CEO를 위한 생성 AI

생성 AI로 이끄는 CEO의 혁신 전략
AI 시대를 맞아 기업 경영에 혁신을 가져올 방법을 제시한다. 인공지능이 비즈니스의 판도를 바꾸는 현시점, CEO들은 기술을 활용해 의사결정을 내리고 새로운 비즈니스 모델을 창출해야 한다. 생성 AI의 개념과 활용 방안을 소개하며, 특히 마케팅, 제품 개발, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 AI가 기업의 성장을 돕는 사례들을 다룬다. 생성 AI는 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등을 생성해 업무 효율성을 높일 수 있는 강력한 도구다. CEO들은 이를 통해 기업 내부 운영을 자동화하고, 빠르게 시장 변화에 대응하며 경쟁력을 높일 수 있다. 책은 이를 가능하게 하는 거대 언어 모델(LLM)의 비즈니스 혁신 사례도 소개한다.
이 책은 생성 AI 활용에서 겪는 도전 과제와 윤리적 고려 사항에 대해 다루며 기업 리더가 AI 도입을 성공적으로 이끌기 위한 전략적 프레임워크와 실무 적용법을 단계별로 제시한다. CEO가 AI의 잠재력을 최대한 활용해 변화와 혁신을 주도할 수 있는 구체적인 가이드를 제공한다.

AI 기술을 통해 기업 경영의 혁신을 이끄는 방법을 제시한다. 생성 AI의 개념부터 마케팅, 제품 개발, 고객 서비스 등 다양한 분야에서의 활용 사례를 소개하며, CEO들이 AI를 효과적으로 도입하고 운영할 수 있는 전략과 프레임워크를 제시한다. 거대 언어 모델(LLM)을 활용한 비즈니스 혁신과 AI 도입 시 직면할 도전 과제에 대한 해법도 제공한다.

윤두희
㈜인프라투코리아 대표다. AI&빅데이터 경영연구소를 운영하며, AI와 빅데이터를 연구하고 있다. 금융 데이터, 기업 데이터, 마케팅 데이터 등 다양한 데이터 관리 업무를 했다(2010∼2017). 데이터바우처지원사업에서 공급기업 역할을 수행하고, 데이터 수집 및 가공 프로젝트와 다수의 머신러닝과 딥러닝 프로젝트를 진행했다(2019∼2020). 육군에서 군 간부를 대상으로 인공지능 소양 교육을 강의하고 있다. AI를 주제로 기업 강의와 AI 도입 컨설팅을 진행하고 있으며 “감사 AI”라는 유튜브를 운영하고 있다. 한국인공지능협회 회원으로 활동하고 있다. 주요 저서로 『빅데이터가 나를 위해 일할 때까지』(2019)가 있다. 빅데이터 프로젝트 부문에서 한국데이터산업진흥원표창(2020)을 수상했다.

생성 AI를 통한 CEO의 변화와 혁신

01 생성 AI와 비즈니스 모델
02 생성 AI와 데이터의 조합
03 생성 AI와 프롬프트의 중요성
04 생성 AI의 대부, 챗GPT
05 이미지 생성 AI의 선두주자, 미드저니
06 멀티모달로 진화하는 생성 AI
07 생성 AI 실행을 위한 프레임워크
08 맞춤형 생성 AI를 위한 미세조정
09 생성 AI를 더욱 빛나게 하는 API
10 차세대 생성 AI 애플리케이션 구축

예측 분석은 데이터를 사용해 미래 결과를 예측하는 프로세스다. 생성 AI는 예측 분석을 통해 미래의 트렌드와 고객 행동을 예측할 수 있다. 이를 통해 기업은 더 정확한 의사 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 소매업체는 생성 AI를 활용해 재고 관리, 가격 책정, 프로모션 전략 등을 최적화할 수 있다. 또한, 금융 기관은 생성 AI를 통해 투자 포트폴리오를 분석하고, 리스크를 관리하는 데 도움을 받을 수 있다. 비즈니스 모델을 수립할 때 데이터를 활용해서 예측 분석을 진행한다.
－01_“생성 AI와 비즈니스 모델” 중에서

맥락은 주제, 상황, 배경 정보 등을 포함한다. 프롬프트에 필요한 배경 정보나 상황을 제공하는 것이 중요하다. 예를 들어, “우리 회사의 신제품을 홍보할 방법을 제안해 줘”라는 프롬프트보다는 “우리 회사는 IT 솔루션을 제공하는 중소기업으로, 최근에 중소기업용 AI 서비스를 출시했다. 이 신제품을 홍보할 방법을 구체적으로 제안해 줘”가 더 효과적이다. AI에게 맥락을 제공함으로써 풍부한 답변을 생성하는 데 도움이 된다.
－03_“생성 AI와 프롬프트의 중요성” 중에서

제조업에서는 멀티모달 AI를 통해 생산 공정을 최적화하고 있다. 예를 들어 공장 내 CCTV 영상과 센서 데이터를 동시에 분석해 기계의 이상 징후를 조기에 발견할 수 있다. 또한 작업자의 음성 명령을 인식해 기계를 제어하거나 텍스트 데이터를 통해 작업 지침을 자동으로 생성하는 등 다양한 방식으로 활용되고 있다. 이러한 통합적인 접근은 생산 효율성을 높이고, 불량률을 줄이는 데 큰 도움이 된다.
－06_“멀티모달로 진화하는 생성 AI” 중에서

API를 성공적으로 비즈니스에 통합하는 것은 기업의 디지털 전환과 혁신을 가속화하는 중요한 요소다. 그러나 API를 비즈니스에 통합하는 과정은 단순하지 않으며, 여러 가지 전략적 고려 사항이 필요하다. API를 비즈니스에 효과적으로 통합을 통해 기업은 효율성을 극대화하고, 새로운 비즈니스 기회를 창출하며, 고객 경험을 향상시킬 수 있다. 통합 전략은 크게 네 단계로 나눌 수 있다. 요구 사항 분석, 기술 선택, 구현 및 테스트, 그리고 유지보수 및 최적화다.
－09_“생성 AI를 더욱 빛나게 하는 API” 중에서