인공지능(AI) 기술이 놀라운 속도로 발전하고 있지만, 생성형 AI가 등장하기 전과 알파고가 등장하기 전, 또 빙하기에 있던 시절과 달라지지 않은 점이 있다. 끝에 물음표가 붙는다는 점이다. AI가 정말 경쟁력이 될지, AI로 돈을 벌 수 있을지, AI를 어떻게 도입해야 하는지, 정말 AI로 성공할 수 있는지 등에 관한 의문점이 지금도 꼬리표처럼 따라붙는다. 지금도 현장에선 AI를 도입하고 싶은데 어떻게 해야 할지, 투자대비수익률(ROI)가 있는지에 관한 질문이 많이 나오고 있고, AI 기업 중에서도 수익을 내는 곳은 얼마 되지 않는다.
물론 기술이 발전하면서 AI로 업무 생산성을 높이는 사례와 수익을 내는 사례도 하나둘 나오고 있다. AI 도입을 지원하는 기업도 많아졌고, 수요 기업과 기관이 자체적으로 AI를 도입할 수 있게 하는 플랫폼도 등장했다. 고객 접점에서 필요한 서비스를 지원하는 고객관계관리(CRM) 기업 세일즈포스가 대표 사례다. 2014년부터 AI를 시작해 2016년 ‘아인슈타인’이란 AI를 선보인 기업이다. 지금은 생성형 AI를 비롯해 최신 기술을 접목, AI 비서와 같은 코파일럿 기능도 선보이고 있다. 구찌, 게스 등의 기업들을 고객사로 두고 있다. 포브스 500대 기업 중 90%가량이 세일즈포스 고객사다.
배상근 세일즈포스 코리아 본부장(솔루션 부문 총괄 부문장)은 19일 지능정보산업협회(AIIA)와 지능정보기술포럼(TTA ICT 표준화포럼 사업)이 양재 엘타워에서 공동 주최한 조찬포럼에서 세일즈포스가 추구하는 ‘AI 성공방정식’을 공개했다. 기업들이 AI를 성공적으로 도입할 수 있게 이끌어주는 성공방정식이다.
배 본부장이 밝힌 성공방정식은 크게 4가지다. 업무 속에 AI가 들어가 있어야 하고, 이 AI는 회사 업무를 충분히 이해할 수 있어야 한다. 또 전산에 흩어진 데이터가 AI 사용 케이스에 맞게 잘 정리돼야 하고, 결괏값을 신뢰할 수 있도록 검증해야 한다. 쉽게 말해 AI를 업무에 활용할 수 있게 만들고, 이를 구현하기 위한 데이터를 잘 정리해야 한다는 뜻이다. 당연히 AI가 회사 데이터를 유출하지 않는지, AI가 추출하는 결괏값은 신뢰할 수 있는지에 대한 준비도 필요하다.
배 본부장은 “AI를 기업에서 성공적으로 도입하고 활용하기 위해선 네 가지 조건을 다 구성해야 한다”면서 “사용 케이스를 잘 분석해 AI로 성과를 낼 수 있는 부분을 찾고 이에 맞춰 필요한 기술과 기능을 탑재하는 것이 유리하다”고 조언했다.
세일즈포스의 경우 고객 접점에서 서비스한 경험을 토대로 고객의 사용 케이스를 정확히 찾고 이에 필요한 AI 기능을 접목하면서 여러 성공 사례를 만들어갈 수 있었다고 밝혔다. 세일즈포스가 생성형 AI 이슈가 발생하기 전부터 고객에게 예측 AI 등을 공급하면서 취득한 사용 케이스를 토대로 기업에 어떤 AI가 필요한지, 또 무엇을 업데이트하면 좋은지 등을 찾고 솔루션 도입과 활용을 도울 수 있었다고 했다. 배 본부장은 “구찌의 경우 우리와 생성형 AI를 도입하면서 직원 생산성과 고객 만족도가 크게 높아졌고, 회사 만족도도 30% 향상됐다”고 밝혔다.
세일즈포스는 고객들이 AI를 실용적으로 활용할 수 있도록 신뢰성도 강화했다. 전 세계 테크 기업 중 처음으로 윤리 부서를 만든 곳이 바로 세일즈포스다. 데이터 침해 문제가 없도록 안전 대책을 세우고, 문제가 생기면 이를 지원하는 부서다. 여기에선 “고객의 데이터는 우리 상품이 아니다”라는 문구를 내세우며 고객 데이터 보호를 강조하고 있다.
생성형 AI 활용을 위한 기능도 탑재했다. AI가 답변한 내용의 정확도를 점수로 표시하는 기능을 아인슈타인 코파일럿에 탑재했다. 세일즈포스의 AI 서비스인 ‘아인슈타인’을 활용하는 경우, AI가 답변한 내용의 정확도를 점수로 표시하는 기능이다. 점수는 AI가 해당 답변을 내린 근거를 바탕으로 한다. AI가 내린 답변은 어떤 근거를 활용했고, 이 근거가 언제 나온 정보이기 때문에 90점에 해당한다고 표시해주는 방식이다. 사용자는 이 점수를 보고 해당 답변을 업무에 활용할지를 쉽게 선택할 수 있다.
배 본부장은 이날 세일즈포스가 전망한 생성형 AI 부가가치가 큰 산업군과 업무도 발표했다. 산업군은 △하이테크 △금융 △의료 분야 순으로 AI 부가가치가 크고, 업무별로는 △마케팅과 세일즈 △고객 서비스 △소프트웨어 엔지니어링에서 AI 수요가 클 것으로 보았다.
그는 “이미 많은 산업군과 업무에는 AI 도입이 이뤄지고 있다”면서 “각 산업과 기업에서는 다른 곳이 다 AI를 도입한다고 따라 하는 것이 아니라 정말 우리 기업의 필요에 따라 AI를 도입하길 바란다”고 말했다. 이어 “AI가 사람을 대체하거나 일을 대체하는 방식으로 도입해선 실패할 가능성이 크다”며 “직원의 생산성, 고객의 만족도, 회사 수익 향상에 목적을 세워 AI 성공방정식에 따라 도입한다면 AI 도입 효과를 누릴 수 있을 것”이라고 조언했다.