챗봇이 다가 아니다! 산업별 생성형 AI 도입 사례지난에 엔터프라이즈 Gen AI 서비스는 일반 생성형 AI와 어떻게 다른지, 실제 기업들은 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지 소개했는데요. 생성형 AI의 활용 방안이 다양한 만큼 기업을 넘어 여러 산업에서도 생성형 AI가 확산되고 있습니다. 하지만 각 산업마다 생성형 AI를 활용하고 도입하는 모습은 조금씩 다른데요. 오늘은 산업별 생성형 AI 도입과 비즈니스는 어떤 방향으로 흘러가고 있는지 살펴보겠습니다.
게임게임 업계는 매번 신선한 콘텐츠를 만들어내야 한다는 과제를 가지고 있습니다. 하지만 캐릭터부터 스토리, 아이템, 사운드, 세계관까지 새롭게 만들어내야 하는 영역은 정말 넓고 다양한데요. 생성형 AI는 이러한 콘텐츠 생성 과정을 자동화함으로써 여기에 투입되던 리소스와 시간을 절감시켜 줍니다. 글로벌 게임 엔진 기업 Unity는 앞으로 생성형 AI가 게임 개발에 더 많이 관여하게 될 것으로 내다보았습니다.
얼마 전 NVIDIA는 게임용 아바타 클라우드 엔진을 공개했습니다. 캐릭터의 배경이나 성격을 설정하면, 주어진 맥락 안에서 설정값에 맞는 NPC*의 대사와 음성, 표정을 생성하는 기술인데요. 자연스러운 대화가 어려웠던 기존 NPC와는 달리 사용자와 상호작용이 가능한 NPC를 만들 수 있습니다. Ubisoft의 Ghostwriter 역시 NPC의 대사는 물론 군중 소리, 동물 소리, 적의 대화 등 여러 가지 사운드를 자동으로 만들어 줍니다. * NPC: 사용자가 직접 조작하지 않는 캐릭터로 길, 퀘스트, 미션 안내 역할 등을 주로 수행함 그런가 하면 직접 초거대 언어 모델을 만드는 게임 기업들도 있습니다. 국내 게임사 엔씨소프트는 최근 자체 개발한 초거대 언어모델 VARCO LLM을 공개했는데요. 이미지, 텍스트 등의 게임 콘텐츠를 개발하는 데 최적화되어 있으며 앞으로 다양한 도메인으로 확장시켜 나갈 계획이라고 밝혔습니다. |
에듀테크교육 분야 역시 새로운 학습 콘텐츠를 만드는 데 있어 생성형 AI를 적극 도입하고 있습니다. 학생 개개인의 수준에 따른 맞춤형 교육 자료를 제공해 학습 효율을 높이는 것이죠. 더 구체적으로 생성형 AI가 활용되는 유형을 살펴보면 다음과 같습니다.
에듀테크 기업 Anthology는 학습 관리 시스템 Blackboard Learn에 생성형 AI를 적용했습니다. 시험 문제를 생성하고 채점 기준표를 개발하는 기능을 출시한 것인데요. 교사는 시험 문제 개발 등에 들어가는 시간을 절감해 학생 상담과 같은 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다. 국내 에듀테크 스타트업 팀스파르타 역시 온라인 코딩 강의 스파르타코딩클럽에 생성형 AI 기반의 AI 튜터 서비스를 도입했는데요. 수강생의 질문에 실시간으로 답변하고 더 궁금해할 만한 내용들을 추천해 주기도 합니다. 전 세계 에듀테크 분야의 생성형 AI 시장은 2022년 1억 9,100만 달러에서 2032년 5,261억 달러 규모까지 성장할 것으로 예상됩니다. 연평균 성장률이 무려 40.5%에 달하는데요. 하지만 한편으로는 깊이 고민해야 할 문제들도 남아 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI가 학습한 데이터에 편견이나 윤리적 문제, 오류 등이 포함되어 있을 수 있고요. 오히려 학생들의 창의력을 제한할 가능성도 무시할 수는 없습니다. |
헬스케어의료, 바이오 제약 등 헬스케어 산업은 이미 AI를 적극 활용하고 있는 분야인데요. 헬스케어 부문에서 AI와 머신러닝의 예산 비중은 2022년 5.5%에서 2024년 10.5%으로 급증할 것이라고 하죠. Morgan Stanley는 생성형 AI가 본격적으로 등장하면서 헬스케어 전 분야에서 AI와 머신러닝은 혁신을 불러 일으킬 것이라고 강조했습니다.
생성형 AI의 등장으로 특히 빠르게 변화한 영역 중 하나가 바로 신약 개발입니다. 기존의 신약 개발은 실제 시장에 출시되기까지 12~18년의 기간이 걸리고, 평균 비용 26억 달러에 달하는 매우 복잡한 프로젝트인데요. 생성형 AI는 신약 발견부터 디자인, 임상 시험 등의 프로세스 과정을 개선하고 가속화해 시간과 비용을 획기적으로 줄여주고 있습니다. Pharma.AI, Adaptyv Bio 등 생성형 AI를 활용한 신약 개발 플랫폼과 솔루션들도 속속 등장하고 있죠. 이 외에도 의료 기술, 진단 등의 분야에서 생성형 AI가 활용되고 있는데요. 국내 대표 의료 AI 기업 루닛은 최근 생성형 AI 기반 진단 솔루션을 선보이기도 했습니다. 환자의 폐 방사선 사진에 어떤 증상인지 물으면 가능성 있는 질환 목록 등을 알려준다고 하네요. 또한 환자에게 전달할 검사 결과 메일도 구체적인 설명을 담아 작성해 줍니다. |
클라우드 MSPCSP와 기업 고객들 사이에서 클라우드 도입과 활용을 돕는 클라우드 MSP 기업들도 생성형 AI 시장을 주목하고 있습니다. 지난 베스픽 50년 먼저 태어난 ‘AI’, 키운 건 06년생 ‘클라우드’에서도 소개했듯이 AI와 클라우드는 뗄래야 뗄 수 없는 밀접한 관계인만큼, 생성형 AI로 인해 클라우드 도입이 더 빠르게 늘어나고 있기 때문인데요. 또한 클라우드를 더 잘 활용하고 관리하기 위한 방안으로 생성형 AI를 활용하고 있기도 합니다.
지난 4월, OpsNow는 클라우드 관리 플랫폼 OpsNow360에 생성형 AI 챗봇 OpsNow Assistant를 적용했습니다. 직접 데이터를 조회하지 않아도 간단한 채팅만으로 클라우드 관리 현황을 확인할 수 있습니다. 더 나아가 클라우드 MSP 기업들은 이제 AI MSP 영역으로 도약하고 있는 추세입니다. 얼마 전 Accenture는 생성형 AI, 데이터 등 AI 분야에 30억 달러를 투자하겠다고 밝혔는데요. 생성형 AI로 인한 혁신의 기반에는 데이터와 클라우드가 있음을 강조했습니다. 최근 베스핀글로벌에서 AI MSP 서비스 B2D2를 선보였습니다. 데이터 수집부터 전환, 분석, 처리, 운영 관리까지 AI 비즈니스에 필요한 영역들을 체계적으로 지원하는 서비스인데요. AI 관련 기술이나 경험이 없어도 전략 수립부터 애플리케이션 개발까지 모두 지원합니다. 이런 기업이라면 B2D2가 유용하지 않을까 생각합니다.
|
| 여러 산업에서 생성형 AI가 어떻게 활용되고 확장되고 있는지 살펴보았는데 어떠셨나요? 오늘 소개되지 않았더라도 구독자 여러분이 속한 산업에서도 분명 생성형 AI로 인한 혁신은 빠르게 이루어지고 있을텐데요. 조만간 생성형 AI는 지금의 클라우드처럼 도입을 할지 말지 고민하는 것이 아닌 어떻게 활용하고 효과를 창출할 수 있을지가 더 중요한 기술이 될 것이라고 생각합니다.
클라우드나 SaaS와 관련하여 다른 궁금한 점이 있으시면 언제든지 저희에게 문의해 주세요.
본 내용은 베스픽 뉴스레터를 통해서 제공되는 내용입니다. 클라우드에 대한 최신 트렌드 정보가 필요하시면 뉴스레터를 구독해 주세요. |
