대규모 언어 모델 Archives

디지털 전환(DX, Digital Transformation)이 기업의 중요 과제가 된 지도 벌써 수년이 지났습니다. 많은 기업이 기술 투자와 데이터 준비를 통해 변화의 발판을 마련해왔지만, 이제 AX(AI Transformation)이라는 새로운 전환점이 도래했습니다. 이 변화는 단순히 최신 기술을 적용하는 것에 그치지 않고, 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다.

특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 디지털 전환의 결과를 AX으로 가속화하며, 준비된 기업과 그렇지 않은 기업 사이에 엄청난 속도 차이를 만들어낼 것입니다. 이번 글에서는 이러한 변화의 본질과 기업이 어떻게 AX을 성공적으로 실행할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.

디지털 전환과 AX의 연결고리

디지털 전환의 의미와 성과

디지털 전환은 데이터를 중심으로 프로세스, 기술, 조직 문화를 혁신해 기업의 경쟁력을 높이는 여정입니다. 클라우드 도입, 데이터 관리 시스템 구축, 자동화 기술 도입 등은 디지털 전환의 핵심 요소입니다.

하지만 디지털 전환의 목적지는 단순히 기술 혁신에 머물지 않습니다. 궁극적으로는 AX, 즉 데이터를 기반으로 한 지능형 비즈니스 모델로의 전환이 디지털 전환의 완성이라 할 수 있습니다.

LLM의 출현과 가속화되는 AX

대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 이 과정을 한층 더 빠르게 전개시키고 있습니다. LLM은 텍스트 생성, 분석, 의사결정 지원 등에서 사람과 유사한 수준의 성능을 보여주며, 기업의 데이터 활용 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 그러나 이러한 변화를 제대로 활용하기 위해서는 디지털 전환이 성공적으로 이루어진 기업만이 빠르게 적응할 수 있습니다.

AX의 속도 차이를 결정짓는 요인

데이터와 AI 플랫폼의 준비 상태

AX의 핵심은 데이터입니다. AI가 유의미한 결과를 도출하려면:

고품질 데이터: 정제된 데이터와 체계적인 데이터 관리 프로세스가 필요합니다.
AI 플랫폼: 데이터를 저장, 처리, 분석할 수 있는 통합된 AI 인프라가 필수적입니다.

디지털 전환을 통해 데이터 기반의 의사결정 문화와 기술적 기반을 다진 기업은 AX에서 자연스럽게 속도를 낼 수 있습니다.

조직 내 AI 리터러시와 리더십

AI를 효과적으로 활용하려면 조직의 AI 리터러시(AI Literacy) 수준이 중요합니다. 이는 단순히 AI를 이해하는 것을 넘어, 비즈니스 문제에 AI를 어떻게 적용할지 판단하는 능력을 포함합니다.

리더십: AX을 주도할 수 있는 명확한 비전과 전략을 제시하는 리더십이 필수입니다.
내재화된 역량: 기술적 역량을 가진 인재와 팀이 조직 내에 있어야 합니다.

디지털 전환의 고속도로

디지털 전환은 마치 AX을 위한 고속도로를 깔아두는 작업과 같습니다. 이미 도로를 완성한 기업은 빠르게 이동할 수 있지만, 이제 막 기초를 준비하는 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다. 2025년은 이러한 차이가 눈에 띄게 드러나는 해가 될 것입니다.

AX의 성공을 위한 전략

데이터 중심의 사고 방식 채택

데이터는 AI의 연료입니다. 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 말고, 이를 구조화하고 정제해 AI 모델이 학습하기 적합한 형태로 만들어야 합니다.

데이터 거버넌스 강화
클라우드 기반 데이터 저장소 활용
실시간 데이터 분석 시스템 구축

AI와 디지털 리터러시 교육 강화

AI Transformation의 성공은 전 직원이 AI를 이해하고 활용할 수 있는 조직 문화를 조성하는 데 달려 있습니다.

전사적 교육 프로그램 도입
직무별 AI 활용 사례 공유
지속적인 학습 환경 조성

AI 전략에 맞춘 투자와 파트너십

AI Transformation은 단기적 프로젝트가 아니라 장기적 비전입니다. 이를 위해 기업은 AI 관련 기술과 인프라에 지속적으로 투자하고, 외부 전문가와의 협력을 강화해야 합니다.

AI 스타트업과의 파트너십
외부 컨설팅 활용
맞춤형 AI 솔루션 개발

결론: 미래는 준비된 자의 몫

디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, AI Transformation는 그 자연스러운 다음 단계입니다. 이미 데이터를 기반으로 한 인프라와 역량을 갖춘 기업은 경쟁사보다 훨씬 빠른 속도로 AI Transformation을 실행할 수 있습니다.

다가오는 2025년은 AI Transformation의 성과가 가시적으로 나타나는 해가 될 것입니다. 디지털 전환이라는 고속도로를 미리 깔아둔 기업만이 AI 시대에서의 승자가 될 것입니다. 이제는 준비된 기업만이 변화의 주도권을 잡을 수 있습니다. 여러분의 기업은 준비되었습니까?

디지털 트랜스포메이션 : 조직의 습관을 바꾸는 일

AI 에이전트란 무엇인가?

AI Agent는 자동화된 시스템으로, 사람 대신 작업을 수행하거나 결정을 내릴 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 특히, 마이크로소프트의 새로운 AI Agent는 Microsoft 365 Copilot을 통해 노코드 및 로코드 기능을 제공하여 쉽게 배포하고 사용할 수 있는 점이 특징입니다. 이 기능은 각 기업의 필요에 따라 커스터마이징이 가능하며, 다양한 모델의 지원을 통해 사용자에게 최적의 솔루션을 제공합니다.

마이크로소프트의 혁신적 기능

마이크로소프트는 이번 발표를 통해 사용자들이 자신만의 커스텀 자동화 에이전트를 구축하거나, 준비된 에이전트를 사용하여 다양한 비즈니스 업무를 간소화할 수 있는 솔루션을 제공한다고 밝혔습니다. 특히, Bring-Your-Own-Knowledge 및 Bring-Your-Own-Model 기능을 통해 사용자들이 자신만의 데이터와 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.

Azure AI의 기회를 제공

Azure AI 카탈로그에 1,800개 이상의 모델이 등재되어 있으며, 이는 교차 플랫폼 통합을 통해 광범위한 시장을 아우릅니다. 특히, Azure AI Foundry의 각종 새 기능은 사용자들이 자신만의 검색 인덱스를 추가하여 커스텀 에이전트를 제작할 수 있게 지원합니다.

실제 적용 사례

마이크로소프트의 AI Agent는 이미 HR, 번역, 프로젝트 관리와 같은 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 예를 들어, 팀즈에 포함된 인터프리터 에이전트와 같은 기능은 최대 9개의 언어로 실시간 번역을 제공하며, 참여자들의 대화를 실시간으로 음성화할 수도 있습니다.

기업 사례: 맥킨지와 톰슨 로이터스

맥킨지는 마이크로소프트와 협력하여 클라이언트 온보딩 속도를 크게 향상시켰으며, 이는 리드 타임을 90%, 행정 업무를 30% 줄였습니다. 한편, 톰슨 로이터스는 법률적 실사를 보다 효율적으로 수행하기 위해 AI Agent를 활용하고 있으며, 이는 작업의 50% 이상을 절감할 수 있도록 돕고 있습니다.

AI 에이전트와 LLM의 결합

AI Agent는 실제로 새로운 개념은 아닙니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 발전 덕분에, 비개발자들도 AI와 소통할 수 있게 되었습니다. AI Agent는 LLM을 기반으로 하여 더욱 유용하게 작용하며, 정보 수집 및 권장사항 생성을 사람들에게 직접 제공할 수 있습니다.

이번 마이크로소프트의 발표와 그 사례들은 AI Agent가 어떻게 기업 업무를 간소화하고, 효율성을 높이며, 궁극적으로 비용을 절감할 수 있는지를 힌트를 보여줍니다. 2025년 펼쳐질 AI Agent의 흐름을 계속 지켜보시지요. 분명 지금까지와는 다른 새로운 성과가 나올 수 있을 것으로 기대하고 있답니다.

참고

[태그:] 대규모 언어 모델

AX(AI Transformation): DX의 속도 차이가 만들어내는 미래