이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다.
[원문보기] https://www.ciokorea.com/news/318266
제품과 워크플로우에 생성형 AI 모델을 추가하려는 기업들의 움직임이 숨 가쁘다. 이로 인해 조직 인력의 역량을 높이려는 투자가 우선 과제로 부상하고 있다. 특히 프롬프트 엔지니어링, 윤리적 AI 관련 역량 고도화에 기업들이 주목하고 있다.
10월 말에 발표된 1,200명의 글로벌 CEO를 대상으로 한 어니스트 앤 영의 설문조사에 따르면, 무려 99%가 생성형 AI에 대한 투자를 계획 중이거나 이미 상당한 투자를 진행 중이라고 답했다. 11월에 발표된 2,100명 이상의 IT 리더를 대상으로 한 내쉬 스퀘어드 설문조사에 따르면 54%는 기술 부족으로 인해 변화의 속도를 따라잡지 못한다고 답했다.
가트너의 애널리스트 아룬 찬드라세카란은 기본적으로 AI 애플리케이션을 사용하는 모든 직원은 프롬프트 엔지니어링에 어느 정도 익숙해야 할 것이라고 진단했다. 최종사용자 수준에서 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 도구로부터 최상의 응답을 얻을 수 있는 방식으로 질문하는 방법을 아는 것이다. 개발자 수준에서는 예를 들어 벡터 데이터베이스에서 보충 정보를 삽입하는 등 추가적인 뉘앙스가 있다. 또한 엔지니어는 모델을 미세 조정하는 방법을 배워야 할 수도 있으며, 일부 직원은 AI 모델을 안전하고 윤리적으로 책임감 있게 배포하는 방법을 배워야 한다고 했다.
Thomson Reuters: 생성형 AI 플랫폼 구축
톰슨 로이터는 정보 비즈니스에서 활동해 온 기업이다. 톰슨 코퍼레이션은 1934년 신문사로 설립됐으며, 로이터는 그보다 훨씬 이전인 1851년에 주가 정보를 전송하는 조직으로 설립됐다. 이 미디어 조직에 인터넷의 등장은 치명타가 될 수도 있었지만 결국 살아남았고 번창했다. 회사는 지난 15년 동안 법률, 회계, 세무 전문가를 위한 새로운 비즈니스, 연구, 워크플로우 제품으로 다각화했다. 2008년 20달러로 떨어졌던 주가는 현재 170달러까지 올랐다.
지난 6월에는 6억 5,000만 달러를 들여 직원 104명의 케이스텍스트를 인수했다. 이 회사는 오픈AI의 GPT-4로 구동되는 AI 어시스턴트를 법률 전문가들에게 제공하는 조직이다. 톰슨 로이터는 또 주력 제품에 생성형 AI 기술을 추가하기 위해 연간 1억 달러를 투자할 계획이다. 이미 톰슨 로이터 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 법률 리서치 도구인 웨스트로 프리시전을 위한 첫 번째 생성형 AI 어시스턴트를 출시했다. 내년에는 더 강력한 AI 어시스턴트가 다른 톰슨로이터 제품 전반의 인터페이스가 될 예정이다.
최고 인력 책임자인 메리 앨리스 부이치치는 단순히 기업에 정보를 제공하는 회사에서 벗어나고자 하는 것이 목표라고 했다. 회사는 더 창의적인 문제 해결과 더 많은 영향력을 발휘하는 전략적 파트너가 되기 위해 역할을 전환하고자 했다. 특히 직원들이 이러한 고부가가치 활동에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있도록 업무의 속도와 품질을 개선하는 생성형 AI가 전략의 중심에 자리할 수 있도록 했다. 이 과정에서 교육과 업스킬링은 이러한 혁신에 필수였다.
지난 4월에는 1만 4,000명이 참석한 글로벌 학습의 날을 통해 생성형 AI 교육 이니셔티브를 시작했다. 이 교육은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 기초, 생성형 AI와 LLM을 다뤘다. 이어서 9,000명의 직원이 6시간짜리 AI 및 ML 기초 과정을 수강했으며, 현재 3,000명이 더 수강 중이다. 마케팅 부서에서는 마케팅 커리큘럼에 생성형 AI 유니버시티를 개설했다. 6,000명의 개발자와 엔지니어를 위한 약 8시간짜리 과정도 따로 만들었다. 대부분의 학습 자료는 제품 엔지니어링 책임자와 다른 기술 및 연구실 팀원들의 참여로 사내에서 개발했다. 내년에는 리스킬링과 통합을 전담하는 새로운 직무를 신설하고 이를 여러 부서로 확대할 예정이다. 이러한 리스킬러와 통합자 역할은 생성형 AI를 대규모로 도입하는 데 필수가 될 것이다. 톰슨 로이터의 여러 부문이 생성형 AI 학습을 통해 긍정적인 영향을 누리고 있다. 제품 엔지니어링 및 고객 서비스와 같은 영역에서 하위 수준의 작업과 행정 업무를 자동화하고 품질을 개선하고 있다. 직원들은 훨씬 더 짧은 시간에 고객 문제를 더 잘 해결할 수 있게 되었다.
(출처: Getty Images Bank)
PhotoRoom: 제품, 직원 워크플로우에 생성형 AI 통합
포토룸은 1억 명 이상이 다운로드한 AI 사진 편집 소프트웨어를 개발한 54명 규모의 회사로, 생성형 AI와 관련하여 2가지 주요 도전과제를 가지고 있다. 공동 창립자이자 CTO인 엘리엇 안드레스는 첫 번째가 앱 자체에 최신 AI 기능을 추가하여 경쟁력을 유지하는 것이라고 했다. 두 번째는 회사의 모든 직원이 각자의 워크플로우에서 생성형 AI 도구를 사용할 수 있도록 하는 것이다.
2023년 중반에 최초의 오픈소스 확산 모델인 스테이블 디퓨전이 출시되자마자 포토룸은 즉시 비즈니스 방향을 전환했다. 안드레스는 회사가 사진에 관한 게임 체인저가 될 것이라며, AI 도구를 사용하는 방법을 배워 제품에 통합해야 한다고 직설했다. 이 프로세스를 시작하기 위해 포토룸은 3일간 해커톤을 개최하여 새로운 확산 모델이 어떤 기능을 수행할 수 있는지 파악했다. 그 이후로 새로운 기술이 나올 때마다 직원들은 최신 도구를 사용한다. 새로운 확산 모델이 출시되면 항상 직원들은 이를 사용해 보도록 권장받는다.
내부 워크플로우의 경우 문제는 약간 다르다. 직원들이 생성형 AI 모델 제작의 기본적인 기술에 대해 배우는 대신 생성형 AI 도구를 사용하는 방법을 배운다. 포토룸에는 공식적인 교육 프로그램이 없다. 대신 유용한 새 도구를 발견한 직원이 슬랙 및 기타 채널을 사용하여 동료 직원들을 교육하는 사례별 교육 접근 방식을 사용한다. 이를 통해 직원들은 스스로 실험할 수 있는 자유를 얻는다. 회사에서 승인한 하나의 도구로 제한한다면 큰 기회나 혁신을 가져올 수 있는 것을 놓칠 수도 있다. 직원들이 자신의 업무에 가장 적합한 도구를 찾는 것을 허용한다. 생산성을 높여주는 도구를 발견한 직원이 있다면 그 직원을 격려하고 다른 직원들에게도 널리 알리게 한다.
athenahealth: 생성형 AI를 위한 레벨 업
의료기술 공급업체인 아테나헬스는 6,500명 이상의 직원을 보유하고 있다. 그중 1,200명 이상이 엔지니어다. 생성형 AI는 아테나헬스의 제품 개발 로드맵과 내부 생산성 향상의 핵심이다. 그리고 교육은 아테나헬스가 이를 달성하는 방법이다.
아테나헬스의 데이터과학 수석아키텍트인 헤더 레인은 직원을 대상으로 프롬프트 엔지니어링 교육과 워크숍을 포함한 여러 차례의 교육을 제공했다. 시중에 방대한 양의 교육 자료가 있기 때문에 사내에서 모두 개발할 필요는 없었다. 또한 생성형 AI의 높은 수준의 상태와 의료 분야에 어떻게 반영될 수 있는지, 기술 개발이 어디로 가고 있는지, 어떤 위험을 겪고 있는지 등에 대한 구체적인 자료에 대해 이야기했던 외부 연사도 초빙했다. 지금까지 700명 이상이 생성형 AI 지식 세션에 참석했고, 1,200시간 이상의 생성형 AI 교육이 이루어졌으며, 300명의 개발자가 생성형 AI 부트캠프를 수료했다. 문제는 시중에 너무 많은 자료가 있고, 그 대부분이 유용하지 않았다. 관심 있는 분야를 필터링하는 것이 변화의 속도만큼이나 어려운 일이었다.
Ensono: 생성형 AI를 선도하는 마케팅
IT 서비스 회사인 엔소노는 3,400명이 넘는 직원을 두고 있으며, 그중 27명만이 마케팅 부서에서 근무하고 있다. 바로 이 마케팅 부서에서 생성형 AI 움직임을 주도했다. 엔소노의 최고 마케팅 책임자인 조나단 범바는 더 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있게 되었다고 한다. 몇 시간이 걸리던 작업을 몇 분 만에 끝내고, 며칠이 걸리던 작업을 몇 시간 만에 끝내고, 이전에는 전혀 할 수 없었던 일을 이제는 적절한 시간 내에 할 수 있다.
엔소노는 콘텐츠를 제작하고 고객과 연결하기 위해 챗GPT, 달-E, 미드저니, 어도비 파이어플라이, 세일즈로프트 등 다양한 생성형 AI 툴을 사용하고 있다. 이 기술들이 처음 나왔을 때 마케팅 팀원들이 매료되었다. 하지만 곧바로 환멸을 느꼈다. 프롬프트 엔지니어가 아니었기 때문이었다. 심지어 원하는 결과물을 얻지 못하는 좌절감도 느꼈다. 이들은 코세라와 링크드인 강좌를 수강해 보았지만 충분히 구체적이지 않았다. 공급업체에서 제공하는 교육 과정도 너무 일반적이었다. 결국 워크플로우와 하려는 일을 알지 못하면 그 어떤 것도 큰 도움이 될 수 없다는 것을 깨달았다.
올해 중반까지만 해도 스스로 파악하는 데 어려움을 겪었다. 그러던 중 9월에 부티크 컨설팅회사인 AI 테크놀로지 파트너스에 의뢰하여 구체적인 생성형 AI 사용 사례를 식별하고, 적합한 툴을 찾고, 팀의 실제 워크플로우를 기반으로 직원을 위한 맞춤형 교육 워크샵을 만들었다. 워크숍이 끝난 후에도 실제 프로젝트를 진행할 때 컨설팅회사에 연락을 취할 수 있도록 연결성을 유지했다. 컨설팅회사는 교육이 끝난 후에도 작업을 계속할 수 있도록 안내하고 프롬프트를 만들 수 있도록 도와주었다. 엔소노는 도움을 요청하기까지 너무 오래 기다렸고, 스스로 해결할 수 있다고 생각하며 몇 달을 허비했다. 이 새로운 세상에서 3개월을 지체한다는 것은 다른 사람이 나보다 3개월 앞서 있다는 것을 의미한다. AI의 세계에서는 이것이 중요했다.
PwC: 대규모 업스킬링
PwC 연구소의 책임자이자 파트너인 로빈 스타인은 7만 5,000명의 직원들에게 생성형 AI의 기초, 생성형 AI를 책임감 있게 적용하는 방법, 프롬프트 엔지니어가 되는 방법을 업스킬해야 한다는 사실을 매우 빠르게 깨달았다. PwC는 다양한 세대의 인력을 보유하고 있기 때문에 게임화에서 대면 세미나에 이르기까지 다양한 방식, 교육 접근 방식, 학습 경로를 활용했다. 직원들이 새로운 기술을 적용하는 데 사용할 수 있도록 다양한 도구를 제공하였다. 직원들의 취향에 맞춰 아티클을 통해 읽게 하거나 팟캐스트를 통해 들을 수 있도록 한 것이다. 또한 사람들이 보상을 받을 수 있는 라이브 상식 게임과 같은 게임화로 흥미를 유발하기도 했다. 채택률과 참여도가 놀라울 정도로 높았으며, 직원들은 자신에게 어떤 영향을 미칠지 알아보고자 높은 관심과 동기를 부여했다.
Wipro: 생성형 AI 101 수료
위프로는 24만 5,000명의 직원을 보유한 기술 및 컨설팅 회사이다. 이 중 20만 명이 이미 기본적인 생성형 AI 교육을 이수했다. COO 아밋 초우다리는 모든 직원이 생성형 AI에 대한 교육을 받게 하고자 한다고 했다.
올해 초에 교육 프로그램을 시작했는데 당시에는 외부 자료가 충분하지 않았기 때문에 자체적으로 개발했다. 기본 교육 수준에는 생성형 AI의 정의와 역사, 책임감 있는 AI가 무엇인지에 대한 내용이 포함된다. 팀원들에게 AI 작업에는 위험이 따른다는 점을 교육한다. 책임감 있는 AI는 법무 직원, 재무 팀원, 사이버 보안 전문가에게 각각 다른 의미로 다가온다. 그런 다음 직원들은 외부 파트너가 제공하는 외부 교육으로 넘어간다. 특정 플랫폼에서 작업하는 직원을 위해 마이크로소프트, AWS, 구글과 같은 공급업체에서 제공하는 자료뿐만 아니라 유데미, 코세라, 링크드인 등으로부터 도움을 받았다.
제조, 재무, HR, 공급망 관리 등에 생성형 AI가 의미를 갖는 것과 같이 산업별, 기능별 교육도 제공한다. 이는 모두 사내에서 만들어지기 때문에 올해 초 위프로는 이를 담당할 AI 위원회를 구성하여 회사의 개별 요구사항에 맞는 고급 과정을 구축했다.
교육 개발 프로세스에는 수백 명의 사람들이 참여하며, 학습 콘텐츠를 만들고 조직 전체에 진행 상황을 추적하는 핵심팀은 20여 명으로 구성했다. 그리고 실무 관리자 및 서비스 관리자와 같이 교육 계획을 실행하는 데 관련된 사람들이 있다. 이 중에는 산업별, 영역별 컨설턴트가 있고, 하이엔드 엔지니어인 기술자와 디자이너 팀도 있다. 이 모든 인력과 파트너 및 공급업체를 함께 투입했다. AI 위원회는 외부에서 들어오는 콘텐츠와 내부에서 개발하는 콘텐츠를 확인한다.
이론적 지식을 습득하는 것만으로는 충분하지 않았다. 위프로는 직원들에게 의미를 알려주는 것을 첫 번째 단계로 여겼다. 해커톤을 진행하였고, 이미 진행 중인 교육을 게임화하는 작업도 진행하였다. 또한 코더를 위한 자체 플랫폼이 있어 경쟁적으로 작업하기 위한 라이브 프로젝트를 제공하였다. 코더들이 고급 과정을 이수하면 자연스럽게 이러한 문제를 해결할 수 있게 하였다.
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