OpenAI의 ChatGPT가 등장하기 전까지 AI는 주로 전문가들이나 특정 분야에서 제한적으로 활용되고 있었다. 하지만 2022년 11월 ChatGPT 3.5가 선보인 사용자 친화적인 인터페이스는 AI를 일반 대중도 쉽게 이용할 수 있는 기술로 탈바꿈시켰다. 이를 계기로 생성형 AI(Generative AI)는 기업은 물론 개인의 일상에까지 깊숙이 파고들어, 이제는 거의 모든 영역에서 없어서는 안 될 필수적인 도구로 자리 잡게 되었다.

그러나 데이터 보안 및 프라이버시에 대한 우려로 기업들이 GenAI 도입을 적극적으로 망설이고 있는 것도 사실이다. 이 문제를 해결하기 위해 기업들은 Enterprise Private GenAI를 도입하고 있다. 몇 번의 연재를 통해 기업 내에서 개인 LLM 도입을 위한 기술적 측면들을 설명하고자 한다.

GenAI 도입함으로 얻을 수 있는 이점

GenAI(생성형 AI)를 도입함으로써 기업이 얻을 수 있는 주요 이점들은 다음과 같다:

업무 효율성 향상은 GenAI 도입의 가장 큰 이점 중 하나다. AI가 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화함으로써 직원들은 더 가치 있고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 된다. 예를 들어, 콘텐츠 생성, 코드 작성, 데이터 분석 등의 작업을 AI가 보조하거나 대신 수행할 수 있다.

혁신과 창의성 증진도 중요한 이점이다. GenAI는 새로운 아이디어를 제안하고, 다양한 시나리오를 시뮬레이션하며, 인간이 미처 생각하지 못한 해결책을 제시할 수 있다. 이는 제품 개발, 마케팅 전략 수립, 비즈니스 모델 혁신 등 다양한 영역에서 창의적 돌파구를 제공할 수 있다.

고객 경험 개선 역시 GenAI의 중요한 활용 분야다. AI 기반 챗봇이나 가상 비서는 24/7 고객 지원을 제공하며, 개인화된 추천 시스템은 고객 만족도와 매출을 높일 수 있다. GenAI는 또한 고객의 피드백을 분석하고 인사이트를 도출하는 데에도 활용될 수 있다.

비용 절감 효과도 상당하다. 반복적인 작업의 자동화, 효율적인 자원 관리, 오류 감소 등을 통해 운영 비용을 크게 줄일 수 있다. 예를 들어, AI를 활용한 예측 유지보수는 장비 고장으로 인한 비용을 줄일 수 있다.

데이터 기반 의사결정 강화도 GenAI의 중요한 이점이다. AI는 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 의미 있는 패턴을 발견할 수 있어, 더 정확하고 데이터에 기반한 의사결정을 지원한다.

새로운 비즈니스 모델과 수익 창출 기회를 제공하는 것도 GenAI의 이점이다. AI 기반의 새로운 제품이나 서비스를 개발하거나, 기존 제품에 AI 기능을 추가하여 차별화된 가치를 제공할 수 있다.

마지막으로, 경쟁 우위 확보를 들 수 있다. GenAI를 효과적으로 활용하는 기업은 시장에서 더 빠르게 대응하고, 더 혁신적인 제품을 선보이며, 더 나은 고객 경험을 제공함으로써 경쟁에서 앞서 나갈 수 있다.

이러한 이점들로 인해 많은 기업들이 GenAI 도입을 적극적으로 검토하고 있으며, 이는 앞으로의 비즈니스 환경에서 중요한 경쟁력이 될 것으로 예상된다.

GenAI 도입 허들

GenAI를 기업내에 도입하여 사용함으로 얻을 수 있는 장점이 많음에도 불구하고 기업들이 GenAI 도입에 여러가지 요인으로 신중한 접근을 취하고 있다.

첫째, 데이터 보안과 프라이버시에 대한 우려가 크다. GenAI 시스템은 방대한 양의 데이터를 필요로 하며, 이 과정에서 민감한 기업 정보나 고객 데이터가 노출될 위험이 있다. 또한, AI 모델이 학습한 데이터에 대한 소유권과 책임 문제도 복잡한 법적 문제를 야기할 수 있다.

둘째, 기술의 신뢰성과 정확성에 대한 의문이 있다. GenAI 모델은 때때로 '환각'이라 불리는 오류를 일으켜 잘못된 정보를 생성할 수 있다. 이는 기업의 의사결정이나 고객 서비스에 심각한 영향을 미칠 수 있어 우려의 대상이 된다.

셋째, 초기 도입 비용과 ROI(투자수익률)에 대한 불확실성이 있다. GenAI 시스템을 구축하고 운영하는 데는 상당한 비용이 들며, 이에 대한 실질적인 수익 창출이 불확실할 수 있다.

넷째, 기존 시스템과의 통합 문제가 있다. 많은 기업들이 레거시 시스템을 사용하고 있어, 이를 최신 AI 기술과 원활하게 통합하는 것이 기술적으로 도전적일 수 있다.

다섯째, 윤리적 문제와 규제 준수에 대한 우려가 있다. AI의 의사결정 과정이 '블랙박스'처럼 불투명할 수 있어, 이에 대한 설명과 책임 소재가 불분명할 수 있다. 또한, AI 사용에 대한 규제가 국가별, 산업별로 다르고 계속 변화하고 있어 이를 준수하는 것이 복잡할 수 있다.

여섯째, 직원들의 저항과 문화적 변화에 대한 우려가 있다. AI 도입으로 인한 일자리 감소 우려, 새로운 기술에 대한 적응 문제 등이 조직 내 저항을 일으킬 수 있다.

마지막으로, 기술의 빠른 발전 속도로 인한 불확실성이 있다. 오늘 도입한 기술이 내일이면 구식이 될 수 있다는 우려로 인해, 많은 기업들이 '적기'를 기다리며 도입을 망설이고 있다.

Enterprise Private LLM 도입 이점

Enterprise Private LLM을 도입해야 하는 주요 이유는 다양하다.

먼저, 데이터 보안과 개인정보 보호 측면에서 큰 이점이 있다. 기업은 민감한 내부 데이터를 외부 서비스에 노출하지 않고 자체적으로 처리할 수 있으며, 이는 규제 준수를 더 쉽게 만든다.

또한, 기업은 자사의 특정 도메인과 용어에 맞게 모델을 맞춤화(Fine Tuning)하고 특화할 수 있다. 기업 고유의 데이터로 모델을 학습시켜 더 정확하고 관련성 높은 결과를 얻을 수 있다. 환각현상으로 발생하는 기술의 신뢰성과 정확성에 대한 의문을 극복할 수 있다.

비용 측면에서도 이점이 있다. 장기적으로 API 사용료를 절감할 수 있으며, 대량의 쿼리를 처리할 때 비용 예측이 용이해진다. 작은 규모의 LLM(sLLM)를 유연하게 구축하여 거대모델의 비용과 속도문제를 향상시킬 수 있다.

독립성과 제어 측면에서도 중요한 이점이 있다. 기업은 외부 서비스에 의존하지 않고 자체적으로 LLM을 운영할 수 있으며, 모델의 기능과 출력을 완전히 제어할 수 있다.

또한, 자체 LLM은 기존 IT 인프라 및 워크플로우와 더 쉽게 통합될 수 있다.

마지막으로, 모델 학습 및 사용 과정에서 생성된 지적 재산을 기업이 소유할 수 있어 지적 재산권 보호에도 도움이 된다.

이러한 다양한 이유로 인해 많은 기업들이 자체 LLM 도입을 심각하게 고려하고 있다.

Enterprise Private LLM

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