기업이 생성형 AI를 활용해 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 단순히 생산성을 높이는 비핵심적인 사용 사례(non-core use cases)뿐만 아니라 기업이 가진 독점 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방식으로 접근하는 황금 사용 사례(golden use cases)를 발굴해야 한다. 또한 생성형 AI로 발생할 수 있는 위험에 대비하기 위해 리더는 직원들이 자신의 전문 분야가 아닌 영역에서 생성형 AI를 사용해선 안 된다는 점을 주지시키고 조직의 승인을 받지 않은 AI 서비스를 사용하는 섀도 AI 문제를 완화하는 데 중점을 둬야 한다.
1200억 달러.
보스턴컨설팅그룹(BCG)이 예측한 2027년 생성형 AI의 시장 규모다. 지난해 기준 생성형 AI의 시장 규모는 약 90억 달러 규모로 BCG는 5년 안에 관련 시장 규모가 70% 이상 성장할 것으로 내다봤다. 금융, 헬스케어, 미디어, 공공 부문 등 산업 전반에서 전방위적인 변화가 일어날 것으로 예측되는 가운데 국내에서도 전담 팀을 만들어 생성형 AI로 업무 효율성을 개선하고 가치를 창출하려는 기업의 움직임이 분주하다. 오픈AI의 GPT-3.5 API를 활용해 사내 전용 챗GPT를 개발한 SKT 등 빅테크 기업이 공개한 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 생성형 AI를 도입하는가 하면 삼성전자 등은 자체적으로 LLM을 구축해 자사에 맞춤화된 생성형 AI를 개발하고 있다.
그러나 한편에서는 비즈니스 혁신에 대한 기대와 함께 생성형 AI 도입으로 인해 발생할 수 있는 위험에 대한 우려의 목소리가 높다. 기업의 민감한 데이터가 유출될 수 있는 보안 문제가 대표적이다. 또한 너도나도 생성형 AI에 뛰어들며 인력과 자원을 투입하는 가운데 기업의 진정한 가치 창출로 이어지는 것이 아닌 ‘AI 버블’에 편승하는 것이 아니냐란 회의적인 시각도 존재한다. 생성형 AI는 비즈니스에 어떤 변화와 위험을 불러올까? 단순히 유행에 편승하는 것이 아닌 생성형 AI를 활용해 진정한 경쟁 우위를 확보하려면 리더는 어떤 전략을 세워야 할까?
BCG는 CEO가 기술 자체에 매몰되기보다 생성형 AI가 조직과 산업에 어떤 영향을 미칠지, 이 기회를 활용하기 위해 어떤 전략적 선택을 내릴지 신중하게 고민해야 한다고 말한다. 특히 기업이 가진 독점 데이터를 학습시킨 생성형 AI를 활용해 다른 경쟁사가 쉽게 진입할 수 없는 ‘황금 사용 사례(golden use cases)’를 발굴하는 데 중점을 둬야 한다고 강조한다. 또한 조직의 적절한 감독 없이 승인되지 않은 AI가 비즈니스에 사용되는 ‘섀도 AI(shadow AI)’ 문제를 완화하는 데 집중할 것을 권한다. CEO가 생성형 AI 혁명에 대비하기 위한 더 자세한 전략을 DBR(동아비즈니스리뷰)이 BCG 싱크탱크인 헨더슨인스티튜트의 프랑수아 칸델론 글로벌 디렉터, 장진석 BCG코리아 매니징 디렉터 파트너와의 인터뷰를 통해 들어봤다.
