윤주만 코오롱베니트 홍보팀 책임
AI는 하루아침에 우리 책상 위로, 손 안으로 다가왔다. 사람들은 일상생활과 회사 업무를 보조하는 개인 조수로 생성형 AI를 활용하기 시작했다. 생성형 AI는 또한 비즈니스, 교육, 예술을 비롯한 많은 분야에서 혁신을 견인하는 도구가 됐다.
AI를 미래 사업으로 키우고 있는 IT서비스 회사에서 홍보업무를 하면서, 생성형 AI와 관련 서비스를 여러 업무에 활용해 보곤 한다. 그러면서 이 무섭고도 놀라운 도구의 쓸모에 감탄하는 한편, 막연히 품고 있던 환상이 깨지는 경험도 동시에 하고 있다.
먼저 매일의 반복적인 뉴스 클리핑 업무를 생성형 AI를 활용해 자동화했다. 미리 설정해놓은 키워드와 알고리즘을 기준으로 AI가 뉴스를 검색, 분류한 뒤 아침마다 전달해 주는 방식이다. AI는 또한 각 기사의 핵심 내용을 2줄 이내로 요약해 준다. 이때 처음부터 모든 뉴스를 본문까지 전부 크롤링해 요약하면 분류 정확도는 다소 높아지지만 비용이 많이 들 수 있다. 따라서 본문을 제외한 제목만 기준으로 일차 분류한 후 요약작업을 하는 것이 보다 효율적이다.이전에는 홍보 담당자가 매일 수백개 뉴스를 일일이 읽고 중요 정보를 추출해내야 했다면, 이젠 생성형 AI에 맡기면 된다. 이를 통해 직원은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다.
보고서 요약과 작성 시에도 생성형 AI는 탁월한 실력을 보여준다. 방대한 데이터를 신속하게 정리하고, 가시적인 패턴과 요점을 간결하게 짚어내 준다. 그러나 장점만 있는 것은 아니다. 보이지 않는 것까지도 볼 줄 아는 능력은 없기 때문이다.
생성형 AI가 데이터에 기반한 '당연하고 바른' 이야기를 할 순 있지만, 실제 사업 운영에 필요한 인사이트와 통찰력을 주지는 못한다. 또 해당 기업 내부나 업계에서만 통용되는 특성이나 용어까지 반영하기엔 아직 무리가 있다.
그래서 생성형 AI가 만든 보고서는 임원이나 경영진 보고 시 그 한계가 드러난다. 중요한 비즈니스 결정이나 전략을 수립하는 과정에 아직까진 인간이 지닌 통찰력과 경험, 직관이 여전히 필수적이다.
홍보 업무에 필요한 아이디어 도출이나 기획에 생성형 AI를 활용하기도 한다. IT 업계의 새로운 기술이나 업계 용어를 학습하는 시간도 생성형 AI를 활용하면 대폭 줄일 수 있다. 최근 코오롱베니트가 자체 개발해 사내에 도입한 AI 챗봇을 이용하면 인사 사규 등 내부 업무 프로세스를 신속히 확인할 수도 있다.
생성형 AI가 통찰력을 지닌 사람의 역할까지 해낼 순 없지만, 적어도 수동적인 역할을 대체할 수 있는 유용한 도구임은 분명하다. 특히 단순 반복 업무와 대규모 데이터 처리에서 효율성과 생산성을 극대화하는 데 최적이다. AI 기술이 발달할수록 우리가 갖춰야 할 역량은 어쩌면 능동적으로, 또 다른 시각으로 사람과 사물을 볼 줄 아는 능력이 아닐까.
AI를 미래 사업으로 키우고 있는 IT서비스 회사에서 홍보업무를 하면서, 생성형 AI와 관련 서비스를 여러 업무에 활용해 보곤 한다. 그러면서 이 무섭고도 놀라운 도구의 쓸모에 감탄하는 한편, 막연히 품고 있던 환상이 깨지는 경험도 동시에 하고 있다.
먼저 매일의 반복적인 뉴스 클리핑 업무를 생성형 AI를 활용해 자동화했다. 미리 설정해놓은 키워드와 알고리즘을 기준으로 AI가 뉴스를 검색, 분류한 뒤 아침마다 전달해 주는 방식이다. AI는 또한 각 기사의 핵심 내용을 2줄 이내로 요약해 준다. 이때 처음부터 모든 뉴스를 본문까지 전부 크롤링해 요약하면 분류 정확도는 다소 높아지지만 비용이 많이 들 수 있다. 따라서 본문을 제외한 제목만 기준으로 일차 분류한 후 요약작업을 하는 것이 보다 효율적이다.이전에는 홍보 담당자가 매일 수백개 뉴스를 일일이 읽고 중요 정보를 추출해내야 했다면, 이젠 생성형 AI에 맡기면 된다. 이를 통해 직원은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다.
보고서 요약과 작성 시에도 생성형 AI는 탁월한 실력을 보여준다. 방대한 데이터를 신속하게 정리하고, 가시적인 패턴과 요점을 간결하게 짚어내 준다. 그러나 장점만 있는 것은 아니다. 보이지 않는 것까지도 볼 줄 아는 능력은 없기 때문이다.
생성형 AI가 데이터에 기반한 '당연하고 바른' 이야기를 할 순 있지만, 실제 사업 운영에 필요한 인사이트와 통찰력을 주지는 못한다. 또 해당 기업 내부나 업계에서만 통용되는 특성이나 용어까지 반영하기엔 아직 무리가 있다.
그래서 생성형 AI가 만든 보고서는 임원이나 경영진 보고 시 그 한계가 드러난다. 중요한 비즈니스 결정이나 전략을 수립하는 과정에 아직까진 인간이 지닌 통찰력과 경험, 직관이 여전히 필수적이다.
홍보 업무에 필요한 아이디어 도출이나 기획에 생성형 AI를 활용하기도 한다. IT 업계의 새로운 기술이나 업계 용어를 학습하는 시간도 생성형 AI를 활용하면 대폭 줄일 수 있다. 최근 코오롱베니트가 자체 개발해 사내에 도입한 AI 챗봇을 이용하면 인사 사규 등 내부 업무 프로세스를 신속히 확인할 수도 있다.
생성형 AI가 통찰력을 지닌 사람의 역할까지 해낼 순 없지만, 적어도 수동적인 역할을 대체할 수 있는 유용한 도구임은 분명하다. 특히 단순 반복 업무와 대규모 데이터 처리에서 효율성과 생산성을 극대화하는 데 최적이다. AI 기술이 발달할수록 우리가 갖춰야 할 역량은 어쩌면 능동적으로, 또 다른 시각으로 사람과 사물을 볼 줄 아는 능력이 아닐까.
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