[칼럼] "생성형 AI, 새로운 경쟁력의 지도 위에 올라서다"

류용효 | 컨셉맵연구소

 

2023년은 ChatGPT가 전 세계를 강타한 해였고, 2024년은 그것이 산업 현장에 어떻게 침투하고 있는지를 목격한 해였다. 그리고 지금, 우리는 2025년. 생성형 AI는 단순한 기술 시연의 단계를 넘어, 실제 기업의 전략, 조직, 시스템, 일하는 방식을 재정의하는 도구로 진화하고 있다.

기업이 생성형 AI를 채택해야 하는 이유는 이제 명확하다. 빠르고 똑똑한 업무 자동화, 개인화된 고객 경험, 데이터 기반 의사결정 강화, 그리고 무엇보다 ‘사람의 시간’을 아껴주는 기술이라는 점이다. 하지만 이 기술을 어디에, 어떻게 써야 할까?

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💡 “601가지의 대답” — 생성형 AI의 실제 적용 사례

Google Cloud는 전 세계 산업 리더들과 함께 수집한 601개의 생성형 AI 사례를 통해 이 질문에 답하고 있다. 해당 사례들은 6가지 유형의 AI 에이전트와 11개 산업군으로 정리되었다. 이 분류는 AI가 기술이 아닌 ‘업무 역할’로 작동하고 있다는 점을 상징적으로 보여준다.

예를 들어, Mercedes-Benz는 차량 내 AI 비서를 도입해 운전 중 내비게이션, 음성 명령 처리, 정보 검색을 통합했다. 이는 단순한 기능 추가가 아닌 운전 중 경험의 구조 자체를 바꾸는 시도였다.
또한 Citi은행은 Vertex AI를 활용하여 문서 작성 및 고객 질의 대응을 자동화했으며, WPP는 Gemini 기반으로 마케팅 콘텐츠를 대량 자동 생성 및 개인화하는 데 성공했다. Bayer는 질병 예측 AI를 도입해 의료 서비스 수요를 사전 대응하고 있으며, Rapid7은 보안 로그 분석 자동화로 사이버 위협 대응 시간을 30% 이상 단축시켰다.

이 사례들을 보면, 생성형 AI는 단순한 ‘생성’만이 아니라 탐색, 요약, 개인화, 판단, 추천까지 업무 전체에 스며들고 있음을 알 수 있다.

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🔍 최신 트렌드 키워드: GenAI는 어디로 가는가?

2025년 현재, 생성형 AI의 기업 활용은 다음과 같은 트렌드를 중심으로 움직이고 있다.

1. Agentification – AI의 역할 기반 구조화

단순 API 호출을 넘어, AI는 이제 '직무를 맡은 동료'처럼 분류된다.

• 고객 응대는 Customer Agent
• 보고서 요약은 Employee Agent
• 콘텐츠 제작은 Creative Agent
• 코드 생성은 Code Agent
• 수요 예측은 Data Agent
• 보안 탐지는 Security Agent

이 구조는 기업이 GenAI를 시스템처럼 바라보게 만들며, 역할 중심의 도입 전략 수립을 가능케 한다.

2. 멀티모달 AI와 실시간 의사결정 지원

텍스트 중심의 GPT 계열에서 벗어나, 이미지+음성+영상+코드까지 이해하는 멀티모달 AI가 부상하고 있다. Google의 Gemini 1.5, OpenAI의 GPT-4o, Anthropic의 Claude 3, Mistral과 같은 경량 LLM 등은 이제 단순 대화형 AI가 아닌 문맥 기반 작업 자동화 플랫폼으로 진화 중이다.

3. Enterprise-Ready GenAI의 확산

• Microsoft Copilot: Office365 전반에서 문서 요약, 이메일 작성, 미팅 요약을 실시간 제공
• SAP Joule: ERP 데이터 위에서 실행되는 생성형 AI, 경영 보고서 자동 생성
• Salesforce Einstein GPT: CRM 데이터 기반 자동화
• Palantir AIP: 실시간 제조 의사결정을 위한 생성형 워크플로우 플랫폼

이제 기업은 AI를 엔터프라이즈 시스템의 일부로 내재화하고 있다.

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🏢 한국 기업, 어디부터 시작할 것인가?

대부분의 국내 기업은 지금 PoC(개념검증) 또는 부서 단위 도입 단계를 넘고 있다. 특히 제조·유통·금융 분야에서는 실무자들의 피로도를 줄이고, 반복적인 작업을 자동화하는 데 AI가 적극 활용되고 있다. 다만 아직도 많은 기업이 'AI를 쓸까 말까'보다, '어디에 어떻게 연결할까'라는 전략 질문 앞에 서 있다.

그래서 제안한다.

1. 단위 프로젝트보다 기능 중심 설계부터 시작하라.
   고객 에이전트? 데이터 에이전트? 어떤 역할이 우리 회사에 필요한가?
2. 파일럿 프로젝트를 작게, 학습은 넓게.
   적은 예산으로 실험하되, 조직 전체가 학습하고 공유하는 구조를 만들자.
3. 기술보다 사람이 먼저다.
   프롬프트 엔지니어링, 에이전트 설계, 데이터 수집·정제까지
   사람의 이해가 기술을 움직인다.

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🧭 생성형 AI, 기술이 아니라 전략이다

이제 생성형 AI는 기업 내 ‘유행 아이템’이 아닌, 미래를 주도할 핵심 전략 도구가 되고 있다. 우리가 할 일은 이 도구를 제대로 이해하고, 그것을 어떻게 업무에 녹여낼지를 묻는 일이다.

우리는 이미, 601개의 사례에서 답을 보고 있다.