인공지능(AI) 활용서: 6대 산업별 활용사례 – 1장 첨단기술, 미디어 및 통신 부문

승자와 패자로 갈리는 AI 도입 현황: 디지털 네이티브 vs 전통기업

딜로이트가 발표한 리포트에 따르면, 첨단기술, 미디어 및 통신(TMT) 부문의 AI 도입은 섹터별로 뚜렷한 차이를 보이고 있다. 통신사들은 고객 확보와 유지, 운영 효율성 제고를 위해 가장 선제적으로 AI를 도입했으며, 컨택센터부터 제조, 물류 등 백오피스까지 AI 기술을 폭넓게 활용하고 있다. 특히 고객 데이터 기반의 예측 분석이 활성화될 것으로 전망되며, 이는 고객 확보 강화와 이탈 방지에 기여할 것으로 기대된다.

반면, 많은 첨단기술 기업들의 AI 도입은 상대적으로 더딘 편이다. 구글(Google), 아마존(Amazon), 메타(Meta) 등 디지털 네이티브 기업들은 상업용 제품과 서비스에서 AI를 정교하게 활용하고 있지만, 전통적인 첨단기술 기업들은 AI 도입에 신중한 태도를 보이고 있다. 이들은 섹터별 활용사례와 검증된 결과를 먼저 파악하려 하며, AI 투자가 소규모로 산발적으로 이루어져 아직 실험적 성격에 머물러 있다. AI와 디지털 데이터의 잠재력을 충분히 구현할 수 있는 총체적인 전략이 부재한 상황이다.

팬데믹이 앞당긴 미래: AI 투자 러시와 디지털 전환의 가속화

코로나19 팬데믹으로 TMT 부문의 AI와 디지털 전환 투자가 가속화되었다. 로보틱처리자동화(RPA)를 시작으로 스마트 공장, 디지털 공급망에 이르기까지 다양한 AI 활용 사례가 등장하고 있으며, 미디어 기업들은 맞춤형 콘텐츠와 고객 참여 개선에 주력하고 있다. 특히 팬데믹 기간의 호황 이후 고객 이탈 방지를 위한 경쟁이 치열해지면서 AI를 활용한 개인 맞춤형 콘텐츠와 서비스 제공이 더욱 중요해지고 있다.

AI 현장 활용 최전선: 5대 핵심 분야별 혁신 사례

• 스마트팩토리와 디지털 공급망: IoT 센서부터 AI 예측 시스템까지

AI 기반 마이크로 서비스를 활용해 위탁생산 프로세스를 최적화하고 있다. 수요 예측 가속화, 수요 신호 개선, 기능별 공급망 프로세스의 통합적 관리가 가능해졌다. 기업들은 산업용 사물인터넷(IoT)을 도입하고 스마트팩토리 내외부에 센서들을 설치해 AI 시스템을 구축하고 있다. 이를 통해 수요와 생산 데이터를 심층 분석해 제조 계획 수립을 효율화하고 예측적 분석력을 개선하며 생산 일정을 최적화하고 있다.

• 초개인화 시대의 고객 관리: AI가 이끄는 맞춤형 서비스 혁명

SMS를 활용한 자동-양방향 커뮤니케이션이 구현되고 있으며, 리드(잠재고객) 관리와 자연어 처리를 결합해 고객의 의도와 감정을 분석하고 적절한 응답을 결정할 수 있게 되었다. 데이터 관리 플랫폼(DMP)을 활용해 전사적 자원관리(ERP) 및 고객관계관리(CRM) 시스템과 같은 다양한 소스에서 데이터를 추출, 활용해 더욱 개인 맞춤화된 서비스를 제공하고 있다.

• AI 컨택센터의 등장: 감성 분석으로 무장한 차세대 고객 서비스

현재의 대화식 음성응답(IVR) 시스템과 챗봇은 기본적인 단어 인식과 단순한 파일 검색에 기반하고 있으며, 대화의 맥락을 감지하지 못하는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 예측 분석과 감성 분석을 활용해 모든 디지털 채널에서 발생하는 상호작용을 모니터링하고 있다. 이를 통해 관리자는 직원을 재교육하거나 다음 최선의 대응방식을 결정하기 위한 실시간 정보를 얻을 수 있다.

• AI vs AI: 딥페이크와의 숨막히는 기술 전쟁

딥페이크는 고급 AI 기술을 사용해 생성된 가짜 오디오 및 비디오 콘텐츠로, AI 알고리즘과 머신러닝이 더욱 정교해지면서 이러한 악의적 콘텐츠의 생성과 확산이 쉬워지고 있다. 아이러니하게도 AI는 딥페이크 생성을 위한 주요 도구이면서 동시에 가짜 콘텐츠에 대응하는 최선의 수단이 되고 있다. AI와 광학 문자 인식(OCR) 기술을 결합해 디지털화된 텍스트를 신속하게 검색하고 분석해 기사 제목이 기사 내용과 일치하는지, 기사 작성자의 서술 스타일이 이전 기사와 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.

• 빅데이터의 황금광맥: AI로 실현하는 고객 데이터의 수익화

페이스북은 사용자의 게시물에서 의미를 추출하고 맥락에 맞게 분석하는 딥텍스트(DeepText)라는 AI 기반 도구를 개발해 사용자가 대화 도중 관심을 보이는 상품을 구입하도록 유도하고 있다. 구글은 검색 서비스뿐만 아니라 Gmail, YouTube, Google Maps 등 여러 서비스에서 획득한 데이터를 AI 시스템의 학습 데이터로 활용해 수익화 가능한 비즈니스 기회를 창출하고 있다. 예를 들어, 사용자의 검색 키워드를 다른 데이터와 연결함으로써 더 짧은 시간 내에 사용자의 요구에 맞는 타깃 제품과 서비스 정보를 효과적으로 제공할 수 있게 되었다.

미래를 선점하라: TMT 산업의 차세대 AI 활용 전략

앞으로 TMT 부문의 AI 활용은 더욱 고도화될 전망이다. 자가복구 네트워크 기술은 AI를 기반으로 네트워크 오류를 예측하고 자가 복구하는 시스템을 구축하고 있다. 특히 3G/4G/5G 무선 네트워크 분야로 적용이 확대되면서 유지보수 비용과 다운타임이 크게 감소할 것으로 전망된다. 자연어 처리 기술은 지속적으로 고도화되어 실시간 언어 번역 서비스의 정확성이 향상되고 있으며, 이는 글로벌 커뮤니케이션의 장벽을 해소하고 수작업 번역의 필요성을 줄이고 있다.

비디오 콘텐츠 분석과 데이터 수익화 분야에서는 실시간 비디오 데이터 모니터링을 통해 소비자의 선호도와 감정을 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 서비스 제공을 최적화하고 있다. 오디오/비디오 마이닝 기술은 AI를 활용하여 데이터를 구조화하고, 이를 통해 고객 센터 운영을 개선하며 제품 설계와 고객 충성도를 향상시키고 있다.

시청자 감정 감지를 통한 광고 분석은 실시간으로 시청자의 반응을 모니터링하고 광고 효과를 정확하게 측정하여 마케팅 전략을 최적화하는 데 활용되고 있다. 이러한 기술 발전은 운영 효율성 증대와 고객 경험 개선, 새로운 비즈니스 모델 창출로 이어질 것으로 기대된다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.