[정종기의 AI 트랜스포메이션]

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생성형 AI가 기업의 다양한 업무 혁신 촉진시켜

AI의 급속한 발전으로 기업들은 그 어느 때보다 급변하는 환경에 직면해 있다. 디지털 혁명, 그 중심에 자리 잡은 인공지능(AI)은 기업의 비즈니스 패러다임을 전환시키고 있다. 그 중 에서도 생성형 AI는 기존의 AI 기술과는 다른 차별화된 혁신을 제시하며, 사회적으로 큰 파급력을 보이며 관련 산업이 급속하게 성장하고 있고, 생성형 AI를 활용하는 기업들에게 새로운 성장 기회를 열어주고 있다.

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생성형 AI란,이용자의 특정 요구에 따라 결과를 생성해내는 인공지능을 말한다. 즉, 텍스트, 오디오, 이미지 등의 기존 콘텐츠를 활용하여 유사한 콘텐츠를 새로 만들어내는 인공지능(AI) 기술이다.생성형 AI는 개별 과업 수행 방식에서 벗어나 기업의 다양한 업무 영역에 광범위한 영향을 미치며 새로운 혁신을 촉진하고 있다. 즉 기존의 AI R&D 시대에서 AI 응용의 시대, AI 에이전트 시대로 변혁을 이끌고 있다.

기업에서 생성형 AI를 활용해 업무 및 비즈니스 효율성을 높이고 이 기술이 어떻게 활용될 수 있는지 몇 가지 주요 선행 사례를 통해 기업의 업무 혁신을 가속화하는데 도움을 주고자 한다.

콘텐츠 생성 및 마케팅에 활용

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콘텐츠 생성 및 마케팅 분야에서 생성형 AI는 기업이 고객에게 맞춤화된 경험을 제공하고 마케팅 효율성을 극대화하는데 중요한 역할을 한다. 특히 사용자의 관심사와 행동 데이터를 기반으로 개인화된 콘텐츠를 자동으로 생성해 마케팅 캠페인의 효율성을 높이고 사용자 참여를 증가시킬 수 있다는 점에서 유용하다.

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생성형 AI가 고객의 구매 이력과 온라인 행동 데이터를 분석해 개인별 맞춤형 이메일을 생성하는 것이 대표적이다. 예를 들어 특정 고객이 최근 운동화를 검색했다는 데이터를 AI가 인식하면 해당 고객에게 새로운 운동화 컬렉션 정보와 관련 프로모션 정보를 포함한 이메일을 자동 생성, 발신해 캠페인을 진행할 수 있다. 또한 시즌 별트렌드, 고객 선호도, 사회적 이벤트 등을 반영해관련성 높은 콘텐츠를 지속적으로 소셜 미디어에 공유해 고객 참여를 유도할 수도 있다.

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다음으로 생성형 AI를 통해 동적 광고 소재를 생성하고 최적화하는 것도 가능하다. 지금까지의 온라인 광고 캠페인은 한정된 자원으로 효율성과 효과성을 높이기 위해 다양한 고객 세그먼트 중 캠페인의 전환율을 높이고 투자 대비 수익률(ROI)이 제일 높은 타깃에 맞춰 광고 소재를 제작했다. 그러나 생성형 AI를 활용하면 고객 세그먼트 별로 다양한 광고 카피와 디자인 등 광고 소재를 실시간으로 생성할 수 있다. 또 A/B 테스트를 자동화해 효과적인 광고 전략을 신속하게 식별하고 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있다. 한편 생성형 AI는 콘텐츠 퍼포먼스 분석 역시 가능하다. 마케팅 캠페인의 성과 데이터를 분석해 어떤 유형의 콘텐츠가 가장 높은 참여도와 전환율을 보이는지 인사이트를 주고 이를 바탕으로 더 효과적인 콘텐츠 전략을 자동으로 제안해 준다. 실제로 온라인 마케팅 등에서 광고 문구 작성에 생성형 AI를 도입해 인력 및 비용 절감 효과를 보는 사례들이 많다.

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미국의 한 카피라이팅 회사는 텍스트 생성형 AI 서비스인 ‘재스퍼(Jasper)’를 통해 기존에 1000자를 작성하는데 2시간가량 걸리던 것을 3분의 1에 불과한 40분으로 단축했다. 또 미국의 한 중소 소매업체는 새 웹사이트에 들어갈 문구 작성을 2주 동안 진척시키지 못했으나 재스퍼 도입 후 단 2일 만에 완료했다.

생성형 AI의 활용은 기업이 고객의 니즈와 행동 패턴을 더 깊이 이해하고, 이에 맞춘 개인화된 마케팅 전략을 효율적으로 실행할 수 있게 한다. 이는 브랜드 인지도 증대, 고객 참여 증가, 매출 성장으로 이어질 수 있으며, 마케팅과 광고의 미래를 재정의하고 있다.

고객 서비스에 활용

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고객 서비스 분야에서 생성형 AI는 고객 대응의 효율성과 혁신적인 품질 개선 등에 도움이 된 다. 고객 서비스 팀의 업무 부담을 줄이면서 고객이 필요한 정보를 빠르고 정확하게 얻을 수 있도록 도와 고객만족도 향상을 지원하는 것이다.

먼저 챗봇 형태로 생성형 AI 도입이 가능하다. AI 챗봇은 텍스트나 음성 인식을 통해 고객의 질문을 이해하고 적절한 답변을 실시간으로 제공한다. 예를 들어 은행에서는 AI 챗봇을 통해 민감한 고객 계좌 관련 질문을 대신하고 다양한 금융 상품 안내나 카드 분실 등 즉각적 조치가 필요한 문제에 대해 상담원 연결 전 선대응이 가능하다. 이러한 AI 챗봇은 24시간 365일 운영이 가능하며 대기 시간 없이 다수의 고객 문의를 동시에 처리할 수 있어 고객만족도를 크게 향상시킨다.

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다음으로 생성형 AI는 고객 서비스 지원 문서나 자주 묻는 질문(FAQ) 섹션 등에도 활용 가능하다. 예를 들어 소프트웨어 회사의 경우 제품 업데이트나 새로운 기능이 추가될 때마다 관련 지원 문서와 FAQ를 생성형 AI가 자동으로 업데이트해 항상 최신의 정보를 제공할 수 있다. 또 고객 피드백과 문의 내용을 분석해 자주 나타나는 문제점이나 사용자의 니즈를 반영한 지원 문서와 FAQ를 생성해 고객이 해결책을 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕고 사용자의 문의 내용과 사용 패턴을 분석해 가장 관련성 높은 지원 문 서나 FAQ를 제안해 개인 맞춤형 고객 지원으로 만족도를 높일 수 있다.

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실제로 독일의 통신사 도이치텔레콤(Deutsche Telekom)은 고객 상담과 구매 조언을 위한 일반 상담 채널을 자동으로 이관하는 등 고객 서비스 응대에 생성형 AI 비서 서비스를 도입했다. 그 결과 같은 시간에 고객 응대를 기존 대비 2배 이상 처리하며 생산성을 강화했다. 웹 및 메신저 서비스의 일관성 및 정확도 역시 높은 수준으로 개선됐다. 또 고객 선호 채널 위주로 서비스를 제공하고 내부 서비스 API화를 통해 채널별 일관성 있는 사용 환경을 제공하는 등 채널 다각화가 가능해져 고객과의 상호 작용을 극대화하고 있다.

이러한 방식으로 생성형 AI를 활용하면 고객 서비스 팀의 업무 부담을 줄이고, 고객이 필요한 정보를 빠르고 정확하게 얻을 수 있도록 도와 고객 만족도를 높일 수 있다.

머지않아 많은 기업들이 생성형 AI를 단계별로 도입하여 AI 기반 업무 및 비즈니스 활용을 통해 업무 속도와 효율성을 높이고, 더욱 복잡하고 고도화된 업무에 집중할 수 있게 되면서 전반적인 업무 생산성이 높아질 것으로 기대된다.

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<정종기박사, 한국인공지능인재개발원장/얼라이언스코리아 대표/한국외국어대학교 겸임교수>