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KIAF,제53회 산업발전포럼 개최
"AI활용 성공사례 출현 관망 보다는 기업이 선제적으로 나서야"
"리스크 인지 및 대응 전략 마련하는 리더십이 AX 성공요인"
산업 패러다임이 제조 중심의 전통 산업에서 AI 산업으로 탈바꿈하는 상황에서 우리 기업들은 골든 타임(5~7년) 내 실험적 시도와 신속한 학습으로 생존·번영 방안을 찾아야 한다는 주장이다.
한국산업연합포럼(KIAF)은 한국소프트웨어기술인협회 한국생성형AI연구원,글로벌산업경쟁력포럼과 공동으로 27일 자동차회관에서 '산업계의 생성형 AI 전략'을 주제로 제53회 산업발전포럼을 개최했다.
KIAF는 기계,디스플레이,바이오,반도체,배터리,백화점,석유,석유화학,섬유,시멘트,엔지니어링,자동차모빌리티,전자정보통신,파이썬 로또 번호 생성조선해양플랜트,철강,체인스토어,항공우주 등 17개 단체로 구성돼있다.
장정주 서울대학교 경영대학 교수는‘주요 산업계의 생성형 AI 활용 성공 사례’주제발표를 통해 AI 시대를 캄브리아기 대폭발(Cambrian Explosion)로 비유하며 완전히 새로운 비즈니스 시대라고 진단했다.
AI가 신제품 뿐 아니라 서비스,프로세스,조직구조 등 전영역에 영향을 미치면서 연관 혁신들을 촉발시킬 것이라는 관측이다.이에 따라 기회를 포착한 기업들은 성공하고 그렇지 못한 기업들은 실패하는 사례가 우후죽순 발생할 것으로 내다봤다.
장 교수는 “ChatGPT가 유발한 생성형 AI 신드롬으로 인해 산업 자체 혹은 기업 내 핵심 업무 및 프로세스의 급격한 변화가 임박할 것으로 예상되며 이러한 변화의 중대 의미를 깨닫고 먼저 움직이는 기업이 상당한 우위를 가질 것”이라며 "실험적 시도와 신속한 학습이 중요해졌다"고 말했다.
장 교수는 “경쟁기업이나 새로운 혁신기업들에 의한 생성형 AI 활용 성공 사례들이 나타날 때까지 관망하기 보다는 기업들 스스로가 선제적으로 나서야 한다”면서 “생성형 AI 도구에 대한 학습과 이해,전사적 실험 TF팀 구성,초기 실험 결과의 일반 적용 가능성 검토와 일반 적용의 핵심 요인 발굴,WINS(윈즈) 영역의 비용 구성과 디지털화 정도에 대한 검토 등 전략적으로 접근할 필요가 있다”고 주장했다.
WINS(윈즈)업은 Words(언어),Images(이미지),Numbers(숫자),Sounds(소리)의 조작/해석에 의존하는 업무/비즈니스/산업 영역을 말한다.윈즈 업무의 원가 비중 및 디지털화 정도에 따라 급격한 업의 변혁 예상 산업,급격한 업무변화 임박 산업,변혁 후발 산업,충격 안전산업 등으로 분류된다.
그는 하버드비즈니스리뷰 'Where Should Your Company Start with GenAI' 자료를 인용해 급격한 업의 변혁 예상 산업으로 엔터테인먼트 산업,소프트웨어 산업,전문 서비스업,금융 서비스,교육업 등 통칭 '용광로 업종'을 들었다.이 산업들은 윈즈 업무 원가 비중 및 디지털화 정도가 높은 산업군이다.
윈즈 업무 디지털화 정도는 높지만 원가 비중은 낮은 산업군은 급격한 업무변화 임박 산업으로,농업,물류,소매,파이썬 로또 번호 생성석유&가스,의약,파이썬 로또 번호 생성병원 등이 있다.
생성형 AI 시대를 맞아 각 기업들은 자사 사업에 다양하게 활용하고 있다.일례로 아동복 브랜드 제이키즈는 광고 제작에 동영상 소재를 활용하면서 광고수익률을 2570% 끌어올렸다.
여행사 트립닷컴과 부킹닷컴은 여행 일정 계획 등 고객 맞춤형 여행서비스를 제안한다.AI 가속기로 한 때 글로벌 시가총액 1위를 달성한 엔비디아는 신약 개발용 생성 AI 플랫폼을 선보이고 있다.제약사 모더나도 신규 치료약 발견 및 개발에 AI를 활용한다.
국내 기업들의 생성형 AI 도입을 위해서는 전략적 접근 방안이 필요하다고 장 교수는 설명했다.먼저 생성형 AI 도구 전반에 대한 충분하고도 적극적인 학습을 한 뒤,실험 TF팀을 구성하고 초기 실험 결과의 일반 적용가능성을 검토한다.이어 자사가 급격한 업의 변혁 업종에 속하는지 파악한 뒤 급격한 변화가 예상되면 테스트-학습 전략을 구상해 윈즈 영역 업무의 디지털화를 진행하는 방식이다.
장 교수는 "아직 성공 사례는 많지 않지만 다양한 활용 시도들이 진행중"이라며 "지금으로서는 타사의 성공/실패 사례를 지켜볼 시간이 없으며 자사가 성공/실폐 사례를 만들어야 가야 할 때"라고 말했다.
기조발제를 맡은 노규성 한국생성형AI연구원 원장은 "글로벌 생성형 AI 시장은 2022년 101억 달러에서 2030년 1093억 달러(152조원)규모로 연 평균 34.6%가량 성장할 것”이며 “AI의 산업별 접목에 따라 연간 3조5000억~5조8000억 달러의 경제 성장 효과를 창출할 전망”이라고 했다.
이어 그는 “생성형 AI는 ①‘검색엔진→응답엔진’으로 검색 패턴 변화 ②산업의 효율성 극대화와 부가가치 창출의 새로운 경로 제공 ③융합 서비스 생태계 (플랫폼) 출현 ④텍스트 처리,이미지 생성,비디오 창작 등을 통한 전반적 업무 혁신을 유발할 것”이라고 강조했다.
생성형 AI 산업 성장 만큼 보안·관리도 함께 가야 한다는 주장도 나왔다.
지용구 더존비즈온 부사장은‘생성형 AI 도입 시의 리스크 관리 방안’발제를 통해 "기업에서는 AI 기술 도입 검토 과정에서 발생하는 ①편향성과 공정성 문제 ②프라이버시 ③일자리 문제 ④의사결정 책임 ⑤기술 의존성 등의 리스크로 인해 검토 과정이 지연되거나 도입을 포기하는 경우도 있는데,이러한 리스크를 미리 인지하고 대응 전략을 마련하는 강력한 리더십이 성공적인 AX(AI Transformation)로 이끌 것”이라고 주장했다.
이어 “기업은 ①다양한 데이터를 비판적으로 수용하기 위한 최신 AI정보 학습과 ②데이터 분석 AI도입을 위한 다양한 의견 수렴과 신뢰 구축 ③도입 시 다양한 사례 연구와 파일럿 경험 축적 ④도입 후 성과지표 설정과 지속적 개선 ⑤최적 AI 솔루션과 도입 전략 검토 ⑥AI 기술 도입을 위한 데이터 기반 평가라는 6가지 요소를 통해 AI 도입시 리스크를 관리해야 한다”고 강조했다.
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