생성형 AI 활용 가이드 : 기업 실무에 적용하는 5가지 실전 사례

1. 기업의 생성형 AI 활용 가이드 : 업무 효율을 높이는 전략과 실전 사례

기업 환경에서 생성형 AI 활용은 이제 선택이 아닌 필수 전략이 되었습니다. 생성형 AI(Generative AI, GenAI)는 기존 데이터를 단순히 분석하거나 분류하는 수준을 넘어 인간처럼 새로운 글, 이미지, 노래 등 창의적인 콘텐츠를 직접 생성해 낼 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 이러한 AI 기술의 발전은 최근 비즈니스 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 불러일으키고 있어요.

2023년 6월, 맥킨지는 생성형 AI 활용을 통해 전 세계적으로 연간 최대 4.4조 달러의 가치를 창출 할 수 있으며, 특히 고객 서비스 부문의 생산성을 최소 30% 이상 끌어올릴 수 있을 것으로 분석한 바 있는데요. 불과 3년이 채 지나지 않은 현 시점, 점점 더 많은 기업이 생성형 AI를 단순한 업무 보조를 넘어 데이터 기반의 의사결정과 비즈니스 전체를 설계하는 핵심 동력으로써 활용하고 있습니다.

과거의 AI는 정해진 데이터 내에서 답을 찾은 반면, 지금의 생성형 AI는 새로운 가설을 세우고 창의적인 초안을 제시하는 ‘비즈니스 파트너’의 역할까지 수행하고 있는데요. 즉, 생성형 AI를 ‘비즈니스 파트너’로서 잘 활용할 줄 아는 실무자는 단순 반복 업무에서 벗어나 시장 전략 및 고객 가치 제안과 같은 전문 업무에 집중할 수 있는 환경을 갖출 수 있게 되는 거죠. 생성형 AI를 활용할 수 있는 능력 차이가 곧 경쟁력의 격차로 직결되는 시대가 온 것입니다.

(출처 : Mckinsey)

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2. 업무 효율을 극대화하는 생성형 AI 활용 사례 5가지

2-1. 생성형 AI는 마케팅 분야에서 어떻게 활용 할 수 있나요?

마케팅에서 생성형 AI 활용은 콘텐츠의 주제 선정부터 다채널 배포를 위한 리퍼포징(Repurposing)까지의 워크 플로우를 자동화하는 데 도움을 얻을 수 있어요. 예를 들어, 고품질 아티클 하나만 작성하면 AI가 이를 뉴스레터, SNS 카드뉴스 기획안, 광고 카피 등으로 즉시 변환해주는 건데요. 마케터는 AI가 만든 초안의 논리 구조를 점검하고 자사 브랜드 고유의 가치를 입히는 편집자 역할에만 집중하면 됩니다. 따라서 적은 리소스로도 충분히 퀄리티 높은 콘텐츠를 다량으로 제작할 수 있기 때문에 브랜드의 온라인 점유율을 비약적으로 높일 수 있게 되었어요.

*리퍼포징(Repurposing) : 기존 콘텐츠를 새로운 형식이나 채널에 맞게 조정하여 새로운 목적에 맞게 활용하는 전략

① 국내 도입 사례: 현대백화점 '루이스(Lewis)'

현대백화점은 자체 생성형 AI 카피라이팅 시스템 '루이스'를 도입했습니다. 루이스는 문학 작품을 사랑하고 마케팅 트렌드에 관심이 많은 20대 청년을 컨셉으로 만들어졌는데요. 약 3년간 현대백화점에서 사용 된 광고 카피, 판촉행사에서 쓴 문구 중 소비자 호응이 컸던 데이터 1만여 건을 집중 학습했습니다.

이렇게 과거 데이터를 학습한 루이스는 과거엔 2주가 걸리던 광고 카피 작성 업무를 단 3시간 만에 해결하며, 타겟 고객별 맞춤형 문구 생성으로 마케팅 효율을 대폭 개선 할 수 있었습니다. 현대백화점의 브랜드 톤앤매너를 유지하면서도 대량의 개인화 메시지를 생성한 대표적인 사례로 볼 수 있어요.

2-2. 비전문가도 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있는 생성형 AI 활용 방법은 무엇인가요?

방대한 고객 데이터를 일상 언어로 요약하고, 즉각적인 통계 자료와 시각화된 보고서를 얻는 것 역시 생성형 AI 활용 사례인데요. 세일즈포스의 조사 결과에 따르면 IT 업계에 종사하는 리더 직급의 80% 이상이 생성형 AI가 데이터 분석의 문턱을 낮추어 실무자의 빠른 의사결정을 도울 것이라 분석한 바 있습니다.

또한 수만 건의 고객 상담 데이터에서 공통된 불만 사항을 단 5분 만에 추출하여 개선 점을 제안받는 것이 가능해졌습니다. 고객 데이터 분석을 통해 시장의 미세한 변화를 경쟁사보다 빠르게 포착하여 제품 전략에 반영하는 강력한 무기를 얻게 된 셈입니다. 이렇게 데이터 속에 숨겨진 고객의 의도를 읽어내는 분석이야말로 AI 도입의 핵심 성과라고 평가 할 수 있습니다.

(출처 : Salesforce)

① 국내 도입 사례 : LG AI연구원 '엑사원(EXAONE) 2.0'

LG는 생성형 AI를 활용해 신소재 및 신약 개발을 위한 데이터 분석 플랫폼 '엑사원'을 구축했습니다. 연구원들이 수만 편의 논문과 특허 데이터를 일일이 찾는 대신, AI에게 질문하여 최적의 조합을 찾아 낼 수 있게 된 것인데요. 이를 통해 전문적인 데이터 분석 속도를 획기적으로 높일 수 있었습니다.

2-3. 초개인화된 세일즈 메시지, 생성형 AI를 통해 더 효율적으로 작성할 수 있을까요?

영업 단계에서의 생성형 AI 활용 사례 중 가장 효과적인 것은 잠재 고객의 이력을 분석하여 1:1 맞춤형 개인화 메일을 자동으로 작성하는 것을 꼽을 수 있습니다. 단순히 고객사의 이름만 바꾸는 수준이 아니라 해당 기업의 최신 뉴스나 실적 자료를 반영하여 메시지의 진정성과 신뢰도를 극대화할 수 있기 때문이에요.

B2B 세일즈 자동화 솔루션 기업인 SuperAGI는 생성형 AI를 활용한 초개인화 영업 메시지가 기존의 비개인화 세일즈 방식 대비 응답률을 유의미하게 개선한다고 분석했습니다. 실제로 잠재 고객의 기업 정보, 역할, 관심사를 반영한 메시지를 대규모로 생성할 경우, 전통적인 일괄 발송 방식 대비 응답률이 최대 30%까지 향상될 수 있다고 설명했습니다.

이를 통해 영업 담당자는 메일을 작성하는 단순 업무는 AI에게 맡기고 실제 미팅과 협상에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 됩니다. 결과적으로 영업 파이프라인의 회전 속도가 빨라지며 최종 전환율을 유의미하게 끌어올리는 결과를 가져올 수 있게 되죠.

(출처 : SuperAGI)

① 글로벌 도입 사례 : 마이크로소프트(Microsoft) '비바 세일즈(Viva Sales)’

마이크로소프트는 자사의 CRM 솔루션에 GPT 모델을 결합한 '비바 세일즈'를 통해 영업 메시지 자동화를 구현했습니다. AI가 고객의 선호도와 과거 상호작용 데이터를 분석하여 맞춤형 이메일 템플릿을 자동으로 작성해주는데요. 심지어 고객과의 통화 내용을 기록하고 영업직원이 말하고 들은 비율, 대화 속도, 대화 감정까지 요약해 제공함으로써 영업 지원 역할을 톡톡히 하고 있습니다.

2-4. 사내 데이터 관리에서는 생성형 AI가 어떻게 활용되나요?

IBM은 생성형 AI의 주요한 활용 방안 중 하나로 사내 지식 및 데이터 관리를 말했습니다. 생성형 AI를 적용한 지식 관리 시스템은 조직 내부에 분산된 문서, 데이터, 업무 노하우를 통합적으로 수집·정리하고, 직원이 질문하면 관련 정보를 즉시 찾아 요약된 형태로 제공할 수 있어요. 이를 통해 구성원들은 필요한 정보를 찾기 위해 여러 시스템을 오가거나 반복적으로 질의하던 불편함을 줄이고, 보다 빠르게 업무 맥락을 이해하고 의사결정을 내릴 수 있습니다.

이처럼 생성형 AI 기반 지식 관리 체계는 조직의 데이터와 지적 자산을 실시간으로 연결해 활용도를 높이며, 정보 탐색에 소모되던 시간을 줄여 전반적인 업무 효율과 생산성 향상에 기여할 수 있어요. 특히 오랜 세월 쌓인 사내 데이터를 단순 보관만 하는 게 아니라 ‘즉시 활용 가능한 자산’으로 전환함으로써 개인의 업무 효율을 넘어 조직 전체의 생산성을 높이는 수단으로 활용하기도 합니다.

(출처 : IBM)

① 국내 도입 사례: SK이노베이션 '대직원 AI 지식검색 시스템'

SK 이노베이션은 방대한 기술 문서와 업무 매뉴얼을 AI에게 학습시켜 직원들이 실시간으로 질문하고 답을 얻을 수 있는 시스템을 구축했습니다. 수십 년간 축적된 노하우를 몇 번의 대화만으로 찾을 수 있게 되면서 숙련되지 않은 직원도 전문적인 업무 처리가 가능해지는 성과를 얻을 수 있게 되었습니다.

2-5. 고객 경험(CX)을 고도화하는 생성형 AI의 방법은 무엇인가요?

단순히 질문에만 답하던 챗봇을 넘어, 고객의 복합적인 고민을 이해하고 맞춤형 해결책을 실시간으로 제시하는 것은 고도화된 생성형 AI 활용의 핵심이라고 볼 수 있어요. 나아가 고객의 감정 상태를 파악하여 적절한 톤앤매너로 답변하거나, 이전 상담 이력을 바탕으로 최적의 행동을 추천하는 고도화된 대응도 기대할 수 있게 되었습니다.

이는 고객 만족도를 높이는 동시에 상담원의 업무 부담을 획기적으로 낮추는 역할을 하는데요. 특히 상담원의 전문성이나 컨디션과 같은 변수를 줄일 수 있게 되면서 매일 일관된 품질의 서비스를 제공할 수 있다는 점이 가장 큰 강점입니다. 이렇게 생성형 AI는 고객과의 모든 접점에서 브랜드에 대한 긍정적인 경험을 심어주는 필수적인 도구가 되고 있습니다.

① 국내 도입 사례 : SK텔레콤 '에이닷(A.)’

SKT는 고객센터 상담 전 과정에 생성형 AI를 도입했습니다. AI가 고객의 질문 의도를 실시간으로 파악해 상담사에게 최적의 답변을 추천하고, 상담이 끝난 후에는 대화 내용을 자동으로 요약하여 기록합니다. 이를 통해 상담 후 처리 시간을 크게 단축하고 고객에게는 더욱 정확하고 빠른 해결책을 제공하고 있습니다.

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3. 생성형 AI를 안전하게 도입하는 방법은 무엇인가요?

성공적인 생성형 AI 활용을 위해서는 각 기업의 도입 목적에 맞는 '단계별 로드맵' 수립과 기업 데이터를 보호할 수 있는 인프라 구축이 선행되어야 합니다. 특히 보안에 민감한 기업은 데이터가 외부 학습에 사용 되지 않도록 차단된 API 환경이나 독립적인 클라우드 인프라를 활용하는 것이 필수적이에요.

또한 할루시네이션(환각 현상) 방지를 위해 기업 내부 문서를 기반으로 답변하는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하는 것을 추천하기도 합니다. AI가 답변의 근거를 사내 문서에서만 찾도록 설계함으로써 답변의 신뢰성을 극대화하는 것이죠. 이처럼 명확한 가이드라인과 정책을 갖춘 도입 전략만이 실질적인 비즈니스 성과를 보장할 수 있다는 점을 명심해야 합니다.

다음은 일반적으로 추천되는 생성형 AI 활용을 위한 로드맵입니다. 기업의 상황에 따라 디테일한 사항은 변동 될 수 있습니다.

• 1단계(Pilot): 성과 측정이 용이한 특정 부서(마케팅, CS)를 중심으로 소규모 테스트를 진행합니다.
• 2단계(Scaling): 성공 사례를 바탕으로 생성형 AI 활용 범위를 확대합니다.
• 3단계(Governance): AI 윤리 규정 및 데이터 보안 정책을 수립하여 전사적인 최적화 단계로 진입합니다.

*RAG(Retrieval-Augmented Generation) : RAG는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)의 약자로, 대규모 언어 모델(LLM)이 답변을 만들 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 '검색'하여 '증강'시킨 후, 더 정확하고 최신 정보를 담은 답변을 '생성'하는 인공지능 기술을 말함

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FAQ

Q1. 기업 내부 데이터가 외부 모델 학습에 이용되지 않을까 걱정됩니다.

기업용 유료 플랜이나 전용 API를 통해 시스템을 구축하면 입력된 데이터는 모델 학습에 절대 활용되지 않습니다. 또한 독립적인 클라우드 환경을 이용해 데이터를 따로 보관함으로써 기존 보안 체계를 그대로 유지하여 활용하는 방법도 있어요.

Q2. AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 및 신뢰성은 어떻게 확보할 수 있나요?

AI 생성물의 저작권은 현재 국가마다 논의 중이나, 사람이 최종 편집하고 검증하는 과정을 거치면 법적 위험을 최소화할 수 있습니다. 신뢰성 문제는 RAG 기술을 접목하여 사내의 검증된 문서를 근거로 답변하도록 설정함으로써 거짓 정보를 생성하는 할루시네이션 현상을 방지하는 방법도 있어요.

Q3. 기업에서 가장 먼저 시도해 볼 만한 AI 활용법이 있을까요?

가볍게는 마케팅 분야부터 도입해 볼 수 있습니다. 기존에 발행된 고품질 아티클을 다양한 채널에 맞게 변환하는 '콘텐츠 재가공'부터 시작해 보세요. 하나의 블로그 글을 기반으로 뉴스레터나 광고 카피를 자동 생성하면 제작 시간을 80% 이상 절감할 수 있는데요. 적은 리소스로도 콘텐츠 노출량을 비약적으로 늘릴 수 있는 가장 빠른 방법입니다.

Q4. 도입을 위해 반드시 사내 개발팀의 지원이 필요할까요?

최근에는 코딩 지식이 없어도 AI 워크플로우를 직접 설계할 수 있는 노코드툴이 매우 다양하게 출시되어 있습니다. 다만 기업 시스템과의 깊이 있는 데이터 연동이나 맞춤형 사내 챗봇 구축을 위해서는 사내 IT 부서 혹은 전문 파트너사와의 기술적 협업이 수반되어야 원하는 성과를 얻을 확률이 높아요.

Q5. 생성형 AI 도입 시 ROI 산출 방법은 무엇인가요?

주로 업무 시간 절감액과 결과물의 품질 향상에 따른 전환율 상승분을 기준으로 산출합니다. 예를 들어 영업팀의 메일 작성 시간이 월 100시간 줄어들고 응답률이 20% 올랐다면, 이를 인건비와 리드 가치로 환산하여 ROI를 측정하죠. 대개 도입 후 3개월 이내에 뚜렷한 효율이 나타납니다.

Q6. 도입 과정에서 직원들은 무엇을 준비해야 하나요?

단순한 툴 사용법을 넘어 AI와 효과적으로 대화하는 '프롬프트' 교육이 필요합니다. 또한 AI를 경쟁자가 아닌 업무 파트너로 인식하도록 조직 문화를 조성하는 것도 중요해요. 실무자가 AI를 통해 성과를 냈을 때 이를 보상하고 성공 사례를 공유하는 환경을 만드는 것이 도움 됩니다.