AI 도입은 선택이 아니라 필수가 돼 가고 있지만 어떤 업무에 어떻게 적용해야 할지 막막한 경우가 많습니다. DBR은 이런 고민을 해결하기 위해 AI 업무혁신 사례를 연재합니다. 다양한 업종, 규모의 기업들이 AI로 어떻게 업무 효율을 높였는지, 어떤 시행착오를 거쳐 어떤 성과를 얻었는지 생생한 정보를 전달하고자 합니다. 추가 문의사항은 QR코드를 활용하시길 바랍니다.
편집자주 | 이 기사의 취재와 작성에는 이동건 동아일보 미래전략연구소 인턴연구원이 참여했습니다. Q전자제품을 제조해 국내외에 판매하고 있는 A사는 수출 국가별, 상품 단위별로 급변하는 글로벌 경쟁 환경과 제품 평가를 실시간으로 파악하고자 한다. 이를 위해 전 세계 뉴스 수집·분석 시스템을 활용하는 방안을 검토하고 있다. 소비자 반응, 경쟁사 신제품 출시, 규제 변화, 관세 정책 등을 다루는 각국의 뉴스가 시장 동향을 가장 신속하게 전달하는 핵심 정보원 역할을 하기 때문이다. 하지만 사람이 직접 수작업으로 뉴스를 수집하고 분류하는 과정에서 여러 한계가 드러났다. 우선 언어의 장벽이 높았고 수집된 기사 중에는 중복된 내용이 많았다. A사 제품에 대한 기사의 감성이 긍정인지 부정인지 판단하는 기준도 주관적이라는 지적이 잇따랐다. 여기에 데이터를 즉시 활용할 수 있도록 지표화하거나 대시보드로 업로드하는 시간도 상당히 소요됐다.
이에 따라 A사는 AI를 적극 도입할 방법을 찾기 시작했다. 먼저 모든 AI 기능을 하나로 통합한 ‘모놀리식 AI 시스템(Monolithic AI System)’ 구축을 고려했으나 비용 부담이 컸다. 뉴스 수집과 분석이 A사의 핵심 업무가 아닌 상황에서 많은 비용을 투입해 시스템을 구축하는 것은 부담스러웠다. 더욱이 개발 시간도 오래 걸려 급변하는 시장에 즉시 대응하기에는 적합하지 않아 보였다.
그렇다고 챗GPT와 같은 범용 AI 도구를 활용하자니 수십만 건의 기사를 수집·정제하고 분석해 인사이트를 도출하기에는 한계가 있어 보였다.
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김현지nuk@donga.com
DBR 사업전략팀장
필자는 동아일보와 채널A에서 산업 및 경제 이슈를 집중 취재 보도해 왔다. 서울대 인문대학 고고미술사학과를 졸업하고 성균관대학교 대학원에서 데이터 사이언스 전공으로 석사 학위를 받았다. 현재 한국언론진흥재단의 지원을 받아 DBR의 경제·경영 챗봇 ‘AskBiz(가칭)’를 개발하고 있다.
