[아웃소싱 이슈] 아웃소싱 기업의 인공지능 전환(AX), 생성 AI부터 시작하자

인공지능(AI)을 융합한 비즈니스 환경 구축의 중요성이 커지고 있다. 아웃소싱 기업도 쉽게 접근할 수 있는 생성 AI부터 인공지능을 통한 디지털 전환, 신 비즈니스 구축에 대한 모색에 집중해야 할 때다.무료배포된다양한서비스로인공지능을직접체감할수있어사업아이템기획부터영업성과분석까지효율적인업무관리가능[아웃 소싱 타임스의 이·윤희 기자]비약적인 인공 지능(AI)기술의 발전으로 기업 비즈니스 모델을 구상할 때 인공 지능은 필수 불가결한 요소인 핵심 동력으로 알려졌다.특히 전 세계에 충격을 준 “생성 AI”의 등장은 향후 산업 환경과 비즈니스 영역을 과거와 전혀 다른 형태로 바꾸는 동인이 됐다.지속 가능한 성장과 급변하는 환경에서 생존하기 위해서 기업과 국가는 산업 영역을 불문하고 인공 지능 기술을 활용하고 혁신의 문을 열기 위해서 혈안이다.아웃 소싱 기업도 마찬가지이다.사용 기업의 니즈를 충족시키는 시대 변화의 흐름을 따라가려면 인공 지능, 특히 비전문 IT인재도 쉽고 신속히 적응하는 생성형 인공 지능을 활용한 비즈니스 모델의 혁신이 이뤄져야 할 시점이다.■ 아웃 소싱 기업 대표와 이사부터 말단 사원으로 파견·청부 근로자도 인공 지능을 사용, 포스코 경영 연구원은 “POSRI이슈 리포트, AI시대 혁신 사례와 시사점 3:비즈니스 모델 혁신”을 통해서 AI을 기반으로 한 비즈니스 모델 혁신을 위해서 데이터 통합, 프로세스 자동화, 비즈니스 모델을 혁신으로 새로운 가치 창출이라는 3단계 접근법을 제시한다.연구원은 제일 단계로서 개별 업무 영역에 AI도입 및 데이터 기반의 의사 결정 확산을 조성하고, 둘째 단계로 데이터 통합과 엔드 투 엔드 디지털 인프라 구축을 통한 프로세스 간의 제휴 및 자동화를 추진하는 것을 제안한다.마지막으로 비즈니스 모델의 혁신을 위해서 인공 지능의 역량을 바탕으로 종래의 비즈니스 모델을 변화시키고 새로운 사업 기회를 발굴해야 한다고 제언한다.인공 지능의 영역은 매우 방대하다.복잡한 패턴을 학습하고 예측하는 기계 학습에서 비정형 데이터 분석을 가능하게 하는 딥 러닝 기술, 빅 데이터 기반의 자동화된 의사 결정 알고리즘에서 운영 프로세스의 혁신을 이끈 IoT기업 등 비즈니스에 도입할 수 있는 인공 지능 기술은 무한하다.그렇다면, 아웃 소싱 기업이 곧바로 활용을 고민하고 보이는 인공 지능 디지털 전환(AX)은 무엇이 있을까?가장 간단하고 빠르게 접근할 수 있는 것은 단연 생성형 인공 지능이다.채팅 GPT에서 잘 알려 진 생성형 인공 지능(AI)은 사용자의 요청에 응해서 수집된 데이터에서 학습한 패턴과 구조에 근거하고 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등을 자동으로 생성하고 제공하는 방식이다.생성형 인공 지능 서비스는 ▲ 텍스트 생성 및 번역 서비스 ▲ 이미지 생성 서비스 ▲ 음악 생성 서비스 ▲ 비디오 애니메이션 생성 서비스 ▲ 음성 합성 서비스 등 다양한 영역이 존재한다.간단한 질의 응답을 답해차원에서 채팅 봇의 같은 고기능 프로그램을 개발하고, 영상을 편집하고 탐구하는 과정도 가능하다.특히 생성형 인공 지능은 활용 방안을 터득하고 연습하면 IT에 문 뺀 비전문가도 업무에 활용할 수 있다는 게 장점이다.생성형 인공 지능을 통해서 아웃 소싱 기업은 ▲ 신규 고객 창출 전략과 마케팅 전략 제안 ▲ 자사 맞춤형 콘텐츠 제작 ▲ 제안서 및 영업 자료 준비 ▲ 고객 경험(관계)관리 ▲ 영업 및 매출 성과 분석 ▲ 기업 데이터 정리 등을 불필요한 시간과 비용 낭비 없이 빨리 해결할 수 있다.시중에는 수많은 생성형 인공 지능 서비스가 쏟아지고 있다.기술적 발전을 위해서 시장 우위를 점하기 위해서 많은 회사가 접근성이 높은 생성 AI을 아리·무료 형태로 배포 중이지만 경쟁이 과열하는 고급 기술을 갖춘 생성형 AI도 서비스로 접할 수 있게 됐다.유료 서비스도 높지 않은 비용으로 서비스를 이용할 수 있으며 공급자가 제공하는 체험 날 임시 사용 버전 등을 적극 활용하는 방법도 있다.이러한 생성 AI는 기업이 새로운 비즈니스를 창출하기 위한 테스트베드로서 적합하다.인공 지능 같은 신기술을 비즈니스 환경에 도입하려면 비용에 대해서 고민해야 한다.특히 신기술의 경우 비전문인이 접하기 힘들전문가로 구성된 새로운 팀을 빌딩에 기획해야 하기 때문에 초기 단계에서 좌절하는 경우가 많다.그러나, 생성형 AI의 경우 시중에 나오는 서비스를 비 전문가가 쉽게 활용할 수 있고 투자 비용에 대한 위험 없이 인공 지능 기술에 대한 접근성을 높일 수 있기 때문에 부담이 적다.채팅 GPT, Gemini, 루ー통, 클로버 X, 달리, 스노, 블루, 캡 컷 등 다양한 서비스 영역에 생성 AI을 실제로 체험하는 것이어서 실무자와 기업은 인공 지능에 대한 이해를 높이고 사업 아이템을 발굴하는 출발점을 찾을 수 있을 것이라고 기대된다.한편, 아웃 소싱 타임스는 생성형 인공 지능 활용에 어려움을 겪고 있는 아웃 소싱 기업을 지원하기 위해서 지난해 7월부터 꾸준히 채팅 GPT와 생성형 AI활용에 관한 교육 과정을 운영하고 있다.5월 30일 6기 과정이 진행된 데 이어 7월 18일에는 교육 과정을 실무 위주로 심화된 프리미엄 교육을 운영한다.해당 교육은 현재 선착순으로 받고 있다.해당 교육에 참여한 업계 관계자는 “생성형 인공 지능에 대한 막연하라고 물어봤지만 직접 접하고 보면 업무에 큰 도움이 될 수 있다는 점을 깨달았다.”그러나 새로운 것을 익히는 과정이어서 업무 효율성을 높이기 위해서는 스스로 실행하고 시험적으로 테스트하는 학습과 자발적인 공부는 필수”와 교육 소감을 밝혔다.이미 인공 지능 기술의 활용은 경쟁력 확대를 위한 무기가 아니라, 생존 필수 도구가 됐다.그러므로 기업은 인공 지능 기술을 충분히 활용하여 기업에 도입, 내재화함으로써 기존의 아웃 소싱 산업의 서비스를 고도화하는 동시에 새로운 음식을 발굴하고 확보하는 데 활용하는 노력이 필요하다.#채팅 GPT#아웃 소싱#아웃 소싱 이슈#생성형 인공 지능#인공 지능#디지털 전환#인공 지능 전환#AX#AI#생성형 AI아웃소싱타임스 이윤희 기자아웃소싱타임스 이윤희 기자

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