중소기업을 위한 생성형 AI 시작하기

2023년 3월 ChatGPT 출시 이후, 소규모 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 기업들이 생성형 AI를 빠르게 도입하고 있습니다. 많은 기업이 생성형 AI 기술을 비즈니스 운영에 실용적이고 효율적으로 통합할 방법을 모색하고 있습니다. 저스트코 코리아 멤버들 사이에서도 AI 도입에 관해 관심이 커지고 있습니다. 한국 기업들이 생성형 AI를 어떻게 활용할 수 있는지, 어떤 전략이 성공으로 이어지는지에 대한 인사이트를 저스트코 코리아가 공유합니다.

생성형 AI 도입의 증가, 한국 기업들의 현주소는?

업종을 불문하고 생성형 AI 도입에 관한 기업들의 관심과 투자가 증가하고 있습니다. 지난해 대한상공회의소가 국내 500개 기업의 IT 및 전략 기획 담당자를 대상으로 실시한 설문조사 에 따르면, 78.4%의 기업이 AI 기술의 필요성을 인식하고 있다고 응답했습니다.

스노우플레이크가 작성한 생성형 AI 투자 성과 분석 보고서 에 따르면, 비즈니스·IT 리더 1,900명 중 93%가 사내 AI 전략이 매우 또는 대체로 성공적이라고 평가했습니다. 한국의 AI 투자 ROI는 41%로 집계됐으며, 오픈 소스 모델 활용(79%) 등의 주요 기술 활용률이 글로벌 평균을 상회했습니다.

그러나 전체 응답자의 71%는 여전히 전략적으로 AI를 도입하는 데 어려움을 겪고 있으며, 도입 분야의 복잡성과 활용 사례가 적절하지 않게 적용될 수 있음을 지적했습니다. 실제 앞서 언급한 대한상공회의소 조사에 따르면, AI를 적극적으로 활용하고 있는 기업은 전체의 30.6%에 불과한 것으로 나타났습니다.

AI의 지속적 도입은 불가피한 흐름이며, 마이크로소프트는 AI를 성공적으로 도입한 조직을 “프런티어 기업(Frontier Firms)” 이라고 부릅니다. 프런티어 기업은 AI 통합을 위해 구성원의 역량 강화와 업무 프로세스 재설계에 적극 투자하는, 사고방식 중심의 조직입니다. 그렇다면 한국 기업들은 어떻게 AI 기술을 효과적으로 도입·적용해 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있을까요? AI 기술을 성공적으로 도입한 글로벌 기업의 사례를 통해 그 해답을 알아보겠습니다.

AI 기술 도입 성공 사례: 유니레버, 채용 프로세스 개선

글로벌 소비재 기업 유니레버는 매년 약 25만 건의 입사 지원서를 받습니다. 기존에는 전체 채용 절차에 4~6개월이 소요됐지만, 유니레버는 채용을 간소화하기 위해 두 가지 핵심 단계인 서류 전형과 면접에 AI를 도입했습니다.

AI 기반 분류 모델을 활용해 지원자의 프로필을 채용 조건과 자동으로 매칭하여, 서류 검토에 걸리는 시간을 75% 단축했습니다. 또한 AI가 주도하는 화상 면접을 통해 지원자의 역량과 업무 경험을 평가하고, 적합하지 않은 지원자의 약 80%를 걸러냈습니다. 이러한 도구 덕분에 유니레버는 전체 채용 기간을 단 4주로 줄일 수 있었습니다.

인재 부족과 높은 채용 비용에 직면한 한국 기업들에 유니레버의 사례는, 특히 효율성과 공정성이 중요한 HR 영역에서 AI가 수작업을 획기적으로 줄이고 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 지원함을 보여줍니다.

생성형 AI의 성공적인 비즈니스 적용을 위한 3가지 필수 요소

유니레버의 사례는 특히 중소기업을 포함한 모든 기업이 생성형 AI를 도입할 때 고려해야 할 3가지 핵심 성공 요소를 보여줍니다.

1. 문제 중심 접근 방식으로 AI 도입 추진

기업이 명확한 활용 사례 없이 최신 도구를 무턱대고 도입하면 AI 프로젝트 실패 가능성은 높아집니다. 비즈니스 필요가 아닌 유행을 따라잡기 위해 AI를 도입할 경우, 솔루션은 핵심을 놓치고 자원 낭비 및 유지비 증가로 이어질 수 있습니다.

*핵심 포인트: 실제 비즈니스 문제에서 출발하세요. 해당 문제를 중심으로 AI 전략을 세우고, 명확한 목표를 설정하여 AI의 실질적 가치, 도입률 및 측정 가능한 ROI를 끌어내야 합니다.

2. 직원 재교육 투자 및 AI 수용적 조직 문화 구축

생성형 AI 도입은 단순한 기술 향상이 아닌, 조직의 근본적인 변화입니다. 기존 시스템에 익숙한 직원들은 변화에 불안감을 느끼거나 저항할 수 있습니다. 지속적인 AI 도입을 위해서는 AI의 이점을 명확히 전달하고, 직원 재교육에 충분한 자원을 투입해야 합니다.

*핵심 포인트: 재교육 시간을 충분히 확보하고 AI를 수용하는 문화를 조성하면, 직원들의 저항을 줄이고 장기적인 기술 정착률을 높일 수 있습니다.

3. 인간 중심의 AI 전략 수립 통한 협력 강화

생성형 AI가 빠르게 확산하면서 일자리 대체에 대한 우려가 커지고 있습니다. 직원들은 AI 속도를 따라잡아야 한다는 압박을 느낄 수 있으며, 이는 사기 저하와 생산성 저하로 이어질 수 있습니다. AI는 반복적인 업무를 줄이고, 직원들이 더 창의적이고 부가가치 높은 업무에 집중할 수 있도록 도와야 합니다. 또한 최종 의사 결정은 반드시 사람이 담당해 오류를 방지하고 윤리적 기준을 유지해야 합니다.

*핵심 포인트: AI는 직원을 대체하기보다 역량을 강화하는 수단이 되어야 합니다. 판단과 결정은 직원이 내릴 수 있도록 하여, 고부가가치 업무와 커리어 성장의 기회를 제공해야 합니다.

더 스마트한 생성형 AI 도입을 위한, 유연한 업무 공간 필요성

생성형 AI가 실제로 생산성을 높이려면 민첩한 업무 환경에 뒷받침되어야 합니다. 대기업은 빠르게 팀을 확장해야 하고, 중소기업은 유연하고 효율적인 구조를 유지해야 합니다. AI 도입이 증가하면서 유연한 업무 공간 솔루션의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 다행히 국내 오피스 환경 또한 변화하고 있습니다.

유연한 임대 계약으로 비즈니스 민첩성 강화

기존의 장기 임대 계약에서 벗어나 공유 오피스 모델로 전환되면서, 중소기업들도 전문적이고 생산적인 업무 환경을 갖출 수 있게 되었습니다.

비용은 줄이고, 프리미엄 시설을 누리고

공유 오피스는 여러 기업이 공간과 시설, 운영 비용을 함께 나누는 구조입니다. 회의실이나 휴게 공간 같은 공용 편의시설을 이용할 수 있으며, 확장 가능한 계약으로 공간 낭비 없이 효율적 운영이 가능합니다.

효과적인 예산 활용

공유 오피스를 활용하면 부동산 비용은 줄이고, 절감된 예산을 AI 기술 같은 혁신 영역에 재투자할 수 있습니다.