생성형 AI, 우리 회사에 성공적으로 도입하는 10단계 가이드 (1)

생성형 AI 도입, 대체 어디서부터 시작해야 할까요? 커머스, 마케팅, 제조, 건설, 물류 등 다양한 기업을 컨설팅한 달파가 AI 도입 10단계 가이드를 준비했습니다. 구체적인 예시들이 있으니까요. 믿고 따라오셔도 됩니다. 이제 우리 회사에 딱 맞는 AI 도입 어렵지 않을 거에요.

가이드 1단계 - 생성형 AI 도입 목표와 필요성 평가

• 왜 생성형 AI를 도입하려고 하시나요?
  • 이 질문에 답하지 못 한다면, 생성형 AI를 도입해도 만족하지 못할 수도 있어요.
  • 도입 이후 무엇이 개선됐는지 느끼지 못할 수 있기 때문이죠.
• 생성형 AI 도입을 고려하고 있다면, 우리 기업이 이루고자 하는 목표와 필요성을 평가하는 것에서 시작해 보세요.
  • 우리 기업의 목표가 비용 절감에 가까운 지 아니면 매출 증대에 가까운 지 평가해 보세요.
  • 생성형 AI가 그 목표를 달성하는데 필요한 지 판단하기 쉬워집니다.
  • 예를 들어 매출 증대가 목표인 기업이라고 생각해 볼게요.
    • 이 기업은 생성형 AI를 활용해 신사업을 진행하거나 기존 비즈니스 모델을 혁신할 수 있어요.
  • 반면 비용 절감이 목표인 기업은 크게 3가지 업무에서 생성형 AI를 활용할 수 있어요.
    • 단순한 업무, 반복적인 업무, 데이터 처리나 이미지 매칭 등 생성형 AI가 사람보다 잘하는 일을 AI가 대체해서 기업의 맨먼스(Man/Month)를 크게 줄일 수 있어요.
• 실제 달파 DALPHA 고객사들은 어떤 경우가 많을까요?
  • 주로 비용 절감 측면에서 만족을 크게 느끼고 있습니다.
  • 기존 대비 업무가 크게 줄어들거나 완전히 대체되어 없어졌기 때문에 그 변화가 두드러지기 때문인데요.
  • 따라서 비용 절감 측면에서 AI 도입에 대한 만족도와 체감 효과를 크게 느끼고 있어요.
• (실제 달파 고객사 사례)
  • 여행 플랫폼 '마이리얼트립', 수작업 자동화 AI 도입으로 업무 효율화 달성하다!
  • 디지털 콘텐츠의 트렌드를 만들어가는 '딩고(메이크어스)', 숏폼 생성 AI 도입으로 숏폼 제작비의 35%를 절감하다!

가이드 2단계 - 타 기업의 생성형 AI 도입 사례 조사

• 다음으로는 타 기업의 도입 사례들을 찾아보세요.
  • 크게 3가지를 조사할 수 있습니다.
    1. 동종 업계 사례 : 동종 업계에서 어떻게 사용하고 있는지 참고해 보세요. 예를 들어 우리 기업이 커머스라면? 커머스에서 자주 사용하는 AI 서비스인 카테고리 태깅, 검색 엔진 등을 조사해 보세요. 제조업이라면 문서 OCR/자동화, 이상 설비 탐지, 도면 물체 분류 등을 이용합니다. 동종 업계는 유사한 업무 프로세스를 공유하죠. 따라서 비슷한 AI 서비스를 활용해 유사한 효과를 낼 수 있음을 의미합니다. 우리 회사와 같은 업계에서는 AI를 어떻게 쓰는지 살펴 보세요.
    2. 문제 기반 사례 : 동일 직무에서 자주 겪는 문제를 기반으로 찾아볼 수도 있습니다. 디자이너와 마케터라면? 배너 제작 자동화, 카피라이팅 자동화 등을 찾아볼 수 있습니다. 같은 문제를 겪고 있는 기업들은 어떻게 AI로 업무 생산성을 늘렸는지 확인해 보세요.
    3. 국내 최다 AI 솔루션을 제공하는 달파의 AI Store를 둘러 보세요. 커머스, 마케팅, 콘텐츠, 패션&뷰티, 인사&비즈니스, 교육 등 업종별 AI 서비스들을 한 눈에 살펴볼 수 있어요. 데모도 체험해 볼 수 있습니다.

가이드 3단계 - 우리 회사 기존 시스템 및 업무 프로세스 고려

• 다음은 우리 회사에 맞는 AI를 구체적으로 고려할 단계에요.
• 우리 회사 시스템과 업무 프로세스를 살펴보세요.
  • 여기서 유용한 한 가지 팁을 드리면 현재 워크플로우를 나열해 보면 좋아요.
  • 수행하는 업무 단위를 세분화 할수록 도움이 됩니다.
  • 이 과정에서 딱 두 가지만 생각하시면 됩니다.
    • 첫째, 지금 우리 회사는 어떤 문제를 가장 해결하고 싶은지
    • 둘째, 그 문제를 AI로 해결할 수 있는지 입니다.
    • 👇가이드 4단계에 예시가 있어요

가이드 4단계 - 우리 회사에서 생성형 AI 도입으로 해결하고 싶은 문제와 업무 선정

• 실제 예시로 생성형 AI 도입으로 해결할 문제와 업무를 선정하는 과정을 보여 드릴게요.
  • 메타, 구글, 네이버에 광고 배너를 제작해야 하는 마케터와 디자이너라고 해볼게요.
  • 배너 제작 워크플로우를 4단계로 나눌 수 있습니다.
    • 배너 디자인 기획 -> 배너 제작 -> 각 플랫폼마다 규격에 맞춰 수정 -> 등록
  • 이 워크플로우에서 3단계 '각 플랫폼마다 규격에 맞춰 수정'이 단순하고 반복적으로 작업하는 일이네요.
  • 그렇다면 'AI 서비스를 도입해 해당 일을 자동화할 수 있겠다!' 이렇게 접근할 수 있어요.
  • 이처럼 세분화한 업무에서 생성형 AI로 대체할 업무를 정하면 됩니다.

가이드 5단계 - 적합한 생성형 AI 솔루션 탐색

• AI를 활용해 해결하려는 문제가 명확해졌다면, 해당 문제를 ‘어떻게’ 해결할지 구체적으로 탐색하는 과정이 필요해요
  • 여기서 탐색이란 단순히 성능이 가장 뛰어난 AI 모델을 선택하는 것이 아니에요.
  • 그보다는 실제 문제 해결에 적합한 AI 솔루션(AI 모델 & AI 서비스)을 고려하는 일이에요. 때로 하나의 문제를 해결하기 위해 여러 AI 모델을 조합하기도 합니다.
  • 여기서 중요한 점!☝️ 성능의 우수성만이 아닌 현실적이고 효율적인 사용성을 고려해야 해요. 회사의 인프라나 사용자의 요구 사항에 따라 모델 사용이 제한적일 수도 있기 때문이죠.
• 예를 들어, 사내 정보 검색 챗봇을 도입한다고 가정해 볼게요.
  • 최신 생성형 AI 모델은 수천만원이 넘는 고성능 GPU 서버와 같은 막대한 인프라가 필요해요. 또한 데이터를 적절히 전처리하고 학습할 수 있는 숙련된 데이터 사이언티스트와 AI 엔지니어가 필수적이에요.
  • 이러한 인프라와 인력이 부족하다면, ChatGPT나 Claude와 같은 상용 AI 서비스를 활용하는 것이 훨씬 효율적일 수 있어요.
  • 반대로, 개인정보와 같은 민감한 데이터를 다루는 상황이라면, 보안을 이유로 자체 모델 학습이 더 적합할 수도 있어요.
  • 따라서 단순히 ‘좋은’ AI 모델을 선택하는 것이 아니라, 실제 문제 해결에 적합한 AI 솔루션을 탐색하는 것이 중요해요. 이는 회사의 목적과 방향성, 인력 및 인프라 상황에 따라 달라질 수 있습니다.
• 이 과정이 특히 여러 기업들이 AI 도입에 있어서 크게 어려움을 느끼시는 부분인데요. 비즈니스 인사이트, AI 지식, 인프라에 대한 이해 등 여러 요소를 종합적으로 고려할 수 있는 전문가의 시선이 필요합니다.
  

AI 도입 과정에서 어려움이 있다면? “AI 다이소” 달파의 컨설팅을 받아보세요. 많은 기업들이 달파의 컨설팅을 통해 맞춤형 AI를 도입하고 있습니다.

다음 글에서는...

• 생성형 AI 학습에 필요한 데이터 준비와 관리
• 프로토타입 개발 및 테스트 진행 방법
• 성능 측정 및 최적화 방법
• 장기적인 유지 보수 계획 수립
• 효용성 모니터링 및 지속적인 개선 시스템 운영

을 다뤄요. 아래 링크를 클릭하면 다음 글로 넘어갑니다 👇

생성형 AI, 우리 회사에 성공적으로 도입하는 10단계 가이드 (2)

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