전 세계를 혁신하는주요 AI 애플리케이션

현재 가장 많이 사용되고 있는 AI 애플리케이션의 일부 사례를 소개합니다. 
 

생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)

이제 대부분의 사람들은 ChatGPT, Gemini, Copilot 등과 같은 형태의 생성형 AI에 익숙합니다. 생성형 AI는 텍스트, 시각 자료, 비디오, 오디오 등의 형태로 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI를 지칭하는 포괄적 용어이며, 이에 비해 대규모 언어 모델은 텍스트 출력만 생성할 수 있습니다. 모든 LLM은 생성형 AI의 한 형태이지만, 모든 생성형 AI 도구가 LLM을 기반으로 구축된 것은 아닙니다. 

LLM은 주로 챗봇, 가상 어시스턴트, 언어 번역 및 보고서 작성과 같은 텍스트 기반 작업에 사용됩니다. 생성형 AI 모델은 유사한 작업에도 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 타깃팅된 광고 콘텐츠, 가상 제품 체험, 음악 작곡 등 보다 창의적인 용도로도 활용할 수 있습니다.
 

추천 엔진

추천 엔진은 빅 데이터 분석과 머신러닝을 활용하여 행동 데이터의 패턴을 분석하고 해당 패턴을 기반으로 관련성 높은 추천을 제공하는 AI 시스템입니다. 검색 엔진, 전자상거래 사이트, 소셜 미디어 네트워크, 스트리밍 플랫폼은 사용자의 구매 또는 탐색 활동을 기반으로 콘텐츠, 제품, 서비스 등을 추천하기 위해 추천 엔진을 광범위하게 활용합니다. 따라서 앱이나 인터페이스에서 ‘시청한 콘텐츠’나 ‘다른 고객이 함께 구매한 상품’과 같은 문구가 보인다면 현재 사용 중인 환경에 추천 엔진이 포함되어 있을 가능성이 높습니다. 
 

컴퓨터 비전 시스템

컴퓨터 비전은 머신러닝과 신경망을 사용하여 컴퓨터가 인간의 시지각 방식처럼 보고 관찰하며 이해할 수 있도록 훈련하는 AI의 한 형태입니다. 컴퓨터 비전은 망막과 시각 피질 대신 카메라, 데이터, 알고리즘을 사용하여 정보를 처리합니다. 이 시스템은 제조 분야에서 육안으로 확인하기 어려운 제품의 문제와 결함을 찾는 데 널리 사용됩니다. 
 

자연어 처리(NLP) 및 가상 어시스턴트

NLP는 머신러닝을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어로 소통하고 이해하도록 하는 AI입니다. NLP는 이미 고객 서비스 챗봇, 음성 인식 GPS 시스템, 질의 응답 가상 어시스턴트(예: Amazon의 Alexa) 등에 널리 사용되고 있습니다. 기업은 NLP를 활용하여 반복 작업을 자동화하고 데이터 분석을 개선하여 운영을 효율화하고 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
 

비즈니스 예측 분석

예측형 AI는 통계 분석과 머신러닝을 사용하여 패턴을 인식하고 미래를 예측합니다. 예측형 AI를 활용하면 대량의 데이터를 신속하게 분석하여 비즈니스에 발생할 수 있는 문제나 위험을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 팀은 예측 분석을 통해 미래의 공급망 중단이나 잠재적 기계 고장을 예측하고 이에 따라 계획을 수립할 수 있습니다.

AI 애플리케이션은 다양한 산업 분야에서 운영을 간소화하고 혁신을 촉진하는 데 활용되고 있습니다. 오늘날 다양한 산업 분야에서 AI를 활용하는 몇 가지 사례를 소개합니다. 
 

헬스케어

헬스케어 산업에서는 행정 업무부터 의학적 진단 및 치료에 이르기까지 거의 모든 분야에 AI 애플리케이션을 활용하고 있습니다. NLP가 탑재된 AI 시스템은 비정형 의료 기록에서 정보를 추출하여 청구, 코딩 및 데이터 관리 업무의 효율성을 높이고 있습니다. 의사들은 AI 도구로 진료 중 메모를 작성하기도 하지만, 더 나아가 AI 시스템을 활용하여 환자 데이터를 분석함으로써 맞춤형 치료 계획을 수립하고 있습니다. 

AI는 신약 개발 속도를 높이기 위한 목적으로도 활용되고 있습니다. 예를 들어, 최근 매사추세츠 공과대학교(MIT) 연구진은 약물 내성 MRSA를 사멸시킬 수 있는 항생제를 설계하는 데 AI를 활용했습니다. 물론, 여전히 인간의 전문 지식과 훈련이 많이 필요한 건 사실입니다. 그러나 AI의 활용으로 연구진은 방대한 양의 의료 및 과학 데이터를 보다 신속하고 효율적으로 분석하여 인간의 생명을 살리는 새로운 치료법을 빠르게 개발할 수 있습니다.
 

광고

AI는 개인화부터 성과 분석 및 게재 최적화에 이르기까지 광고의 모든 측면을 변화시키고 있습니다. 마케팅 담당자들은 AI를 통해 고객 데이터와 행동을 분석하여 참여도와 전환율을 높이기 위한 고도의 타깃팅 광고를 제작할 수 있습니다. 또한 AI 도구를 활용하여 캠페인 ROI를 극대화하기 위한 최적의 광고 게재 시간, 채널 및 형식을 결정할 수 있습니다.
 

금융 서비스

금융 서비스 부문에서는 현재 사기 감지, 위험 관리, 규정 준수 활동, 개인 맞춤형 상품 및 서비스 개발, 문서 자동화 등에 AI를 사용하고 있습니다.

금융 서비스 기관들은 AI를 통해 사기 거래를 더욱 정확하게 모니터링하고 의심되는 거래가 적발되면 신속하게 조치를 취할 수 있습니다. AI 도구는 또한 금융 워크플로우를 자동화하여 데이터 처리, 문서 처리 및 분석과 같은 작업에서 발생하는 수작업 오류를 최소화합니다.
 

게임

게임 산업에서는 수년간 스크립트와 이미지를 비롯해 실시간으로 생성되는 새로운 레벨과 맵 생성에 이르기까지 특정 형태의 AI를 활용해 왔습니다. AI는 플레이어의 몰입도를 유지하기 위해 게임의 난이도를 분석하는 데도 사용됩니다. 일부 기업들은 AI를 활용하여 고도로 개인화된 게이밍 경험을 만들고 있습니다. 예를 들어, 한 게임업체는 AI 기반 디바이스와 생체 피드백을 결합해 스트레스나 흥분과 같은 사용자의 생리적 반응을 측정하여 게임 플레이 경험 자체를 최적화합니다. 
 

리테일 및 상거래

AI는 고객 경험을 강화하고 운영을 개선하여 리테일 및 전자상거래 분야에 혁신을 가져왔습니다. 고객 서비스 챗봇 외에도, 추천 엔진은 고객 행동을 모니터링하고 분석하여 고객이 놓쳤을 수도 있는 관련 상품으로 유도합니다. 이를 통해 기업은 판매 가능성을 높일 수 있고 고객 입장에서도 보다 유용한 쇼핑 경험을 즐길 수 있습니다. 

동적 가격 책정 방식도 증가 추세에 있습니다. 리테일 업체는 AI와 머신러닝을 활용해 시장 수요와 경쟁사 활동을 기반으로 실시간으로 가격을 최적화하여 수익을 극대화할 수 있습니다.
 

제조

AI는 4차 산업 혁명, 즉 현 시대의 스마트 제조 분야를 이끄는 핵심 동력입니다. NLP, 머신러닝, 컴퓨터 비전과 같은 다양한 AI 기술은 에너지 효율, 예측형 유지 관리 개선, 공급망 관리 증진, 맞춤형 제조 서비스 지원 역량 등 제조 분야 전반의 거의 모든 영역을 강화하는 데 활용되고 있습니다.

제조업체는 AI 기반 자동화, 품질 관리, 예측 분석 등을 통해 생산 속도를 높이고 워크플로우를 최적화하는 동시에, 인적 오류를 줄이고 인건비와 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 AI 도구를 활용하는 제조업체는 변화하는 시장 수요에 대응하면서 더 빠르고 효율적으로 혁신을 이룰 수 있어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 
 

교육

더 적은 리소스로 더 많은 작업을 처리해야 하는 교육 현장에서 AI는 교실 안팎의 매우 중요한 도구로 자리잡고 있습니다. 교사들은 AI 도구를 활용하여 수업 계획을 효율적으로 수립하고 콘텐츠를 제작하며 과제를 채점하고 있습니다. 이로써 행정 업무에 소요되는 시간을 줄이고 교육에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

AI는 또한 개인 맞춤형 학습을 촉진하고 있습니다. 교사들은 업무량을 늘리지 않고도 학생 개개인의 필요에 맞춰 AI 생성 콘텐츠를 개발할 수 있으므로, 학생들은 개인 학습 스타일에 맞는 활동을 통해 각자의 속도에 맞게 진도를 나갈 수 있습니다. 
 

고객 서비스

고객 서비스는 고객 충성도를 좌우할 수 있습니다. 기업은 AI를 활용하여 고객 행동을 실시간으로 분석하고 고객의 요구를 예측하며 문제를 신속하고 효율적으로 해결할 수 있습니다. 또한 AI를 활용하면, 인건비나 시설 확충에 대한 부담 없이 연중무휴 24시간 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

다년간 챗봇이 표준으로 자리잡아 왔지만, 이제 AI가 기본 지원 스크립트 수준을 넘어 발전을 거듭하고 있습니다. 오늘날 고급 생성형 모델은 감성 분석 기술을 통해 고객 메시지에 담긴 어조와 감정을 해석합니다. 이를 활용하면 기업은 불만을 표출한 고객에게 적절한 방식으로 보다 신속하게 대응할 수 있습니다.