고객 서비스: 응답 속도부터 공감까지, 달라진 고객의 눈

고객 서비스 분야에서 가장 큰 기대치 변화를 보인 영역은 응답 속도로 63%를 차지했다. 그 다음으로는 해결 시간이 57%, 지식과 전문성, 가용성이 각각 49%, 친절과 공감이 43%를 차지했다.

셀프 서비스에 대한 요구도 증가하고 있다. 특히 젊은 세대들은 "셀프서비스 또는 노서비스" 마인드셋을 보이고 있으며, Gen Z와 밀레니얼 고객의 38%가 셀프서비스로 해결이 불가능할 경우 문제 해결을 포기한다고 응답했다. 셀프서비스가 부재할 경우 서비스 이용이 55% 감소하고, 52%는 재구매를 포기하며, 44%는 부정적 구전을 하는 것으로 나타났다.

특히 주목할 만한 점은 고객들의 데이터 투명성에 대한 요구가 높아지고 있다는 것이다. 기업이 수집하는 모든 데이터를 고려할 때 고객 경험이 더 나아져야 한다고 생각하는 비율이 비즈니스 구매자의 경우 85%, 일반 소비자의 경우 79%에 달했다. 또한 개인정보 보호에 대한 인식도 강화되어, 비즈니스 구매자의 84%, 일반 소비자의 78%가 개인정보 보호에 더욱 신경 쓰고 있다고 응답했다.

데이터 사용에 대한 투명성도 중요한 이슈로 떠올랐다. 데이터 사용 목적이 명확히 설명된다면 기업을 더 신뢰하겠다는 응답이 비즈니스 구매자의 80%, 일반 소비자의 68%를 차지했다. 반면 대부분의 기업이 개인정보를 유용하게 활용하지 못한다고 생각하는 비율도 비즈니스 구매자 58%, 일반 소비자 48%로 높게 나타났다.

뛰어난 고객 서비스는 반복 구매와 브랜드 지지, 그리고 심지어 실수에 대한 용서까지 이끌어내는 것으로 나타났다. 세일즈포스의 데이터에 따르면, 우수한 고객 서비스를 경험한 고객들 중 비즈니스 구매자의 77%와 일반 소비자의 74%(평균 75%)가 기업의 실수를 용서할 의향이 있다고 응답했다.

또한 탁월한 고객 서비스는 강력한 추천으로 이어졌는데, 비즈니스 구매자의 85%와 일반 소비자의 71%(평균 75%)가 우수한 고객 서비스를 제공하는 기업을 다른 이들에게 추천한다고 답했다. 구매 결정에 있어서도 고객 서비스의 질이 중요한 요소로 작용했는데, 비즈니스 구매자의 82%와 일반 소비자의 68%(평균 71%)가 고객 서비스의 품질을 기반으로 구매를 결정했다고 밝혔다.

인터콤(Intercom)의 조사에 따르면, 고객 지원팀이 경험한 고객 지원 분야의 가장 큰 변화는 다음과 같다. 응답 속도가 63%로 가장 높은 증가를 보였으며, 해결 시간이 57%로 그 뒤를 이었다. 지식과 전문성, 서비스 가용성이 각각 49%로 동일한 수준의 증가를 보였고, 친절과 공감 능력은 43%의 증가를 보였다. 이는 AI시대의 고객들이 더 빠르고 전문적이며, 동시에 인간적인 서비스를 기대한다는 것을 보여준다.

AI 번역의 비밀: LLM과 NMT가 만드는 초지능 소통의 시대

AI 기반 번역 솔루션에서는 LLM(Large Language Models)과 NMT(Neural Machine Translation)가 핵심 기술로 자리잡고 있다. LLM은 자연어 처리, 예측, 생성을 위해 대규모 데이터로 학습된 시스템이며, NMT는 인공 신경망을 활용한 진화된 기계 번역 시스템이다.

데이터 보안을 위해서는 대화 기록의 완전 삭제 및 저장 금지를 의미하는 제로 데이터 보존 정책이 중요하며, 포괄적인 감사 체계와 법적/윤리적 기준 준수, 개인식별정보 처리 전 마스킹 등이 필수적이다.

맥락 인식과 정확성을 위해서는 다중 최고 성능 엔진을 통합하고, 언어 쌍과 사용 사례 기반의 동적 엔진 선택이 가능해야 하며, 문맥에 따른 뉘앑스를 정확히 이해할 수 있어야 한다.

-->신뢰받는 AI 기업이 되기 위한 마지막 체크리스트

책임있는 혁신을 위해서는 먼저 직원과 고객의 신뢰 확보가 최우선되어야 한다. 이를 위해 계획과 목표에 대한 투명성을 유지하고, 고객 정보 수집의 목적과 방법을 명확히 공개해야 한다.

또한 고객 서비스 영역에서는 문화적 감수성이 매우 중요하며, 개인정보 보호에 철저해야 한다. 특히 AI 모델이 가질 수 있는 편향성을 방지하기 위해 적극적으로 노력해야 한다.

해당 기사에서 다룬 논문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.