냉장고가 사람들의 일상을 어떻게 변화시켰는지를 예를 들어 볼까요?
냉장고가 나오기 전 첫 번째 변화의 물결은 얼음 생산의 상업화였습니다. 주택과 아파트에 아이스박스가 비치되었고, 얼음 배달 회사들은 대형 얼음 덩어리를 가정으로 배달하기 시작했죠. 그 다음 순서로 나타난 두 번째 물결은 19세기 냉장 기술의 발명과 함께 찾아왔습니다. 전기 냉장고가 처음 시장에 출시되었을 때, 처음에는 얼음 배달 회사들에게는 큰 우려의 대상이 되었습니다. 냉장고가 많은 가정에 보급되면 분명 얼음 배달의 수요가 줄어들 것이기 때문입니다. 그러나 초기 가정용 냉장고는 매우 비쌌기 때문에 매우 소수의 사람들이 이를 구매할 수 있었습니다. 그래서 사람들은 여전히 아이스박스에 의존하는 수십 년 간의 전환 기간을 겪었습니다.
그러나 시간이 흐르면서 냉장고가 더 저렴해졌고, 세 번째 물결에서는 가정용 냉장고가 보편화되었습니다. 하지만 이러한 변화는 갑작스럽게 이루어진 것이 아니었기 때문에, 가정용 얼음 사업가들은 시장을 평가하고 다른 얼음 제품을 만들거나 냉장고 판매 및 서비스 사업에 진출할 기회를 가질 수 있었습니다.
커피의 발명도 비슷한 흐름을 가지고 있습니다. 커피는 처음에 성직자와 지역 사회 지도자들로부터 건강에 안좋은 영향을 미칠 수 있다는 우려로 반발을 불러일으켰습니다. 에티오피아에서 예멘, 이집트, 이후 유럽으로 파도를 타고 전 세계로 퍼져나간 커피는 꾸준히 호기심, 저항을 거쳐, 궁극적으로는 광범위하게 사람들의 일상 속으로 들어갔습니다. 커피의 인기가 높아짐에 따라 커피 농장, 로스팅 공장, 카페 등 새로운 비즈니스 기회가 창출되었습니다.
오늘날 많은 사람들에게 커피와 냉장고 없이 생활하는건 상상이 잘 안가겠지만, 이 두 가지도 사람들의 삶에 스며들기까지 비슷한 과정을 거쳤습니다.
AI도 다르지 않을 것 같아요. 생성형 AI의 출현이 갑작스러워 보일 수 있지만, 인공지능 엔지니어들은 1960년부터 이 기술을 연구해 왔습니다. 당시 MIT의 한 컴퓨터 과학자가 최초의 AI 챗봇(ELIZA라는 이름)을 만들었는데, ELIZA는 지금의 Chat GPT-4의 근간이 된 대형 언어 모델(LLM)의 초기 버전이라고 볼 수 있습니다. ELIZA의 창조 이후, 생성형 AI는 여러 차례의 변화를 거치며 매 10년마다 더욱 복잡하고 능력을 가지게 되었고, 지금은 우리의 일상 속으로 조금씩 스며들고 있습니다. 그리고 우리는 커피와 냉장고처럼 생성형AI가 언젠가는 흔하고 일상적으로 활용될 것이라고 예측할 수 있습니다.
| 생성형 AI가 실제 비즈니스에 미치는 영향
생성형 AI는 Minsky가 예측했을 때보다 훨씬 더 발전했지만, 이 기술이 사람을 대체할 단계는 아직 아닙니다. 그러나 분명한 건 이제 업무하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 지점에 와 있다는 것이죠. AI는 이제 누구나 접근할 수 있게 되었고, AI를 사용하고 싶은 사람들이 더 이상 MIT 컴퓨터 과학 연구소에 있을 필요 없이, 적당한 가정용 컴퓨터와 안정적인 인터넷 연결만 있으면 AI의 힘을 직접 경험할 수 있습니다.
그리고 우리는 커피, 냉장고에서 AI 기반 소프트웨어에 이르기까지 새로운 기술의 개발이 일자리를 줄이기보다 더 많은 기회를 창출해온 것을 경험해왔기에, 앞으로 사회는 새로운 기술과 함께 새로운 업무 방식을 발견하며 더 많은 기회가 생길 것이라고 생각합니다.
AI가 만드는 새로운 기회는 더 복잡한 작업, 창의성 및 전략적 사고에 중점을 둔 것들이 많을 것이고, 이미 많은 전문가들은 자신의 워크플로우 내에서 생성형 AI가 주는 이점을 경험하고 있습니다.
Upwork의 최신 연구에 따르면, AI시대로 접어들면서 카테고리별로 몇 가지 특정 기술들이 빠르게 성장하고 있습니다. 코딩 및 웹 개발 분야에서는 스크립팅 및 자동화, 데이터베이스 개발, 그리고 웹 디자인이 두드러지게 상승하고 있습니다. 데이터 과학 및 분석 영역에서는 생성형 AI 모델링, 머신러닝, 데이터 분석 기술이 주목 받고 있으며, 이는 AI와 관련된 작업 수요가 증가하고 있음을 반영합니다.
영업 및 마케팅 부문에서는 마케팅 자동화, 영업 및 비즈니스 개발, 이메일 마케팅이 상위 기술로 꼽히고 있습니다. 회계 및 컨설팅 분야에서도 개인 코칭, 재무 관리/CFO, 부기 기술이 빠르게 성장하고 있습니다. 고객 서비스 및 관리 지원에서는 비즈니스 프로젝트 관리, 의료 가상 비서, 그리고 공급망 및 물류 프로젝트 관리가 급부상하고 있는 것으로 나타났습니다. 디자인 및 창작 분야에서는 패키지 디자인, 음악 제작, 비디오그래피가 성장하는 기술로 나타났습니다.
특히 2024년에는 생성형 AI 모델링, 의료 및 임원 가상 비서, 로고 디자인, 개발 및 IT 프로젝트 관리, 디지털 마케팅 캠페인 관리 등이 강력한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
AI의 사용은 인재에게만 달린 것이 아닙니다. 기업이 AI로 부터 새로운 수준의 작업 및 혁신을 실현하는 긍정적인 영향을 받기 위해서는, 리더들이 AI가 조직에 가져올 수 있는 것을 탐구해야 합니다. 기업은 어떻게 하면 기존의 업무 방식을 탈피하고 더 나은 방식으로 일할 수 있는지를 계속 연구하고, 변화를 수용하고 적용해야 합니다.
최근 AI 도입을 성공적으로 한 해외의 중소기업 사례를 소개해드립니다.
1. 화물 운송 서비스 Bee Line Transport
이 회사의 관리자인 Ryan McCrae는 여전히 종이를 사용하는 회사에서 완전히 디지털화된 회사로 전환하기로 결정하고, 애플리케이션을 개발해 운전자들이 영수증, 작업 세부 정보 등을 모두 휴대폰에서 할 수 있도록 디지털화했습니다.
McCrae는 "우리는 과거에 많은 워크시트를 사용하여 하나하나 합산했습니다,"라고 말했습니다. "작은 팀으로 일할 때, 시간은 금입니다. 효율적이어야 합니다. 작업을 중복하면 시간을 낭비하는 것입니다. 새로운 애플리케이션 시스템으로 우리는 훨씬 더 효율적으로 일하고 모든 것이 원활하게 진행됩니다."
2. 렌탈 위치 서비스 Lighthouse
Lighthouse는 자격증을 가진 부동산 중개인을 통해 고객이 완벽한 아파트를 찾도록 돕는 서비스인데, 이제 항상 켜져 있는 챗봇이 상담을 효율화 해주었습니다. 공동 창립자 Matt See는 "9,000개의 건물에 접근할 수 있는 챗봇이 있으며, 항상 켜져 있고 항상 반응이 매우 빠릅니다,"라고 말했습니다. "이제 고객들은 예를 들어 수영장이 있고 근처에 스타벅스가 있는 월 $2,500 이하의 아파트를 원한다라는 말을 AI챗봇에 언제든지 말할 수 있습니다. 그리고 AI는 여러 데이터 소스를 활용하여 정확히 원하는 것을 찾아주죠. 챗봇이 정말로 일을 잘 하고 있습니다."
챗봇이 출시된 이후, Lighthouse의 중개인들은 렌탈 및 아파트 임대 사무소에 전화하는 것과 같이 직접 소통이 필요한 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.
결론적으로 생성형 AI는 어떻게 활용 하느냐에 따라 그 가치는 달라질 수 있는 도구입니다. 마치 누군가는 컴퓨터로 코딩을 하고, 디자인을 하고, 숙제를 하고, 주식을 하는 것처럼 말이죠. AI는 텍스트 작성, 이미지 생성, 자연어 처리 등에서 효율성과 창의성을 높여줄 수 있으나, 중요한 것은 AI 도입시 기업의 도입 목표와 전략을 계획해서 도입해야 한다는 것입니다.
이제 많은 기업들이 AI의 잠재력을 적극 활용해 업무 효율성을 높이고, 새로운 기회를 창출하며, 고객 서비스 개선에 더욱 힘을 쏟을 때입니다.
원더스랩은 AI가 기업의 목표에 맞게 '잘' 도입될 수 있도록 지원합니다.
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글로벌 프리랜서 플랫폼인 Upwork의 연구에 따르면, 생성형 AI(GenAI)가 비즈니스에 미치는 영향에 대해 의견이 분분한 것으로 나타났습니다. 42%는 생성형AI를 단순 도구로 보고 있고, 58%는 자동화 도구로 보고 있습니다. 의견은 다를 수 있지만, AI가 사람들의 일하는 방식을 변화시킬 것이라는 점에는 모두가 동의하고 있습니다. 생성형 AI를 단순 도구로 보고 활용하는지, 자동화 도구로 활용하는 지에 관계없이 AI는 이제 우리의 업무 방식을 바꿀 것이고 우리는 그 새로운 업무 방식을 수용해야 하는 단계에 와있습니다. 그렇지 않으면, 기술이 계속 발전하면서 나의 업무 역량이, 나의 비즈니스가 경쟁 우위를 잃어버릴 수 있으니까요.
그러나 AI와 관련된 비즈니스 변화는 단기간에 이루어지지 않습니다. 기술이 일상을 변화시키는데는 여러 차례의 물결을 거칩니다. 우리는 역사적으로도 그러한 변화의 과정을 많이 경험했습니다. 물론 OpenAI의 ChatGPT가 2022년 11월에 공개되었을 때 정말 지각 변동이 일어나듯 쓰나미 같은 물결에 놀랐을 수도 있습니다. 한편으로는 많은 사람들이 이러한 큰 변화에 놀라 반발감을 느끼기도 했고, 새로운 기술에 대한 저항감도 생기며, AI로 일자리가 없어지는 것에 대한 불안감도 조성되었습니다. 그러나 역사를 보면, 변화를 수용한 리더들이 변화의 시대에서 오는 보상을 누린다는 것을 알 수 있습니다.
| 냉장고와 커피가 일상에 스며들기까지
냉장고가 사람들의 일상을 어떻게 변화시켰는지를 예를 들어 볼까요?
냉장고가 나오기 전 첫 번째 변화의 물결은 얼음 생산의 상업화였습니다. 주택과 아파트에 아이스박스가 비치되었고, 얼음 배달 회사들은 대형 얼음 덩어리를 가정으로 배달하기 시작했죠. 그 다음 순서로 나타난 두 번째 물결은 19세기 냉장 기술의 발명과 함께 찾아왔습니다. 전기 냉장고가 처음 시장에 출시되었을 때, 처음에는 얼음 배달 회사들에게는 큰 우려의 대상이 되었습니다. 냉장고가 많은 가정에 보급되면 분명 얼음 배달의 수요가 줄어들 것이기 때문입니다. 그러나 초기 가정용 냉장고는 매우 비쌌기 때문에 매우 소수의 사람들이 이를 구매할 수 있었습니다. 그래서 사람들은 여전히 아이스박스에 의존하는 수십 년 간의 전환 기간을 겪었습니다.
그러나 시간이 흐르면서 냉장고가 더 저렴해졌고, 세 번째 물결에서는 가정용 냉장고가 보편화되었습니다. 하지만 이러한 변화는 갑작스럽게 이루어진 것이 아니었기 때문에, 가정용 얼음 사업가들은 시장을 평가하고 다른 얼음 제품을 만들거나 냉장고 판매 및 서비스 사업에 진출할 기회를 가질 수 있었습니다.
커피의 발명도 비슷한 흐름을 가지고 있습니다. 커피는 처음에 성직자와 지역 사회 지도자들로부터 건강에 안좋은 영향을 미칠 수 있다는 우려로 반발을 불러일으켰습니다. 에티오피아에서 예멘, 이집트, 이후 유럽으로 파도를 타고 전 세계로 퍼져나간 커피는 꾸준히 호기심, 저항을 거쳐, 궁극적으로는 광범위하게 사람들의 일상 속으로 들어갔습니다. 커피의 인기가 높아짐에 따라 커피 농장, 로스팅 공장, 카페 등 새로운 비즈니스 기회가 창출되었습니다.
오늘날 많은 사람들에게 커피와 냉장고 없이 생활하는건 상상이 잘 안가겠지만, 이 두 가지도 사람들의 삶에 스며들기까지 비슷한 과정을 거쳤습니다.
AI도 다르지 않을 것 같아요. 생성형 AI의 출현이 갑작스러워 보일 수 있지만, 인공지능 엔지니어들은 1960년부터 이 기술을 연구해 왔습니다. 당시 MIT의 한 컴퓨터 과학자가 최초의 AI 챗봇(ELIZA라는 이름)을 만들었는데, ELIZA는 지금의 Chat GPT-4의 근간이 된 대형 언어 모델(LLM)의 초기 버전이라고 볼 수 있습니다. ELIZA의 창조 이후, 생성형 AI는 여러 차례의 변화를 거치며 매 10년마다 더욱 복잡하고 능력을 가지게 되었고, 지금은 우리의 일상 속으로 조금씩 스며들고 있습니다. 그리고 우리는 커피와 냉장고처럼 생성형AI가 언젠가는 흔하고 일상적으로 활용될 것이라고 예측할 수 있습니다.
| 생성형 AI가 실제 비즈니스에 미치는 영향
생성형 AI는 Minsky가 예측했을 때보다 훨씬 더 발전했지만, 이 기술이 사람을 대체할 단계는 아직 아닙니다. 그러나 분명한 건 이제 업무하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 지점에 와 있다는 것이죠. AI는 이제 누구나 접근할 수 있게 되었고, AI를 사용하고 싶은 사람들이 더 이상 MIT 컴퓨터 과학 연구소에 있을 필요 없이, 적당한 가정용 컴퓨터와 안정적인 인터넷 연결만 있으면 AI의 힘을 직접 경험할 수 있습니다.
그리고 우리는 커피, 냉장고에서 AI 기반 소프트웨어에 이르기까지 새로운 기술의 개발이 일자리를 줄이기보다 더 많은 기회를 창출해온 것을 경험해왔기에, 앞으로 사회는 새로운 기술과 함께 새로운 업무 방식을 발견하며 더 많은 기회가 생길 것이라고 생각합니다.
AI가 만드는 새로운 기회는 더 복잡한 작업, 창의성 및 전략적 사고에 중점을 둔 것들이 많을 것이고, 이미 많은 전문가들은 자신의 워크플로우 내에서 생성형 AI가 주는 이점을 경험하고 있습니다.
Upwork의 최신 연구에 따르면, AI시대로 접어들면서 카테고리별로 몇 가지 특정 기술들이 빠르게 성장하고 있습니다. 코딩 및 웹 개발 분야에서는 스크립팅 및 자동화, 데이터베이스 개발, 그리고 웹 디자인이 두드러지게 상승하고 있습니다. 데이터 과학 및 분석 영역에서는 생성형 AI 모델링, 머신러닝, 데이터 분석 기술이 주목 받고 있으며, 이는 AI와 관련된 작업 수요가 증가하고 있음을 반영합니다.
영업 및 마케팅 부문에서는 마케팅 자동화, 영업 및 비즈니스 개발, 이메일 마케팅이 상위 기술로 꼽히고 있습니다. 회계 및 컨설팅 분야에서도 개인 코칭, 재무 관리/CFO, 부기 기술이 빠르게 성장하고 있습니다. 고객 서비스 및 관리 지원에서는 비즈니스 프로젝트 관리, 의료 가상 비서, 그리고 공급망 및 물류 프로젝트 관리가 급부상하고 있는 것으로 나타났습니다. 디자인 및 창작 분야에서는 패키지 디자인, 음악 제작, 비디오그래피가 성장하는 기술로 나타났습니다.
특히 2024년에는 생성형 AI 모델링, 의료 및 임원 가상 비서, 로고 디자인, 개발 및 IT 프로젝트 관리, 디지털 마케팅 캠페인 관리 등이 강력한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
AI의 사용은 인재에게만 달린 것이 아닙니다. 기업이 AI로 부터 새로운 수준의 작업 및 혁신을 실현하는 긍정적인 영향을 받기 위해서는, 리더들이 AI가 조직에 가져올 수 있는 것을 탐구해야 합니다. 기업은 어떻게 하면 기존의 업무 방식을 탈피하고 더 나은 방식으로 일할 수 있는지를 계속 연구하고, 변화를 수용하고 적용해야 합니다.
최근 AI 도입을 성공적으로 한 해외의 중소기업 사례를 소개해드립니다.1. 화물 운송 서비스 Bee Line Transport
이 회사의 관리자인 Ryan McCrae는 여전히 종이를 사용하는 회사에서 완전히 디지털화된 회사로 전환하기로 결정하고, 애플리케이션을 개발해 운전자들이 영수증, 작업 세부 정보 등을 모두 휴대폰에서 할 수 있도록 디지털화했습니다.
McCrae는 "우리는 과거에 많은 워크시트를 사용하여 하나하나 합산했습니다,"라고 말했습니다. "작은 팀으로 일할 때, 시간은 금입니다. 효율적이어야 합니다. 작업을 중복하면 시간을 낭비하는 것입니다. 새로운 애플리케이션 시스템으로 우리는 훨씬 더 효율적으로 일하고 모든 것이 원활하게 진행됩니다."
2. 렌탈 위치 서비스 Lighthouse
Lighthouse는 자격증을 가진 부동산 중개인을 통해 고객이 완벽한 아파트를 찾도록 돕는 서비스인데, 이제 항상 켜져 있는 챗봇이 상담을 효율화 해주었습니다. 공동 창립자 Matt See는 "9,000개의 건물에 접근할 수 있는 챗봇이 있으며, 항상 켜져 있고 항상 반응이 매우 빠릅니다,"라고 말했습니다. "이제 고객들은 예를 들어 수영장이 있고 근처에 스타벅스가 있는 월 $2,500 이하의 아파트를 원한다라는 말을 AI챗봇에 언제든지 말할 수 있습니다. 그리고 AI는 여러 데이터 소스를 활용하여 정확히 원하는 것을 찾아주죠. 챗봇이 정말로 일을 잘 하고 있습니다."
챗봇이 출시된 이후, Lighthouse의 중개인들은 렌탈 및 아파트 임대 사무소에 전화하는 것과 같이 직접 소통이 필요한 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.
결론적으로 생성형 AI는 어떻게 활용 하느냐에 따라 그 가치는 달라질 수 있는 도구입니다. 마치 누군가는 컴퓨터로 코딩을 하고, 디자인을 하고, 숙제를 하고, 주식을 하는 것처럼 말이죠. AI는 텍스트 작성, 이미지 생성, 자연어 처리 등에서 효율성과 창의성을 높여줄 수 있으나, 중요한 것은 AI 도입시 기업의 도입 목표와 전략을 계획해서 도입해야 한다는 것입니다.
이제 많은 기업들이 AI의 잠재력을 적극 활용해 업무 효율성을 높이고, 새로운 기회를 창출하며, 고객 서비스 개선에 더욱 힘을 쏟을 때입니다.
원더스랩은 AI가 기업의 목표에 맞게 '잘' 도입될 수 있도록 지원합니다.
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