생성형 AI 는 일상의 편리함을 위한 기술을 넘어 다양한 비즈니스 분야까지 영역이 확대되고 있습니다.
일부 산업에서는 생성형 AI가 중요한 역할을 하며, 기업에게 새로운 비즈니스 모델과 기회를 제공하고 있습니다.
생성형 AI를 단순히 기술적 도구로 활용하는 것이 아닌 사업 전반에 걸쳐 전략적으로 활용하기 위해 다양한 비즈니스 모델을 시도하고 있습니다.
1. 업무에 활용되는 생성형 AI 모델의 종류
생성형 AI는 사용자의 질문 또는 요구사항에 맞춰 원하는 결과를 생성해낼 수 있는 AI를 말합니다.
이렇듯 생성형 AI는 상황에 따라 사용자가 원하는 결과를 생성하는 것이 중요하며, 이를 실현하기 위해 생성형 AI에는 다양한 모델이 사용됩니다.
대표적인 생성형 AI 모델의 종류
| 용 어 | 설 명 |
| 텍스트 생성 모델(Text-to-Text) | 텍스트를 입력하면 텍스트로 생성, 요약, 정리, 번역등에 활용하는 모델 |
| 이미지 생성 모델(Text-to-Text) | 텍스트를 입력하면 이미지로 변환하여 생성 및 편집이 가능한 모델 |
| 비디오 및 3D 생성 모델(Text-toVideo, Text-to-3D) | 텍스트를 기반으로 비디오 생성 또는 3D 형태로 변환하여 생성 및 편집이 가능한 모델 |
| 태스크 기반 모델(Text-to-Task) | 작업 환경에서 문서를 변경 및 분석하거나 자동화 할 수 있게 도와 주는 모델 |
2. 필요한 정보 수집부터 대본 작성까지, 생성형 AI 방송 적용 사례
미국 미디어 기업 퓨처리(Futuri)는 생성형 AI를 활용한 라디오 방송 솔루션을 출시했습니다.
해당 솔루션에서 생성형 AI가 교통정보와 일기예보 등을 웹에서 검색하고 수집하여 대본을 작성하는 것뿐만 아니라 읽는 과정까지 진행하면서 사실상 모든 방송 프로세스를 AI가 진행한 사례입니다.
만약 도입된다면 매일 새로운 교통정보와 일기예보 관련 정보를 수집하고 대본으로 정리하는 과정이 생성형 AI로 단축되면서 업무 생산성 향상에 큰 기여를 할 것입니다.
3. 신약 개발의 복잡한 과정을 단축시킨 의료 산업의 적용 사례
생성형 AI가 바이오, 제약 등 의료 산업까지 적극 활용되고 있습니다.
생성형 AI가 의료 산업에 활용되면서 가장 빠르게 성장한 영역은 바로 신약 개발 부분입니다.
기존의 신약 개발 과정은 시장에 출시하기까지 10년에서 길면 20년까지 긴 시간이 걸리고, 많은 비용이 소요되는 프로젝트였습니다.
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하지만 생성형 AI를 도입하면서 약효물질의 발견, 임상시험의 설계 및 디자인 등의 프로세스를 가속화할 수 있었고, 이를 통해 시간과 비용의 효율성이 크게 향상되었습니다.
그리고 생성형 AI에게 환자들의 증상을 입력하면 이를 분석하여 의심이 가는 질환 목록을 알려주는 기능도 의료 산업에서 활용되고 있습니다. 이
를 통해 환자들이 병원에 가지 않더라도 자신의 증상을 수시로 체크해 관리할 수 있도록 생성형 AI는 헬스케어 영역에 큰 기여를 하고 있습니다.
4. 콘텐츠 생성 과정을 자동화한 게임산업 적용 사례
생성형 AI는 콘텐츠 창작의 영역에서도 많은 영향을 주고 있습니다.
생성형 AI가 그림, 음악, 영상 등의 창작이 가능해지면서 가장 큰 효율을 보고 있는 비즈니스 중 하나가 바로 게임산업입니다.
기존의 게임산업은 매번 새롭고 신선한 콘텐츠를 유저들에게 제공해야 하는 과제가 있었습니다.
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하지만 게임 개발을 위해 캐릭터, 사운드, 아이템 그리고 스토리까지 많은 콘텐츠를 창작하기에는 한계가 있었습니다.
이러한 게임산업에 생성형 AI를 도입하면서 콘텐츠 생성 과정을 자동화하기 시작했습니다. 그 결과, 캐릭터의 얼굴 표정과 대사부터 디테일한 배경 사운드와 상호작용까지 자동화되면서 기존의 콘텐츠 제작에 투입되던 리소스와 비용을 최소화할 수 있었습니다.
5. 코드 개발의 혁신, IT 서비스업계 생성형 AI 적용 사례
코드 개발에도 생성형 AI 도입이 활성화되고 있는 추세입니다.
하지만 기업 내에서 코드 개발의 활용을 위해 외부 생성형 AI 서비스를 활용하는 것은 보안상의 문제로 어려운 것이 현실입니다.
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그래서 ITS S사는 생성형 AI를 기반으로 보안과 서비스를 통합하는 AI 코딩 어시스턴트를 개발했습니다.
ITS S사의 AI 코딩 어시스턴트는 단순히 개발 코드를 추천해 주는 것뿐만 아니라 개발 도구와 생성형 AI, 그리고 LLM(Large Language Model) 구축 서비스까지 적용한 밸류체인으로 구성되어 있습니다.
이를 통해 보안상의 이유로 생성형 AI를 적극적으로 활용하지 못했던 점을 보완하고 개발자들이 개발 도구를 활용하여 수월한 프로젝트 관리를 하도록 지원하여 업무 효율성 및 프로젝트 수행 능력을 향상 시켰습니다.
출처 : SK(주) C&C 뉴스레터
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