'생성형 AI 중심'으로 변화하는 B2B 기업

 

B2B 기업은 디지털화와 고도화의 트렌드 속에서 경쟁력을 유지하기 위해 중요한 전략을 강구합니다. 세상을 들썩이게 만든 지도 어느덧 1년이 다 되어가는 챗GPT(ChatGPT)가 촉발한 생성형 AI(Generative AI)는 B2B 기업의 미래를 형성하는 핵심 요소 중 하나로 부상하고 있습니다. 생성형 AI는 기계 학습을 통해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 컨텐츠를 생성하는 기술을 의미합니다. 생성형 AI는 더 이상 새로운 도구가 아니며 기업의 생산성과 업무의 효율성을 높이는 데 필요한 보편적인 도구로 인식이 확산하고 있습니다. 다양한 산업 현장에서는 어떤 업무에다가도 생성형 AI를 적용할 수 있다는 것을 증명이라도 하듯 소소한 사례들을 어렵지 않게 접할 수 있습니다. 사실 생성형 AI를 활용하여 컨텐츠를 제작하거나 이미지를 생성하는 일은 이미 많은 사람이 한 번쯤 경험해 본 작업에 지나지 않습니다. 그러나, 이러한 작업을 어디까지나 나와 다른 기업, 언제까지나 나와 다른 직무의 일이라고 치부하기에는 더욱 현실로 다가오는 접점에 있는 것 같습니다. 일부 기업에서는 기업의 모든 임직원에게 생성형 AI를 본인의 업무에 활용하도록 종용하고 있습니다.
 
전사 차원으로 생성형 AI를 도입했거나 도입 중인 기업이 많은데, 뚜렷한 목표 없이 막연한 가능성에 기대는 경우를 종종 봅니다. 이는 마치 어린아이에게 장난감을 하나 사 주고 맘껏 놀아보라는 부모의 관망하는 자세와도 같습니다. 때로는 우리가 무엇을, 어떻게 해야 생성형 AI를 올바르게 활용할 수 있는지 정확하게 알지 못하는 상황에 놓여 있을 수 있습니다. 이메일, 메신저 등 특정 목적의 IT 시스템과 달리, 생성형 AI는 하얀 캔버스에 개인의 지식을 그려야 하는 것처럼 매우 어려운 작업이 될 수도 있습니다.
 
개인의 업무에 생성형 AI를 활용해야 하는 현실에서 겪는 본질적인 문제는 단순히 사용하는 데 그치지 않고, AI를 조금 더 의미 있는 창의적인 일에 사용해야 한다는 부담감입니다. 사실 우리의 사고는 챗GPT가 세상에 처음 나왔을 때, OpenAI가 제시했던 몇 가지 사례에서 크게 벗어나지 못하고 있습니다. 바꾸어 말하면, 대부분의 사람은 OpenAI가 초기에 선보인 챗GPT 사용법을 실제 업무 현장에 적용해 보는 정도가 전부일 수도 있다는 것입니다. 이는 아직 생성형 AI를 본격적으로 어떻게 활용해야 할지 정확한 감을 잡지 못하고 있기 때문입니다.
 
이로 인해 임직원의 부담감 또한 증가하는 경향이 있습니다. 다만, 이러한 현상은 AI 도입 초기에 대한 자연스러운 과정이라고 생각합니다. 새로운 디지털 기술이나 도구의 등장 초기에 대부분의 임직원이 느끼는 VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity) 부담처럼, AI에 의한 불안을 겪는 것은 불가피하기 때문입니다. 이러한 혼란은 생성형 AI에 대한 전략적 방향이 아직 설정되지 않았거나, 설정되어 있는데 아직 교육으로 제공하지 못했거나, 다양한 Use Cases나 사례를 접하지 못한 상황에서 느낄 가능성이 높습니다. 이번 글에서는 생성형 AI 구축에 필요한 고려 사항과 B2B 활용 사례를 간단하게 살펴보겠습니다.

 
성공적인 생성형 AI 구축을 위한 고려 사항

B2B 기업에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 5가지 대원칙을 고려해야 합니다.

 

1. AI 리더십: 리더십은 생성형 AI 전략을 수립하고 실행하는 데 중추적인 역할을 합니다. 그렇기에 리더십은 생성형 AI를 활용하여 어떻게 사업 가치를 창출할 수 있을지 명확히 이해하고, 그 방향을 전달해야 합니다. 또한 리더십은 직원들이 생성형 AI에 대한 부담감을 줄이고, 새로운 기술을 적극적으로 수용할 수 있도록 돕습니다.

1. AI 전략: 생성형 AI를 올바르게 활용하려면 명확한 비전과 목표를 수립해야 합니다. 생성형 AI에 대한 막연한 도입이 아닌, 실제 업무상 문제를 해결하거나 기존 업무 방식을 혁신하는 방향으로 진행해야 합니다. 생성형 AI를 활용하는 목적이 무엇인지, 그리고 그 목적을 달성하기 위해 어떤 데이터와 기술이 필요한지 명확히 제공합니다.
2. AI 조직 문화: 조직 문화는 생성형 AI의 성공적인 도입과 활용에 중요한 역할을 합니다. 개방적이고 실험적인 문화는 임직원이 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 유연성과 민첩성을 제공합니다. 그리고 생성형 AI의 도입은 점진적으로 진행해야 합니다. 모든 업무에 생성형 AI를 도입하려는 커다란 변화는 직원들의 거부감을 야기할 수도 있습니다. 초기에는 작은 프로젝트나 특정 부서에서 시작하여 성공 사례를 하나하나 만들어 나가는 것이 좋습니다. 한편, 오류를 통한 학습과 개선 문화를 통해 생성형 AI 프로젝트의 실패를 격려하고, 그로 인한 지식을 누적합니다.
3. AI 교육: 임직원의 교육과 훈련은 매우 중요합니다. 생성형 AI를 올바르게 이해하고, 기본적인 지식과 활용 방법, 업무에 적용한 전략을 함께 교육해야 생성형 AI의 성능을 최대한 발휘할 수 있습니다. 이를 위해서는 꾸준한 교육 프로그램과 워크숍이 필요하며, 실제 업무에서의 적용 사례를 통해 학습하는 것이 효과적입니다.
4. AI 윤리: 마지막으로, 생성형 AI의 도입과 활용에 있어서 윤리적∙법적 고려가 필요합니다. 기업에 적합 데이터의 사용과 관리, 생성형 AI의 투명성 등에 대한 기준을 세워야 합니다.

 
B2B 기업의 생성형 AI 활용 사례

Siemens: 자동화된 제품 설계

Siemens는 산업 자동화 및 디지털화 분야의 선두주자로서, 생성형 디자인 AI를 통한 혁신을 지속적으로 추구합니다. 그 중심에는 고객이 원하는 제품의 특성, 성능, 비용 등 요구사항을 입력하면 AI가 다양한 설계 방안을 빠르게 제시합니다. 이를 통해 전통적인 방법으로는 생각하기 어려웠던 창의적인 설계나 더 효율적인 제품 구조를 도출하는 데 큰 도움을 받고 있습니다.

 

Siemens NX 생성형 디자인 화면 (출처: Siemens 홈페이지)

   
IBM: 공급망 최적화

IBM Watson Supply Chain Insights는 단순한 공급망 관리를 넘어 리스크 관리 및 기회 포착에 초점을 맞춘 서비스를 제공합니다. AI 기반의 솔루션을 통해 공급망 전반에 걸친 데이터를 분석하고, 잠재적인 공급망 위험 요소를 사전에 파악하여 적절한 대응 전략을 세울 수 있습니다. 이를 통해 대규모의 생산 중단 사태를 예방하거나, 재고 비용을 크게 절감하는 등의 실질적인 이익을 얻을 수 있도록 지원합니다.
  

IBM Watson Supply Chain Insights 대시보드 화면 (출처: IBM 홈페이지)

  
GE: 예측 유지보수

GE Predix는 석유, 가스, 발전 및 항공 분야와 같은 대규모 산업 시설에서 산업 장비의 센서 데이터를 기반으로 장비의 성능 저하나 장기적인 문제 발생을 사전에 예측하는 서비스를 제공합니다. 기존의 주기적인 점검 방식과 달리, AI가 실시간으로 장비의 상태를 모니터링하며 필요한 시점에만 유지보수를 진행함으로써, 유지보수 비용을 크게 절감하고, 장비의 수명을 연장하는 효과를 얻을 수 있습니다.
   

GE Predix 데이터 센싱 화면 (출처: GE)

   
Salesforce: CRM 최적화

Salesforce Einstein은 AI를 통해 데이터 입력 및 예측 분석을 자동화하는 지능적인 CRM 플랫폼입니다. 고객의 데이터를 분석하여 예상 매출, 고객의 잠재적 이탈, 다음 쿼터의 성과 예측 등 다양한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 고객과의 관계를 분석하고, 맞춤형 서비스나 마케팅 전략을 개발할 수 있도록 지원합니다.
  

Salesforce Einstein 분석 화면 (출처: Salesforce)

   
마무리

생성형 AI의 활용이 B2B 기업에 가져다주는 이점 중 하나는 맞춤형 솔루션 제공입니다. 기존의 표준화된 제품이나 서비스를 제공하는 대신, 고객의 요구와 시장의 트렌드를 분석하여 특화된 제품이나 서비스를 개발할 수 있게 합니다. 이는 AI가 수집한 대량의 데이터를 기반으로 빠른 시간 내 실시간 대응이 가능하게 만들어 줍니다. 또한, 공급망 최적화, 수요 예측, 제품 기획까지 전사적으로 AI를 활용하는 기업들도 많아졌습니다. 생성형 AI를 활용하여 제품 디자인 과정에서 효율적인 제품 형태나 구성요소를 예측하고, 이를 토대로 새로운 제품 개발에 착수하는 경우가 늘어나고 있습니다.
 
바야흐로 생성형 AI는 단순 기술 도입이 아닌, 기업의 전략적 파트너로서 활용해야 합니다. 기업의 리더십, 전략 그리고 직원들의 마인드 셋을 변화시키는 것이 중요한데, 이를 위해서는 지속적인 교육과 의사소통, 그리고 직원들의 참여와 협력이 필요합니다. 기업이 생성형 AI 시대에 성공하기 위해서는 기술 도입뿐만 아니라, 사람과 기술이 함께 성장하는 조직 문화를 만들어 나가는 것이 중요합니다.

  

Published in Samsung SDS Insights on October 30, 2023.

https://www.samsungsds.com/kr/insights/generative-ai-for-b2b-enterprises.html

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