AI 활용의 현주소와 접근 방식

① AI는 모든 기업에 꼭 필요한가?

최근 몇 년간 AI는 기업 운영의 핵심 요소로 자리 잡아가고 있다. AI는 단순한 자동화 도구를 넘어서 데이터 분석, 예측, 최적화, 이상감지 등 다양한 영역에서 기업의 경쟁력을 강화하고 있다. 특히, AI의 발전은 디지털 전환(Digital transformation)의 핵심 동력으로 작용하면서 기업들이 AI를 도입하지 않는다면 도태될 수 밖에 없는 상황을 만들어 가고 있다. 

하지만 AI를 활용하는 방식은 기업의 유형에 따라 다르게 적용되고 있다. AI 솔류션을 제공하는 기업들은 AI를 자체적으로 활용하여 고객사에 맞는 솔루션을 개발하고 있고, 제조사들은 AI를 도입해 업무 생산성과 효율을 높이는 방향으로 적용하고 있습니다. 우리는 이러한 차이를 이해해야 합니다. 각 기업마다 보안도 다르고 업무 환경도 다르며, 수집된 데이터의 품질, 데이터의 양도 다릅니다. 그래서 기업에 맞는 AI 구축을 위해서 정확한 파악과 분석이 필요한 이유입니다.

목차

• 기업 유형별 AI 활용 사례
• 제조업체: AI 도입을 통한 혁신
• AI 도입과 활용의 현실은...

기업 유형별 AI 활용 사례

AI 제공 기업: AI를 개발하고 활용하는 기업

AI를 개발하고 제공하는 기업들은 AI 자체 제품으로 비즈니스를 전개하고 있습니다. 대표적인 기업들은

OpenAI, Google, Microsoft, NVIDIA, Claude 같은 회사들이 있죠. 이들은 모두 AI 모델을 개발하고, 이를 클라우드 기반 서비스나 API형태로 제공해서 수익을 만들어 내고 있습니다.

이러한 기업들은 내부적으로 AI를 적극 활용하는 것이 필수라고 생각됩니다.

• OpenAI: GPT 모델을 활용하여 내부 문서 정리(OpenAI Codex), 코드 생성(GitHub Copilot), 고객 지원(ChatGPT Enterprise) 자동화를 진행.
• Google: 검색 엔진(Google Search AI), 유튜브 추천 알고리즘(YouTube AI) 최적화, 업무 자동화(Google Duet AI) 적용하여 사용자 경험을 개선.
• NVIDIA: AI 기반 칩셋 개발과 동시에, 내부 R&D에서도 머신러닝을 활용해 반도체 설계 최적화(NVIDIA Clara, NVIDIA AI Enterprise).
• Microsoft: AI 기반 자동화 솔루션(Azure AI, Microsoft Copilot)을 활용하여 기업 내 업무 프로세스를 최적화.

AI 개발 및 제공 업체들은 최전에서 기술을 발전시키는 역할을 하고 있는데요. 그들은 현재 AI 기반 자동화 툴을 직접 개발하고 내부적으로 활용하면서 이를 시장에 제공하여 AI의 활용을 극대화하려 하고 있습니다.

AI 기반 자동화(AI-driven Automation)의 중요성

이들 업체들은 단순히 AI 모델을 개발하는 것을 넘어서 AI를 활용한 자동화 솔루션을 기업 내부 및 고객사에 제공함으로써 AI 활용도를 극대화하고 있는데요. 대표적인 사례는 AI 기반 자동화 입니다.

 

문서 및 데이터 처리 자동화

• OpenAI Codex, Google Duet AI, Microsoft Copilot 등을 활용한 자동 문서 생성 및 데이터 분석
• 자연어 처리(NLP)를 기반으로 기업 내부 보고서 및 고객 문서 자동화

코드 생성 및 소프트웨어 개발 자동화

• GitHub Copilot, NVIDIA Clara, Azure AI 기반 AI-assisted coding
• AI가 코드 리뷰, 버그 수정, 보안 점검 등을 자동 수행

업무 프로세스 자동화 및 통합

• Google의 AI 기반 비즈니스 프로세스 최적화(Duet AI for Google Workspace)
• Microsoft Power Automate를 활용한 RPA(Robotic Process Automation) 기능 확대
• n8n, Make와 같은 로우코드/노코드 자동화 툴을 활용하여 다양한 AI 모델 및 API와의 통합 자동화
• AI를 활용한 데이터 흐름 자동화 및 업무 자동화 시나리오 구축

고객 지원 및 챗봇 자동화

• OpenAI ChatGPT Enterprise, Google Contact Center AI, Microsoft Azure AI Bot Service
• AI 챗봇을 활용한 실시간 고객 응대 및 문제 해결 자동화

이처럼 기업들은 AI를 통해 자동화를 극대화하며, "기업의 생산성 증대와 운영 비용 절감"을 실현하려고 하고 있습니다. 

제조업체: AI 도입을 통한 혁신

AI 활용: 제조업체별 AI 도입 사례

• Tesla: AI 기반 로봇 공정을 도입해 생산 효율성을 높이고, 자율주행 기능을 위한 AI 시스템을 개발. Tesla의 공장에서는 AI가 차량 조립 자동화를 수행하며, Autopilot 및 Full Self-Driving(FSD) 시스템이 실시간 도로 데이터를 학습하여 자율주행 기능을 개선한다. 또한, Tesla는 자체 AI 칩 Dojo를 개발하여 자율주행 데이터 학습을 위한 AI 성능을 극대화하고, 자동차 내비게이션과 운전자 지원 시스템을 최적화하고 있다.
• Siemens: 공장 내 스마트 센서를 활용해 AI로 기계 상태를 분석하고, 예측 유지보수를 진행. Siemens의 MindSphere(산업 IoT 플랫폼)를 통해 실시간으로 데이터를 분석하여 기계의 이상 징후를 사전에 감지하고 유지보수를 최적화한다.
• 삼성전자: 반도체 공정에서 머신러닝을 활용하여 불량률을 낮추고 수율을 개선. AI 기반 EUV(극자외선) 리소그래피 최적화 시스템을 도입하여 반도체 생산 효율을 극대화하고 있으며, 공정별 데이터를 실시간으로 분석해 생산 변수를 자동 조정하는 시스템을 운영 중이다.
• BASF(화학기업): AI를 활용해 화학 공정 최적화 및 신규 물질 탐색. BASF는 AI 기반 Verbund 시스템을 통해 화학 공정 내 자원 활용을 최적화하고 있으며, 머신러닝을 활용하여 신소재 연구 및 개발 속도를 높이고 있다.

제조업체들은 AI를 운영 효율성 극대화를 위해 도입하고 있습니다. AI 제공 기업과는 다르게 AI 개발 자체가 목표가 아니라 효율성에 집중하고 있는 것이 사실입니다. 물론 Tesla의 경우는 약간 예외라고 생각됩니다. AI와 제조의 적절한 조화, 주도권을 어떻게 유지하는지를 보여주는 좋은 사례라고 생각됩니다. Tesla와 달리 다른 기업들은 AI개발보다는 기존에 제품을 보다 효율적으로 생산하기 위한 방안으로 도입하고 있습니다. 물론 Tesla의 경우도 제품의 효율적인 생산에 적용하고 있고요.

 

AI 도입과 활용의 현실은...

AI를 비즈니스의 중심으로 보고 있는가? AI를 사업의 도구로 볼 것인가?

 

AI를 도입하려면 기존 공정과의 통합이 필요하고, AI 모델을 신뢰할 수 있어야 합니다.

하지만 현실은 데이터 부족, AI 모델의 신뢰성 문제, 도입 비용 부담 등의 문제로 많은 기업들이 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 또 AI 개발, 제공 기업들은 AI 중심적인 사고방식을 가진 인재들이 많은 반면, 제조업체들은 전통적인 방식에 익숙한 인력들이 많아 AI 도입 속도가 상대적으로 느릴 수밖에 없죠. 

 

다음 글에서는 AI를 단순한 유행이 아니라, 현실적인 성과를 창출하는 도구로 활용하기 위한 전략에 대해서 얘기 보려고 합니다.