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#생성형AI_어떻게_쓰고_있나 2 - Real Cases
어떻게 사용하고 있는지, 그중 유용하고 긍정적인 사례를 일부 소개한다.
■ 아이디어 생성: 완벽한 팀 동료 같아서 브레인스토밍을 함께 한다. 통념에 얽매이지 않고 마치 우리가 생각해 낸 것을 요약할 수 있어 발표, 참조도 쉽다. ■ 특정 검색: 예로, 할머니가 주셨던 쿠키가 있었는데 맛과 식감이 정말 마음에 들었지만, 식료품점을 뒤졌지만 찾지 못했다. 도움을 요청한다. ■ 직관적 텍스트 편집: 사설, 연설, 기타 정치적 내용에 대한 자신의 편견을 확인한다. 논리적 오류와 잘못된 정보가 있는지 판단해 달라고 요청한다. ■ 이메일 초안 작성: 투자자 관리 업무에 이메일 초안을 작성하는 데 상당한 시간 절약을 한다. ■ 간단 설명: 엔지니어보다 일반인에게 5학년 수준으로 알려주어 소통에 도움을 받는다. ■ 엑셀 수식: 능숙하지 않은 데이터 조정이나 수식 작성할 때 사용하면 45분 작업이 3~5분 정도면 충분하다. ■ 불만 제기: 세차 중 SUV가 손상으로 변상 요청이 거부되어, 소액 청구 서류 초안 작성 도움을 받아 법원에 제출했다. ■ 평가 생성: 직원 성과 평가를 강화/향상하는 데 활용한다. ■ 법률 문서 편집: SaaS 서비스 계약이 너무 복잡하고 장황하여 간단하게 재작성을 요청하여 주요 조항은 유지하면서 문구를 70%로 압축했다. ■ 샘플링 데이터: 시연 데이터 제작에 아주 좋다. 회사/고객 이름, 제품 코드가 많이 필요한 경우에 정보 도출을 능숙하게 처리해 준다. ■ 부분 자동화: 전체 자동화 대체 대신, 기존의 부분 자동화/수동 프로세스를 지원받는다. ■ 학습/교육: 인간과 기계의 협업으로 대다수에게 덜 위협적으로 느껴진다.
이외에 법률, 코딩, 의학 분야 등 고비용 전문 서비스에 접근이 쉽다. 변호사 선임, 수수료 부담 없이 법률 문서 이해, 편집, 작성이 가능하다. 코드는 몇 초 만에 작성, 검토, 생성한다. 생성형 AI는 비용 부담 없이, 쉽게 접근해 연중무휴로 작동하고, 즉각적인 개인 맞춤으로 대응해 준다는 장점을 사람들이 인식하기 시작했다. 물론 주의를 기울여 활용한다. 미묘한 상황별 지식과 윤리적 고려 사항은 완전히 파악하지 못한 상태라 가끔 지나치게 압축하거나 잘못된 조언 등의 결과를 제공하기도 한다. Microsoft의 AI at Work 부사장 Jared Spataro는 초기 단계에서는 업무 외 사례가 중요하다고 한다. 생성형 AI 사용 방법에 대한 명확하고 실용적인 지침이 필요하다는 지적이다.
점점 널리 사용될 것이다. 기술은 발전하고, 사람들이 적용하면서 독창성도 진화한다. 그런 의미에서 합리적이고 안전하며 실질적으로 유용한 실험이 요구된다. 실제 생성형 AI로부터 많은 것을 얻고 있다. 가치를 창출하는 부분을 더 잘 이해하는 데 본 내용이 도움 되길 바란다. 신기술에는 팬과 비방 집단이 존재한다. 마지막에 웃는 사람은 누구일까? 인간의 삶을 돕는 실제 이야기는 계속해서 확산할 것이다.
Marc Zao-Sanders: 기업 기술과 학습 콘텐츠를 이해하기 위한 알고리즘 기술을 개발하는 filtered.com의 CEO 겸 공동 창립자로 Timeboxing – The Power of Doing One Thing at a Time의 저자.
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