이미지 목록

• 28

  [프리즘] 고객 경험을 바꾸는 'AI 기반 초개인화' …

  * 'AI 초개인화' 주제는 총 2회차로 연재됩니다. '초개인화를 실현하는 AI 기술'은 이전 글을 참고해 주세요.AI 기술로 고객경험을 혁신하는 글로벌 기업들고객은 어떤 초개인화된 경험을 기대할까? 맥킨지(Mckinsey)는 60명의 소비자를 대상으로 2주간 다양한 브랜드와의 상호작용을 기록하도록 요청하고, 이를 바탕으로 초개인화 고객 경험의 특징을 도출했다. 첫째, 고객은 스스로 예상하지 못한 새로운 추천을 기대한다. 단순히 이전에 탐색했으나 구매하지 않은 상품을 반복적으로 추천하는 것은 오히려 불쾌감을 줄 수 있다. 대신, 이미 구매한 상품과 잘 어울리거나 보완할 수 있는 상품을 추천하면 긍정적인 고객 반응을 얻을 수 있다. 둘째, 고객은 자신이 쇼핑을 고려하고 있을 때 메시지를 받기를 원한다. 메시지를 전달하는 시점은 내용만큼이나 중요하다는 것이다. 셋째, 고객은 필요하지만 아직 인지하지 못한 정보를 제공받기를 원한다. 예를 들어, 고객이 관심 있는 상품이 입고되었거나, 이전에 구매한 상품의 새로운 스타일이 출시되었음을 알려주는 식이다. 넷째, 고객은 어디서든 일관되고 매끄러운 경험을 기대한다. 온라인 환경뿐만 아니라 오프라인 환경에서도 초개인화를 원한다. 이러한 기대를 충족하기 위해, 기업들은 AI를 활용해 고객 경험을 혁신하고 있다.1) 델타항공(Delta Air Lines)공항에서 자신의 비행편 정보를 찾느라 복잡한 전광판을 한참 들여다본 경험, 누구나 한 번쯤 있을 것이다. 이런 불편을 해결하기 위해 델타항공은 2022년 디트로이트 공항에 AI 기술과 결합한 평행현실(Parallel reality) 디스플레이를 도입했다. 이 디스플레이는 화면은 하나이지만, 보는 사람에 따라 서로 다른 화면을 보여준다.예를 들어 한국인 탑승자가 화면을 보면 한국어로 된 맞춤 탑승 정보가 표시되고, 일본인 승객이 쳐다보면 일본어가 나오는 식이다. 최대 100명까지 동시에 사용할 수 있으며, 각각의 승객에게 특정 시청 위치를 지정해 주는 방식으로 작동한다.한편, 델타항공은 하루 평균 이용객 50만명에게서 생성된 데이터를 분석해 고객이 원하는 정보를 2초 안에 답변하도록 하고 있다. 주목할 점은 델타항공이 애플, 아마존, 월마트, 이베이에 이어 5위 이커머스 업체라는 것이다. 전체 고객의 60%가 델타항공 공식 홈페이지를 통해 항공권을 구매하는데, 이는 델타항공이 자사의 웹사이트를 통해 최상의 고객 경험을 제공하고 있기 때문으로 분석된다. 디트로이트 공항 내 도입된 평행현실(Source: 델타항공) 2) 월마트(Walmart) 사람들을 초대해 축구 경기를 보는 홈파티를 준비한다고 가정해보자. 보통이라면 필요한 물품을 온라인 쇼핑몰에서 하나하나 검색하고 장바구니에 담는 수고가 필요할 것이다. 그런데 월마트의 AI 쇼핑 도우미는 이러한 고객 경험을 완전히 바꿔놓는다. 월마트 앱 내 검색창에 “축구 경기를 보면서 파티를 할 건데 도와줘!”라고 입력하기만 하면, AI가 즉시 고객의 선호도를 분석해 스낵과 음료, 축구 테마의 파티 용품 등을 추천한다.3) 로레알(L’Oréal) CES2024에서 선보인, AI 뷰티 어시스턴트 ‘뷰티 지니어스(Beauty genius)’는 사용자가 스마트폰으로 자신의 사진을 업로드하면, AI가 실시간으로 얼굴을 인식하고 분석한 뒤 사용자의 질문에 맞는 답변을 제공한다. 예를 들어, 사용자가 “11시간의 비행 끝에 라스베가스에 도착했어요. 아직 시차적응이 안된 것 같은데, 조언해 줄 수 있나요?”라고 말하면, AI가 피부 상태를 분석한 후 스킨케어 팁과 적합한 제품을 제안하는 식이다. 또한, 단순 정보 전달에 그치지 않고 증강현실(AR)을 이용해 사용자가 다양한 메이크업 제품과 스타일을 실시간으로 테스트해볼 수 있도록 지원한다.뷰티 지니어스 화면(Source: 로레알)AI 기반 초개인화가 위험할 수 있다?기업이 마주한 과제들AI기반 초개인화가 가져오는 기회만큼이나 기업이 직면한 과제들도 만만치 않다. 최근, 도브(Dove), 레고(LEGO), H&M 등 글로벌 기업들은 마케팅에서 AI 기술을 제한적으로 사용하고 있다. 이는 AI가 부정확한 콘텐츠를 생성할 가능성과 인터넷 상의 방대한 데이터를 활용하는 과정에서 발생할 수 있는 저작권 침해 문제를 우려한 결과로 해석된다. AI 기반 초개인화를 구현하는 과정에서, 기업들이 해결해야 할 핵심 과제들을 살펴보자.1) AI 환각과 편향AI 환각은 AI 모델이 사실과 다른 정보를 만들어내는 현상이다. 그리고 AI 편향은 특정 집단에 대해 불공정한 결과를 만드는 현상이다. 도브(Dove)는 AI가 ‘아름다움’을 묘사하는 비현실적인 방식에 맞서기 위해, 광고에서 사람을 묘사할 때 AI 기술을 절대 사용하지 않겠다고 약속했다. 2024년에 공개된 도브의 ‘더 코드(The Code)’ 캠페인 영상은 AI가 아름다움에 대해 얼마나 왜곡된 이미지를 생성하는지 보여준다. 한 사용자가 AI에게 세계에서 가장 아름다운 여성을 그려달라고 요청하자, AI가 ‘날씬한 금발의 백인 여성’ 이미지를 만들어 내는 장면이 나온다.2) 저작권 침해생성형 AI가 만들어내는 광고 이미지나 영상은 저작권 침해의 가능성을 가지고 있다. 생성형 AI는 기존의 데이터를 학습하여 콘텐츠를 만들어내는데, 이 과정에서 원저작자의 허락 없이 저작물이 사용되거나 복제될 위험이 있기 때문이다.2023년, 한국관광공사는 ‘세계 유명 화가들이 한국을 방문했다면’이라는 주제의 한국홍보영상을 공개했다. 이 영상은 생성형 AI의 저작권 문제를 피하면서도 예술적 가치를 잘 담아낸 사례로 평가된다. 한국관광공사는 저작권 침해를 예방하기 위해, 사후 70년이 지난 작가들을 선별한 후 1,100점이 넘는 작품을 각각 8만번 이상 학습시켰다. 또한, 1,600장 이상의 한국 사진을 직접 촬영하여 학습시키는 과정도 거쳤다. 그 결과, 세계적인 화가들의 화풍을 재현하면서도 다채로운 한국의 모습을 담은 홍보영상을 제작할 수 있었다.3) 개인정보 문제초개인화를 고도화하기 위해서는 더 많은 데이터가 필요하다. 기업이 데이터를 많이 수집할수록 경쟁력이 강화되지만, 반대로 개인정보가 유출될 경우 소비자는 심각한 피해를 입을 수 있다. 2016년 미국 대선에서 데이터 분석 회사인 케임브리지 애널리티카(Cambridge Analytica)가 페이스북(Facebook) 이용자 8천700만 명의 데이터를 이용자 동의 없이 수집해 정치 광고 등에 사용했다. 이 일로 메타(CEO) 최고경영자 마크 저커버그는 "우리는 사용자의 데이터를 보호할 책임이 있으며, 이를 지키지 못한다면 서비스를 유지할 자격이 없다"면서 "실수를 인정하고, 개선을 위해 노력하겠다"고 밝혔다.데이터 유출뿐만이 아니다. 사용자의 실시간 위치 정보를 활용한 맞춤형 서비스는 유용하지만 동시에 개인의 프라이버시를 위협할 수 있다. 또한, 복잡한 데이터 수집과 활용 과정에 대해 소비자에게 이해하기 쉽게 설명하고 동의를 얻는 것도 쉽지 않다.초개인화에서 기술 혁신보다 중요한 것은 ‘공감’AI는 분명 초개인화를 위한 강력한 도구다. 그러나 기술만으로는 고객의 마음을 온전히 얻을 수 없다. 진정한 초개인화를 이루기 위해서는 데이터와 알고리즘을 넘어 고객에 대한 깊은 공감이 필요하다. AI는 데이터를 기반으로 고객 니즈를 예측하고, 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수는 있지만, 고객이 ‘내가 존중받고 있다’는 느낌을 들게 하는 것은 오직 인간적인 접근을 통해서만 가능하기 때문이다. 기술에 공감을 더해보자. 고객을 평생 내 편으로 만들 수 있을 것이다.<References>· “The Gift of Personalization: AI for Holiday Marketing Magic” December 2024, Bain & Company· “40% of consumers find the ads they see irrelevant; AI-powered personalization can help brands stand out and boost engagement”, December 09, 2024, Bain & Company· “Enhancing the customer journey with gen AI–powered digital twins”, July 30, 2024, Mckinsey· “How generative AI can drive the personalization of products and services”, November 15, 2023, Mckinsey· “How generative AI can boost consumer marketing”, December 5, 2023, Mckinsey· “What is personalization?”, May 30, 2023, Mckinsey· “AI-powered marketing and sales reach new heights with generative AI”, May 11, 2023, Mckinsey· “Walmart’s Generative AI search puts more time back in customers’ hands”, Jan 2024, Walmart· “AI 마케팅 인사이트”, November 2024, 리더스북, 최연미 저· “기업의 판도를 흔드는 AI 초혁신”, October 2024, 매일경제신문사, 장우경 저· “2025 한국이 열광할 세계 트렌드”, September 2024, 시공사 KOTRA 저

  작성자 작성일 04-30 조회 35
• 27

  [시금치] 언젠가는 슬기로운 '피지컬 AI' 생활

  세계 최초 로봇 하프마라톤 대회가 4월 19일 중국에서 열렸습니다.휴머노이드 로봇 21대가 참가해 6대가 결승선을 통과했는데요. 베이징 휴머노이드 로봇 혁신센터의 ‘톈궁 울트라’가 2시간 40분이라는 기록으로 우승했습니다. 우승한 사람의 기록(1시간 2분)에는 한참 못 미치지만, 로봇도 두 다리로 뛸 만큼 하드웨어 기술이 크게 발전한 것을 보여줬죠.나아가, 로봇 ‘뇌’에 해당하는 소프트웨어 기술 또한 급속히 발전하면서 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대가 성큼 다가오고 있습니다. 피지컬 AI는 말 그대로 ‘몸을 가진 AI’인데요. 자율주행차, 휴머노이드, 드론 등 물리적인 본체(Body)에 AI가 들어간 ‘로봇형 AI’를 말합니다. 이미 익숙한 ‘생성형 AI’와 올해 급부상한 ‘에이전틱 AI’와는 뭐가 다르냐고요? 이 둘은 앱이나 웹과 같은 디지털 환경에서만 존재하는데요. 피지컬 AI는 실물 세계에서 사람과 직접 상호작용합니다. 카메라나 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식하고, 스스로 판단하며 움직이죠. [간단히 살펴보는 AI 진화 로드맵] 이건 단순히 ‘로봇에 AI를 넣는’ 수준이 아닙니다. 기존 AI 로봇은 사람이 작업 순서를 일일이 정해줘야 했고, 환경이 조금이라도 바뀌면 다시 프로그래밍이 필요했는데요. 예를 들어 로봇한테 덩크슛을 시키려면, 일단 농구라는 개념부터 학습시킨 후, ‘공을 잡고’ → ‘골대로 이동하고’ → ‘골대를 터치하면서’ → ‘공을 넣는다’ 같은 작업을 하나하나 입력해야 했죠. 만약 골대를 이동하면 다시 프로그래밍해야 하고요.그런데 이제 “덩크슛 해봐” 한마디면, 피지컬 AI는 농구를 배운 적이 없어도 덩크슛을 해낼 수 있습니다. 프로그래밍 되지 않은 작업도 스스로 학습해서 행동하기 때문이죠. 구글이 공개한 ‘제미나이 로보틱스’ 영상을 보시겠어요?미국 스타트업 ‘Figure AI’는 산업현장과 가정에서 제법 잘 작동하는 피지컬 AI를 선보였는데요. BMW 공장에서는 100% 자동으로 부품을 조립해 차량 섀시 일부를 완성했고요. 집에서는 사람이 장바구니의 물건을 꺼내 “정리해”라고 하면, 로봇 스스로 냉장고에 넣을 것과 선반에 둘 것을 구분합니다. 물건을 주고 받으면서 적합한 위치에 놓는 작업을 로봇끼리 협업해서 해내죠. BMW 공장에서 부품 조립하는 로봇(출처: Figure AI Youtube) 협업해서 식료품 정리하는 로봇(출처 : Figure AI Youtube)엔비디아, 테슬라 같은 빅테크 기업들, 그리고 수많은 스타트업이 피지컬 AI 시장에서 각축전을 벌이고 있는 지금, 집집마다 집사 로봇 한 대씩 있을 날이 어쩌면 곧 찾아올 수도 있지 않을까요?* 매주 금요일, IGM 시금치를 메일로도 받아볼 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 04-28 조회 32
• 26

  [프리즘] 개인화를 넘어 'AI 기반 초개인화' 시대 …

  * 'AI 초개인화' 주제는 총 2회차로 연재됩니다.우리가 단골집을 계속 찾는 이유는 무엇일까? 음식 맛도 중요하지만 그 이상의 특별함이 있기 때문이다. 단골집은 내가 좋아하는 메뉴를 기억하고, 선호하는 자리를 준비해 주며, 때때로 따뜻한 한마디로 나의 일상을 알아차린다. 이런 개인화된 서비스가 단골집을 다시 찾게 하는 이유다.개인 맞춤화가 AI를 만나면 어떤 모습이 될까? ‘초개인화’가 실현된다. 초개인화란 방대한 고객 데이터를 분석하여 고객이 원하는 것을 정확히 제공하는 것은 기본이고, 고객이 인지하지 못한 숨겨진 니즈까지 충족하는 것을 말한다. 전문가들은 2023년과 2024년을 생성형 AI 태동기로 평가하며, 2025년부터 생성형 AI가 본격적으로 발전하면서 산업 전반에 걸쳐 초개인화가 활성화될 것으로 전망한다. CES 2025의 화두로 ‘더 개인화된 AI’가 떠오른 것도 이러한 흐름과 일치한다.본격적인 초개인화 시대가 열리는 지금, 선도 기업들은 어떻게 초개인화된 고객 경험을 만들어가고 있으며, 우리 기업이 초개인화를 도입하기 전 고려해야 할 핵심 과제는 무엇인지 살펴보자.왜 초개인화(Hyper-personalization)에 주목하는가?개인화(Personalization)는 고객의 특성을 기반으로 맞춤화하는 마케팅 전략을 말한다. 전통적인 개인화는 인구통계학적 특성, 구매 이력 등을 기반으로 고객을 분류(Segmentation)하고 접근(Targeting)하는 방식이다. 한때, 소셜미디어에서는 이러한 개인화의 한계를 꼬집는 밈이 유행한 적이 있다. 밈은 영국의 찰스 3세 국왕과 헤비메탈 계의 전설 오지 오스본을 예로 든다. 두 사람은 성별, 나이, 사는 곳, 결혼 여부와 같은 인구통계학적 특성으로만 보면 같은 분류에 속할 수 있지다. 하지만 한 사람은 국왕, 다른 한 사람은 록스타로, 전혀 다른 삶의 맥락을 살아가고 있다.  (Source: Section School NY)최근 AI 기반 초개인화가 주목받고 있다. 그렇다면 개인화와 AI 기반 초개인화는 무엇이 다를까? 글로벌 CRM 기업인 세일즈포스(Salesforce)의 정의에 따르면, 개인화는 고객이 회사에 제공한 데이터와 정보를 기반으로 제품 또는 서비스를 제안하는 것이다. 반면, AI 기반 초개인화는 데이터 분석, 자동화, 실시간 분석과 예측을 통해 맞춤형 경험을 제공하는 것이다. 처리하는 데이터의 범위가 넓어지고 고객에 대한 이해가 깊어짐에 따라, 실시간에 가까운 속도로 개인화된 제안을 제공할 수 있게 된다.초개인화가 부상한 이유는 크게 두 가지로 정리할 수 있다.첫째, 고객의 변화이다. 맥킨지(Mckinsey)의 조사 에 따르면, 소비자의 71%가 개인화된 상호작용을 원하며, 이들 중 76%는 상호작용이 자신의 요구에 맞게 조정되지 않으면 좌절감을 느낀다고 응답했다. 고객 변화는 분초사회와 멀티 페르소나 트렌드에도 영향을 받았다. 시간을 보다 효율적으로 사용하기 위해 분초(分秒) 단위로 일정을 관리하는 분초사회에서, 소비자는 제품이나 서비스를 선택하는데 드는 시간을 줄이고 싶어 한다. 이때 AI 기반 초개인화는 고객이 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 또한, 오늘날의 소비자는 멀티 페르소나를 가지고 있다. 직장과 직장 밖에서의 정체성이 다르고, 현실에서는 본캐(본캐릭터)로 살아가다가 가상현실에서는 부캐(부캐릭터)로 변신하기도 한다. AI 기반 초개인화는 고객을 0.1단위로 세분화하여 각기 다른 페르소나에 맞춘다.둘째, AI 기술의 발전이다. 전문가들은 생성형 AI가 본격적으로 발전하는 2025년부터 산업 전반에 걸쳐 초개인화가 활성화될 것이라고 전망한다. 맥킨지(Mckinsey)의 2023년 조사 에 따르면, 마케팅 및 영업 리더의 90%가 향후 2년간 AI 솔루션을 자주 활용할 것이라고 응답했다.AI 기반 초개인화를 실현하는 핵심 기술AI 기반 초개인화를 성공적으로 구현하려면, 방대한 양의 데이터를 통합하고, 고객의 숨은 니즈를 예측하며, 실시간으로 고객에게 맞춤화된 콘텐츠를 제공할 수 있어야 한다. 이때, 고객 데이터 플랫폼(CDP), 예측형 AI, 생성형 AI가 중요한 역할을 하며, 실제 사례에서는 이러한 기술들이 결합되어 활용된다.1) 고객 데이터 플랫폼(이하 CDP, Customer Data Platform)CDP는 다양한 출처에서 수집된 고객 데이터를 통합하여, 개별 고객에 대한 360도 관점의 종합적인 프로필을 제공한다. 예를 들어, 고객이 웹사이트에서 어떤 페이지를 방문했는지, 모바일 앱에서 어떤 기능을 사용했는지, 오프라인 매장에서 어떤 상품을 구매했는지를 모두 결합하여 종합적인 고객 프로필을 생성하는 것이다. 이렇게 통합된 고객 데이터를 바탕으로, 머신러닝을 활용하여 고객의 선호도, 구매 패턴, 행동 패턴 등을 종합적으로 분석할 수 있다.2) 예측형 AI(Predictive AI)예측형 AI는 고객의 검색 기록, 구매 패턴, 소셜미디어 상호작용 등 다양한 데이터를 분석하여 고객 니즈와 고객의 미래 행동을 예측하는 인공지능 기술이다. 미국의 패션 스타일 구독 서비스인 스티치픽스(Stitch Fix)는 예측형 AI를 효과적으로 활용하는 대표적인 기업이다. 고객의 취향, 체형, 예산, 구매 목적, 구매 이력, 리뷰, 계절, 패션 트렌드 등의 방대한 데이터를 분석하여 고객의 필요에 가장 적합한 스타일링을 제안한다. 특히, 무료 반품 정책을 통해 고객이 다양한 스타일을 시도하도록 유도하고 피드백을 수집한다.고객의 피드백은 자연어 처리(NLP Natural Language Processing) 기술을 통해 분석된 후, 더욱 정교한 추천을 제공하는 데 활용된다. 또한, 2020년부터 기존 고객을 대상으로 이전에 구매한 아이템과 잘 어울리는 새로운 상품을 추천하는 숍 유어 룩(Shop Your Look) 서비스를 운영하고 있다. 2024년에는 음악 스트리밍 서비스인 스포티파이(Spotify)와 협업하여 개인화된 재생목록에 기반한 패션 스타일을 추천하는 스타일 튠 업(Style Tune Up) 서비스를 출시했다.3) 생성형 AI(Generative AI)생성형 AI는 사전에 학습한 데이터를 바탕으로 사용자의 요구에 맞춰 다양한 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술이다. 마케팅 팀은 생성형 AI를 활용하여 초, 분 단위의 짧은 시간 안에 고객을 위한 텍스트, 이미지, 영상 등 양질의 콘텐츠를 생성할 수 있다.먼저, 이미지 생성 사례를 보자. 2024년, 영국의 제과 기업 캐드버리(Cadbury)는 창립 200주년을 기념하며 생성형 AI를 활용한 맞춤형 포스터를 제작 캠페인을 진행했다. 사용자가 캐드버리의 역대 포스터 중 선호하는 디자인을 선택하고, 자신의 피부색, 성별, 사진 등을 업로드하면, AI가 개인화된 포스터가 제작해 주는 방식이다. My Cadbury Era 캠페인(Source: Cadbury)한편, 생성형 AI가 대화형 AI(Conversational AI)에 적용된 사례도 있다. 2024년 7월, 아마존(Amazon)은 미국 고객을 대상으로 생성형 AI 기반 쇼핑 도우미 루퍼스(Rufus)를 정식 출시했다. 2023년 챗GPT 등장한 이후, 쇼핑 전문 챗봇 시대가 본격적으로 열린 셈이다. 루퍼스는 제품 카탈로그, 고객 리뷰, Q&A, 인터넷 상의 방대한 데이터를 학습한 후, 쇼핑에 특화된 자체 대형언어모델(LLM, Large Language Model)을 통해 고객의 질문에 답한다.예를 들어, “런닝화를 고를 때 중요한 점은 무엇인가요?”와 같은 광범위한 질문부터, “트레일 러닝화와 로드 러닝화의 차이점은 무엇인가요?”와 같은 비교 질문, “이 제품은 내구성이 좋은가요?”와 같은 구체적인 질문에 답변한다. 아마존은 루퍼스를 도입함으로써 고객 편의성을 높이는 동시에, 구매를 망설이는 고객이 더 쉽게 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있다.생성형 AI 기반 쇼핑 도우미 루퍼스(Source: Amazon)* AI 초개인화 2편, 'AI 기반 초개인화의 고객경험 혁신 사례와 과제'는 다음 글에 게시될 예정입니다. <References>· “The Gift of Personalization: AI for Holiday Marketing Magic” December 2024, Bain & Company· “40% of consumers find the ads they see irrelevant; AI-powered personalization can help brands stand out and boost engagement”, December 09, 2024, Bain & Company· “Enhancing the customer journey with gen AI–powered digital twins”, July 30, 2024, Mckinsey· “How generative AI can drive the personalization of products and services”, November 15, 2023, Mckinsey· “How generative AI can boost consumer marketing”, December 5, 2023, Mckinsey· “What is personalization?”, May 30, 2023, Mckinsey· “AI-powered marketing and sales reach new heights with generative AI”, May 11, 2023, Mckinsey· “Walmart’s Generative AI search puts more time back in customers’ hands”, Jan 2024, Walmart· “AI 마케팅 인사이트”, November 2024, 리더스북, 최연미 저· “기업의 판도를 흔드는 AI 초혁신”, October 2024, 매일경제신문사, 장우경 저· “2025 한국이 열광할 세계 트렌드”, September 2024, 시공사 KOTRA 저

  작성자 작성일 04-22 조회 64
• 25

  [시금치] AI랑 수다 떠는 Z세대, 이유가 있다!

  최근 AI 시장은 중국발 딥시크(DeepSeek)의 등장으로 큰 충격을 받았습니다. 현존하는 최고 성능 AI 모델과 비교했을 때 뒤지지 않을 만한 성능을 가졌는데, 훨씬 적은 개발 비용이 들었다고 밝혔기 때문이죠. 만약 사실이라면, 또다른 혁신의 시작이 될 수도 있는데요. 앞으로 더 많은 플레이어들이 AI 경쟁에 뛰어 들며, 생성형 AI 기술은 우리 삶에 더 깊이 들어오게 될 것 같네요.그렇다면 연일 뉴스에 등장하는 AI 챗봇, 일상에서는 어떻게 쓰고 계신가요?많은 분들이 업무나 정보 검색에 주로 사용하실 텐데요. 요즘 Z세대(1990년대 후반~2000년대 초반 생)는 검색 외에도 다양하고 특별하게 쓴다고 합니다. 가장 인기있는 AI 챗봇 활용 영역은 바로, ‘심리 상담’과 ‘소셜’ 입니다.BBC에도 소개된 유명한 심리상담 챗봇 ‘Psychologist’의 경우, 전 세계 이용자들과 무려 1억 9천만 번의 상담을 했어요. 진지한 상담뿐 아니라, 마치 든든한 친구나 부하처럼 어려움이나 불만을 들어주는 소셜 챗봇도 유행인데요. 얼마 전, 국내 커뮤니티에서는 사람보다 더 위로와 공감을 잘 해주는 GPT ‘건달이’가 화제가 되기도 했죠. IGM이 직접 써 본 화제의 GPT ‘건달이’,정말 사람보다 나은데요? 왜 이렇게 인기 있을까요? 안타까운 일이지만, Z세대에게 ‘불안’, ‘우울’은 세대적 특징으로 꼽힐 만큼 일반화되었기 때문입니다. 딜로이트 글로벌 2024 보고서에 따르면, Z세대의 40%가 장기 불황, 사회 갈등, 고립 등 다양한 이유로 인해 ‘항상 또는 대부분 불안감을 느끼고 있다’고 해요.그렇다면 AI와의 대화가 정서적으로 진짜 도움이 될까요? 정답은 ‘그렇다’입니다. 최근 고려대학교와 UNIST(울산과학기술원)가 20대 대학생들에게 한 달간 소셜 챗봇과 대화하게 했더니, 사회적 불안과 외로움이 이전에 비해 눈에 띄게 감소했다고 합니다.AI 챗봇의 정서적 효과를 활용해, Z세대 인재 관리에 힘쓰고 있는 기업도 있습니다. 세계 최대 반도체 파운드리, TSMC인데요. TSMC는 2022년 무려 17.6%라는 높은 신입사원 퇴사율을 마주하게 되었습니다. 긴 근무 시간과 높은 업무 압박감이 원인이었는데요. TSMC는 떠나는 인재들을 붙잡기 위해, 2023년 AI 챗봇 ‘보니(Bonnie)’를 도입했습니다. 보니는 24시간 언제든 신입사원들에게 필요한 정보를 제공하고, 업무 조언과 격려를 해주는 사수이자 동료입니다.보니의 특별한 점은 ‘초개인화’된 대화가 가능하다는 점인데요, 신입 사원들이 사전에 응답한 기대 사항, 역할과 도전 과제, 자기 효능감, 조직문화 만족도에 따라 개인별 맞춤 조언과 격려, 칭찬을 해준다고 합니다. 직접 대면하는 것보다 채팅에 더 익숙하고, 개인에게 딱 맞는 무한 공감이 필요한 요즘 구성원에게 어쩌면 가장 필요한 시스템인 것 같죠?생성형 AI, 아직도 정보 검색할 때만 잠깐 사용해 보셨다면, Z세대처럼 AI의 다양한 쓰임새를 경험해보시면 어떨까요?☞ GPT ‘건달이’와 대화해보고 싶다면 클릭! 매주 금요일, IGM 시금치를 메일로도 받아볼 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 02-07 조회 374
• 24

  [칼럼] AI 시대에도 빛나는 '협상력'

  “1개월 후에 A 기업 담당자와 미팅이 있는데, 협상을 어떻게 해야 할지 알려줘.”인공지능(AI) 에이전트를 활용한 협상 시뮬레이션이다. 요즘 우리 주위에서 흔히 볼 수 있는 장면이다. 실제 기업들의 비즈니스를 위한 대부분의 활동에 AI는 이미 기본 옵션으로 장착돼 결과와 성과에 막대한 영향을 미치고 있다.불과 1년 전만 해도 신선하게 느껴졌던 자동화와 데이터 분석 도구들은 이제 익숙한 단어로 바뀌었다. 이런 빠른 변화 흐름 속에서 AI 에이전트라는 한 단계 진화된 기술이 주목받고 있다. 과거 영화 속 상상에서 경험해 본 ‘나만의 자비스’가 현실화하며 인간의 의사결정을 돕는 주요 도구로 자리 잡고 있다.그런데 거스를 수 없는 AI의 메가 트렌드 속에서 오히려 중요하게 부각되고 있는 능력이 하나 있다. 바로 전략적 의사소통의 핵심인 ‘협상력’이다. AI는 방대한 데이터 분석을 통해 합리적인 의사결정의 가능성을 높이고 있다. 하지만 인간만이 가진 통찰과 감각이 요구되는 딜레마의 영역에서는 여전히 한계와 우려도 커지고 있기 때문이다.기술과 툴(Tool)은 진화하지만 그것을 활용하는 인간의 고유 영역, 특히 사람 간의 상호작용 과정에서는 데이터의 유무만으로는 해결할 수 없다. 판단, 의사결정, 설득, 그리고 상대방과의 공감 및 소통 능력이 그 어느 때보다 중요한 이유다.세계경제포럼(WEF)은 이미 수년 전 향후 10년간 가장 중요한 비즈니스 기술 중 하나로 협상력을 꼽았다. 맥킨지&컴퍼니 등 주요 연구기관 역시 AI 기술의 발전으로 인간과 AI, 그리고 인간과 인간 간의 ‘하이브리드 협업’이 강조되는 시대를 전망하며, 기술 기반의 데이터 활용과 인간적 통찰력이 결합한 ‘협상 능력’의 중요성을 제시하고 있다.최근 한국은행 리포트에서도 ‘사회적 기술과 능력’, 즉 협상력이나 설득력의 중요성이 더 커지고 있음을 언급하며 사회적 능력을 갖출수록 실제 임금도 더 높은 것으로 분석하고 있다.비즈니스 환경도 매우 빠르게 변화하며 복잡성이 증가하고 있다. 문제를 해결하고 조정해 나가는 과정에서 고도화된 커뮤니케이션 능력과 스킬이 필수가 되고 있으며 협상력에 대한 관심 역시 개인과 기업 차원에서 높아지고 있다.기술혁신의 혜택을 극대화하면서도 인간 고유의 능력을 발휘해야 하는 AI 시대, 협상력은 단순한 기술적 숙련을 넘어선 차별화된 경쟁력의 중심에 있다. 그렇다면 AI 시대의 협상력을 강화하기 위해 무엇을 해야 할까. 어떤 것이 더 중요하게 다뤄질까. 세 가지 메시지를 중심으로 살펴보자. 1. 인간 중심의 심리적 통찰AI가 풍부한 데이터를 제공하고 분석을 해준다고 해서 인간의 심리적 요소가 사라지지는 않기 때문이다. 오히려 디지털 시대가 심화하는 여정에서는 인간 고유의, 인간적인 접근 방식이 더욱 큰 가치를 발휘할 가능성이 높다.상대방의 감정, 동기, 우려를 이해하고 이를 바탕으로 신뢰를 쌓는 과정은 AI가 아닌 인간의 영역이다. AI의 힘을 빌릴 수 있으나 결국 소통과 공감의 과정이 핵심이라는 것을 전문가들도 인정하고 있는 현실이다.실제로 하버드 비즈니스 리뷰 리포트에 따르면 “심리적 통찰력을 바탕으로 한 협상가는 갈등 상황에서도 성공 확률이 40% 이상 높아진다”는 결과가 있다. 감정 협상, 감성 협상이라는 키워드가 협상에서 중요해지고 있는 이유다. 최근 글로벌 협상 트렌드에서도 데이터를 활용한 협상 기술의 고도화와 인간적 요소의 균형을 강조하고 있다.2.협상 전략을 디자인하는 능력협상은 과학일까, 예술일까. 과거에 협상을 배우러 온 분들에게 한 질문이다. 그때는 답이 분분했다. 지금은 협상을 잘하는 사람들이 정말 많아졌다. 전체적인 소통 능력이 좋아지고 있다는 것은 매우 바람직하다. 그런데도 협상력의 차이는 크게 발견된다.협상을 잘하기 위한 스킬을 정말로 많이 알고 있음에도 고민하는 분이 있어 호기심이 발동하여 이야기 나누다 보면 아쉬움을 느끼는 점이 바로 전략이 없다는 것이다. 스킬과 기교가 협상을 강하게 만들어주지는 않기 때문이다.굉장히 입체적이고 복잡한 상황에서 다양한 데이터의 가치를 활용해 협상의 큰 그림을 그릴 수 있는가, 협상의 판을 설계하고 스토리를 만들어 나갈 수 있는가가 더 중요하다. 협상가들이 놓치지 않는 핵심이다.딜로이트의 보고서 ‘AI와 협상의 미래’의 일부를 보면 데이터 기반 협상 전략을 활용한 기업은 계약 성사율이 평균 30% 높았다. AI 시대의 성공적인 협상가는 데이터를 활용해 상대방의 관심사와 시장 동향을 정확히 파악하고 스토리를 짜고 이를 바탕으로 협상 테이블에서 주도권을 쥔다. 3. 창의적인 협상 능력 AI 시대에는 기존의 틀에 얽매이지 않고 창의적인 대안을 통해 새로운 해결책을 제시하는 능력이 더 필요할 것이다. 복잡한 상황에서 양측 모두에게 이익이 되는 해결책을 만들어내는 과정이 중요하다.조건의 나열과 분석이 아닌 상대방과 나의 인터레스트와 가치를 들여다보는 접근이 필요하다. 말처럼 쉽지만은 아닌 이유는 창의적인 문제해결이 기존의 성공 방정식과 경험에서 나오기보다는 함께 고민하고 풀어가는 과정에서 기회와 가능성을 갖고 형성되는 것이기 때문이다.AI와 AI 에이전트는 더 빠르게 진화하고 많은 것들을 바꿔 나갈 것이다. 생각하는 방식, 일하는 방식의 변화도 커질 것이다. 이 상황에서 소통의 질과 방식도 변화를 많이 겪을 것이다.많은 이들이 여전히 협상력을 단순한 기술이나 기교로 여긴다. AI 시대의 협상력은 데이터를 기반으로 한 과학적인 접근과 유연함이 주는 인간 중심의 심리적 통찰과 창의적 문제 해결 능력을 결합한 통합적 역량이다. 또한 협상은 단순히 이익을 주고받는 과정을 넘어 양측이 미래를 설계하는 능력이다.혹자는 너무 억지가 아닌가 생각할 수 있다. 어떻게 받아들일지는 개인에게 달렸다. 단, 미래의 경쟁력을 고민하고 있다면 준비할 필요가 있다. AI 시대의 AI 에이전트는 반드시 챙겨야 하는 기술이자 도구이다. 모든 기술이 그래왔듯이 사용자들 입장에서 보편화되고 상향 평준화되는 어느 시점은 반드시 올 것이다. 이러한 것을 예상해 볼 때 더 첨예하게 대립하는 상황을 해결해나가는 협상력은 더 이상 선택이 아닌 필수가 될 가능성이 높다.피터 드러커는 “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 창조하는 것”이라고 했다. AI 시대를 살아가는 우리는 어떤 소통가가 될 것인가. 지금 당신의 협상력은 AI 시대를 위한 준비가 되어 있는가.김광진 IGM세계경영연구원 교수 * IGM 한경비즈니스 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 01-08 조회 530
• 23

  [칼럼] 스포츠의 미래, AI가 답하다

  선수 발굴과 전략 수립 돕는 ‘AI 감독’이제 감독의 직감과 경험에 더해, AI에 기반한 의사 결정이 승부를 결정짓는 시대다. AI는 선수 발굴과 배치에서부터 경기 전략과 전술 수립까지 감독 역할을 폭넓게 지원하고 있다. 스페인 프로축구 구단인 세비야 FC는 ‘스카우트 어드바이저(Scout Advisor)’라는 생성 AI(Generative AI) 스카우팅 시스템을 개발해 기존 영입 방식을 완전히 변화시켰다. 기존에는 한 선수를 검토하는 데만 200~300시간이 필요했고, 유망주를 대상으로 20만 개 이상의 보고서를 정리해야 했다. 이제 생성 AI 덕분에 검색 한 번으로 적합한 인재를 찾을 수 있다.예를 들어, 스카우터가 “드리블 능력이 뛰어난 ‘측면 공격수(winger)’를 찾아줘”라고 원하는 선수의 특징을 검색하면 AI가 관련된 선수 목록을 생성하고 각 선수에대한 스카우팅 보고서까지 요약해 준다. 자연어 처리와 거대 언어 모델(LLM)을 사용해 선수 발굴의 정확성과 효율성을 높인 것이다. 특히 슈팅 시도, 패스 성공률 같은 정량적 데이터뿐 아니라, 선수의 태도나 팀 철학과 일치 여부 등 정성적 데이터까지 모두 쉽게 분석할 수 있어서 구단은 수백만달러에 달하는 투자를 보다 자신 있게 결정할 수 있다.AI는 상대적으로 디지털 기술 활용에 대한 저항이 큰 테니스 종목에서도 혁신을 일으키고 있다. 특히 경기 전략을 수립하는 데 AI 힘이 크게 발휘되고 있는데, 그 예로 세계 여자테니스 국가 대항전인 ‘빌리 진 킹 컵(Billie Jean King Cup)’이 있다. 이 대회는 다른 테니스 대회와 달리, 경기 중 코칭받는 것을 허용하고 있고 선수도 교체할 수 있다. 그래서 선수 경기력을 실시간으로 분석하면서, 상황에 맞춰 전략이나 전술을 조정하는 게 매우 중요하다. 국제테니스연맹(ITF)은 마이크로소프트(MS)와 협업해 개발한 AI 기반 실시간 분석 플랫폼을 활용하고 있다.AI는 공 추적 카메라와 3D 레이더 시스템을 통해 선수의 움직임과 공의 속도 등에 대한 데이터를 생성한다. 팀은 사전에 준비한 전략으로 얼마나 성과를 거두고 있는지 대시 보드를 통해 확인하고, 경기 중 중요한 순간마다 어떻게 작전을 변경할지 더 나은 의사 결정을 할 수 있다. AI 기반의 테니스 경기력 분석 플랫폼(Source: Microsoft)선수의 경기력을 극대화하는 ‘AI 코치’AI는 코치처럼 선수의 훈련 방식과 영양 섭취를 최적화하고, 부상 예방, 장비 개선 등 다양한 방식으로 경기력을 향상하는 데 도움을 준다. 선수 간 격렬한 충돌이 잦은 미국 프로풋볼리그(NFL)는 AI 기반 플랫폼인 ‘디지털 애슬릿(Digital Athlete)’을 통해 선수의 부상 가능성을 예측하고 있다. 가상공간에서 선수의 디지털 복제본을 생성하고, 헬멧과 장비에 부착된 RFID(무선 주파수 식별 장치), 경기장 내 추적 카메라 등에서 추출한 데이터를 기반으로 수백만 개의 시뮬레이션을 실행한다. 예를 들어, 다른 헬멧을 썼을 때 결과는 어떻게 달라지는지, 다른 경기장이나 다른 날씨 상황에서 경기했다면 어떤 차이가 있는지 등 선수 안전에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 개인화된 부상 예방 솔루션을 제공하거나 이상적인 훈련 양을 결정해 부상 가능성을 줄일 수 있다.또한, 디지털 애슬릿의 핵심 기술 중 하나인 AI 기반의 ‘3D 자세 추정(Pose Estimation)’ 기술은 선수의 관절 위치를 3D로 보여주는데, 선수가 어떻게 움직일 때 특정 부상으로 이어질 수 있는지 그 원인을 효과적으로 파악할 수 있다. 디지털 애슬릿은 지난해 시즌부터 처음으로 NFL의 32개 모든 팀에 도입돼 선수가 최상의 경기력을 발휘하는 데 도움을 주고 있다.선수 부상 가능성 예측 플랫폼, '디지털 애슬릿'(Source: NFL)팬의 관람 경험을 혁신하는 ‘AI 중계’AI 기반 중계 기술은 스포츠 방송과 관중의 경험까지도 변화시키고 있다. AI가 접목되는 중계 영역은 다양한데, △득점 가능성 등을 예측해서 보여 주는 ‘실시간 예측 시스템’ △팬의 관심사에 맞춰 주요 장면을 알아서 편집해 주는 ‘하이라이트 영상’ △사람 중계진을 보조하는 ‘AI 캐스터’ △카메라가 경기 촬영부터 송출까지 척척 하는 ‘무인 중계 시스템’ 기술 등이 있다.올여름에 프랑스 파리에서 열린 올림픽 기간, 미국의 올림픽 독점 중계사인 NBC는 맞춤형 중계 요약 서비스인 ‘일일 올림픽 하이라이트’를 제공했다. 구독자는 NBC의 온라인 동영상 서비스(OTT) 플랫폼인 ‘피콕(Peacock)’에서 관심 있는 경기를 선택하고, 경기의 비하인드 스토리나 화제가 된 순간 등 보고 싶은 하이라이트 유형을 미리 설정했다. 이렇게 하면 경기 다음 날 바로, AI가 편집한 나만의 하이라이트 영상을 볼 수 있다.특히 AI로 재현한 미국의 전설적인 스포츠 캐스터인 알 마이클(Al Michael)의 목소리가 담겨 경기 영상의 몰입도를 더욱 높였다. 피콕 직원은 이 AI 음성이 선수 이름을 정확히 발음하는지, 중계 흐름이 자연스러운지를 사전에 검토해 품질을 높였다. 피콕 사장인 켈리 캠벨(Kelly Campbell)은 “스포츠와 기술을 결합해 팬에게 그 어느 때보다 개인화된 올림픽 경험을 제공한다”며 초개인화 시대에 맞춘 새로운 경험을 강조했다.AI 기반의 하이라이트 영상 서비스(Source: Peacock, NBC Universal)앞으로 스포츠 팬덤이 커지고 기술이 발전하면서 스포츠와 AI의 융합은 더욱 가속화될 것이다. 각본 없는 드라마인 스포츠가 각본이 있어야 힘을 발휘하는 AI와 만나 앞으로또 어떤 시너지를 낼까. 우리가 속한 산업은 스포츠 산업과 만나면 어떤 힘을 발휘할 수 있을까. 무궁무진한 기회를 상상해 보자.이정민 IGM세계경영연구원 인사이트연구소 책임연구원* IGM 이코노미조선 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 11-18 조회 643
• 22

  [칼럼] 생성 AI 업무 혁명! 성공적인 도입을 위한 …

  2016년, 구글 딥마인드 인공지능(AI) 프로그램 ‘알파고’와 이세돌 9단의 바둑 대결은 AI 시대의 본격적인 도래를 알린 중요한 사건이다. 당시 일각에선 AI가 인간 능력을 넘어설 뿐만 아니라, 인간 일자리까지 위협할 수 있다는 두려움을 품었다. 그러나 시간이 지나면서 AI는 위협이 아닌 혁신의 도구로 자리 잡기 시작했다. 특히 최근 등장한 생성 AI(Generative AI)는 혁신을 더욱 가속화하고 있다.과거에는 기술 개발과 도입에 높은 수준의 전문성과 자원이 필요했기 때문에, 기술혁신은 주로 대기업과 전문가의 전유물이었다. 하지만 생성 AI는 기술적 장벽을 허물며 중소기업과 일반인도 혁신의 주체가 될 기회를 제공하고 있다. 이처럼 생성 AI는 이제 다양한 산업 분야에서 기업과 일반인 모두가 업무 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 다음 사례는 이러한 변화를 잘 보여주고 있다.중소기업 경쟁력 강화하는 AI한 철강 중소기업 A사는 생성 AI를 활용해 스마트 팩토리를 구축하고, 설비 관리 시스템을 고도화해 불순물 관리를 더욱 정교하게 진행하고 있다. 철강 생산에서 불순물 제거는 제품 품질을 좌우하는 핵심 과정으로, 이 기업은 생성 AI 기반의 실시간 데이터 분석과 예측 모델을 통해 설비 고장이나 성능 저하를 사전에 감지하고 신속하게 예방 조치를 하고 있다. 또한, AI 통합 제어 시스템을 통해 철강 생산의 연속 작업을 효율적으로 관리해 생산 중단을 최소화하고 있다. 이로써 수율을 향상하는 동시에 인건비 절감 효과도 크게 거뒀다.또한, 한 전자상거래(이커머스) 중소기업 B사 역시 생성 AI를 적극 활용해 수요 예측과 배송 효율성을 크게 개선하고 있다. 이커머스에서 빠르고 정확한 배송은 중요한 경쟁 요소다. 이커머스 업체가 자체적으로 데이터 수집 및 분석 시스템을 구축해 날씨, 요일, 프로모션 등 다양한 데이터를 분석하고, 지역별 주문량을 정확하게 예측하고 있다. 이를 통해 불필요한 상품 폐기를 줄이고, 재고 관리의 효율성을 높여 손실을 최소화하고 있다. 생성 AI 도입으로 주문과 배송 과정의 정확도를 높여 고객 만족도 또한 크게 향상할 수 있었다. 이 두 사례는 중소기업이 생성 AI를 활용해 생산성과 효율성을 높인 구체적인 방법을 보여준다.개인 업무 혁신과 효율성 제고생성 AI는 기업뿐만 아니라 개인의 업무 혁신에서도 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들어, 한 물류 회사의 직원은 생성 AI를 도입해 기존에 8시간이 걸리던 업무의 대부분을 자동화했다. 생성 AI가 주문 및 재고 관리, 보고서 작성 같은 반복적인 작업을 대신 처리하면서 그 직원은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있었다. 이는 생성 AI가 단순히 시간을 절약하는 도구를 넘어, 업무 질을 높이는 역할을 하고 있음을 보여준다.또한, 한 금융그룹의 직원은 생성 AI 기반의 챗봇을 사용해 내부 고객 응대 업무를 자동화했다. 챗봇이 자주 묻는 말에 신속하게 답변해 주면서, 직원은 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있었다. 이로 인해 업무 효율성이 크게 높아졌고, 고객 응대의 품질 또한 향상됐다. 더불어 K자동차그룹의 엔지니어링팀은 챗GPT 같은 생성 AI를 활용해 복잡한 물리 문제 해결 도구를 개발했다. 이를 통해 복잡한 계산과 시뮬레이션 작업을 자동화하면서, 차량 설계와 시험 과정에서 발생하는 문제를 빠르게 해결할 수 있게 됐다.생성 AI는 이제 선택이 아니라, 기업이 살아남고 성장하기 위한 필수 도구가 되고 있다. 2024년 딜로이트 조사에 따르면, 응답자의 79%가 향후 3년 이내에 생성 AI가 기업 변화를 주도할 거라고 답했다. 이는 생성 AI가 단순한 기술적 선택을 넘어서, 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있는 것을 보여준다. 하지만 생성 AI 도입은 기술 자체의 잠재력만으로는 그 효과를 발휘할 수 없다. 기업이 이 기술을 성공적으로 정착시키고 그 성과를 극대화하기 위해서는 명확한 교육 전략이 뒷받침돼야 한다.맥킨지의 성공적 AI 도입 위한 조언맥킨지는 지난 5월 ‘사회적 이익을 위한 AI (AI for social good)’라는 제목의 보고서에서 기업이 성공적으로 AI를 도입하려면 ① 생성 AI 리터러시 확장 ② 기술적 전문성 및 데이터 활용 역량 강화 ③ 윤리적 리스크 관리 교육, 세 요소에 집중해야 한다고 강조했다. 이에 필자는 맥킨지가 제시한 이 세 요소를 실제 기업 환경에 맞게 적용할 수 있는 구체적인 교육 방안을 제안하고자 한다.우선, 생성 AI 리터러시는 단순히 AI의 개념적 이해를 넘어서, 실질적으로 이를 업무에 적용하는 능력을 의미하는 말이다. 기업 내 모든 직원이 생성 AI의 핵심 개념과 활용 방법을 충분히 이해하고 실무에 적용할 수 있어야만 기술 도입의 효과를 극대화할 수 있다. 이를 위해 단순한 이론 학습을 넘어 부서별 역할에 맞춘 맞춤형 교육 프로그램이 필수다.초기 단계에서 직원이 AI 기술에 대한 신뢰를 구축하고, 실제 업무에 적용할 수 있도록 실습과 워크숍을 중심으로 구성된 체계적인 학습이 이뤄져야 한다. 특히, 단계별로 설계된 교육 커리큘럼을 통해 직원이 AI 시스템의 작동 원리와 그것이 기업의 비즈니스 프로세스에 미치는 영향을 명확히 이해할 수 있도록 해야 한다. 기본 개념에서부터 고급 활용까지 유연하게 설계된 학습 체계는 기업의 전략적 요구와 상황에 맞춰 조정될 수 있으며, 이를 통해 AI 도입 초기부터 실질적인 성과를 도출할 수 있다.기술적 전문성과 데이터 활용 역량 강화도 중요하다. AI 도입 성공 여부는 기술적 전문성을 확보하고 이를 실제 비즈니스 환경에 적용할 수 있는 역량에 크게 좌우된다. 기술적인 이해와 함께, AI의 한계와 가능성을 명확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해 고급 AI 기술을 학습하고 실질적인 문제 해결 능력을 배양하는 맞춤형 교육 프로그램이 필요하다. 이 프로그램은 단순히 이론적인 교육에 그치지 않고, 프로젝트 기반의 실무 중심 학습을 통해 직원이 실제로 AI 기술을 업무에서 활용할 수 있도록 설계돼야 한다. 특히 데이터 관리 역량은 AI 성과에 중요한 변수로 작용한다. 데이터 품질은 AI 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 윤리적 리스크 관리 교육도 필요하다. AI가 편향된 데이터를 학습할 경우 그 결과는 왜곡될 수 있으며, 이는 기업의 평판과 신뢰도에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI 시스템을 도입하는 기업은 편향된 데이터의 식별과 교정 방법에 대한 체계적인 교육을 필수적으로 시행해야 한다. 실무 중심의 사례 학습을 통해 실제 발생한 윤리적 문제를 분석하고, 이를 예방할 수 있는 실질적인 방법을 제공하는 것이 윤리 교육의 핵심이다. 더 나아가 AI와 관련된 법적 규제와 사회적 책임에 대한 교육을 강화해, 직원이 AI 사용 시 발생할 수 있는 윤리적 문제를 명확히 인식하고 이에 대비할 수 있도록 해야 한다.결국, AI 도입을 성공으로 이끄는 핵심 요소는 단순한 기술 도입이 아닌 그 기술을 활용할 수 있는 조직 역량의 강화에 있다. 앞에서 언급한 세 가지 핵심 교육 요소를 통해 기업은 생성 AI의 잠재력을 극대화하고, 이를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있다. 이러한 교육 전략은 기업의 장기적인 경쟁력 확보와 디지털 전환의 성공을 위한 초석이 될 것이다. 생성 AI의 도입은 단순한 기술혁신을 넘어 조직과 개인 모두에게 새로운 가능성을 열어주는 중요한 전환점이다. 생성 AI가 반복적이고 소모적인 업무를 처리하는 동안 우리는 더 창의적이고 전략적인 문제에 집중할 수 있게 된다. 진정한 혁신은 생성 AI 자체에 달린 것이 아니라, 이를 얼마나 효과적으로 활용해 가치를 창출하느냐에 달려 있다. 생성 AI와 인간의 협력은 미래를 이끌어갈 필수적인 동력이며, 이를 잘 활용하는 이들이 결국 새로운 경쟁력을 갖게 될 것이다.장유정 IGM세계경영연구원 디지털인재혁신본부 책임연구원* IGM 이코노미조선 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 10-21 조회 1043
• 21

  [프리즘] 스포츠테크 혁명(2/2) : AI 심판, 중…

  * ‘스포츠테크 혁명, AI in Sports’는 2회차로 연재됩니다. 이전 글은 1편을 참고해주시기 바랍니다.경기장 안팎에서 활약하는 AI 사례(3) 공정한 판정을 돕는 ‘AI 심판’오심도 경기의 일부일까? 이제 그 말이 통하지 않을 수 있다. AI 기술은 인간 심판의 눈으로 볼 수 없는 찰나의 순간까지도 포착하여 더욱 공정하게 판정하도록 보조하고 있기 때문이다. 특히 0.0001초 차이로 희비가 엇갈리는 스포츠이기에 승부를 가리는 데 있어서 AI의 역할은 더욱 중요해질 전망이다.그동안 야구에서 판정 논란이 많은 것 중 하나는 ‘스트라이크-볼’ 판정이었다. 스트라이크인지 볼인지 판단하는 것은 전적으로 인간 심판의 감각에 의존하기 때문에 일정할 수도, 객관적일 수도 없기 때문이다. 특히 스트라이크존은 3차원(3D) 공간인데, 심판은 인간이기에 2차원으로 볼 수밖에 없어서 포수의 포구 시점에서 판정을 내릴 수밖에 없는 한계가 있었다. 우리나라 프로야구리그 KBO는 2024년 시즌부터 ‘스트라이크-볼’ 판정을 AI에게 맡겨 일관성과 공정성을 높이고 있다. 이 기술은 ‘자동투구판정 시스템(Automatic Ball-Strike System, ABS)’으로, 1군 리그에 도입하는 것은 전 세계 최초이다.ABS란, 야구장에 설치된 3대의 카메라가 공 궤적을 추적하면 AI가 스트라이크존 기준에 따라 스트라이크인지 볼인지 판독하는 기술이다. 주심은 이어폰을 통해 ABS 판정을 실시간으로 전달받은 뒤, 사인을 내린다. KBO는 ABS 도입 전, 19개의 시범경기에서 ABS 추적 성공률이 99.9%에 달한다고 밝혔다. 심판들은 판정 실수가 생중계될 때마다 쏟아지는 비난과 심리적 압박감에서 벗어날 수 있어서 도입을 지지하는 추세다. 야구팬들 또한 억울한 볼 판정이 없어질 것이라는 기대감을 안고 있다. ABS가 스트라이크-볼을 측정(Source: KBS News)체조도 판정시비가 많은 종목이다. 빠르게 움직이는 선수의 기술 수행도와 예술성을 평가하는 종목 특성상, 인간의 편향이나 불완전함이 점수에 반영될 수 있기 때문이다. 이에 체조계에서는 심판을 보조하여 판정 논란을 줄이고자 2019 세계선수권 대회부터 AI 심판인 ‘판정지원시스템(Judging Support System, JSS)’을 도입했다. JSS는 AI 기반으로 선수의 미세한 움직임까지 포착하고, 점프나 회전수 등 기술 수행 정확도를 분석하여 채점한다. 이 기술은 올림픽 최초로, 이번 2024 파리 올림픽에 등장했다. 다만, 전적으로 JSS에게 평가를 맡기지 않고, 심판의 판정에 대해 이의를 제기하거나, 심판의 의견이 나뉠 경우 JSS에게 도움을 받을 수 있다. 국제체조연맹과 일본 IT사 ‘후지쯔(Fujitsu)’가 공동 개발한 AI 기반의 ‘판정지원시스템’(Source: Fujitsu)(4) 팬의 관람 경험을 극대화하는 ‘AI 중계’AI 기반 중계 기술은 스포츠 방송과 관중의 경험까지도 변화시키고 있다. AI가 접목되는 중계 영역은 다양한데, ▲득점가능성 등을 예측해서 보여주는 ‘실시간 예측 시스템’, ▲팬의 관심사에 맞춰 주요 장면을 알아서 편집해주는 ‘하이라이트 영상’, ▲사람 중계진을 보조하는 ‘AI 캐스터’, ▲카메라가 경기 촬영부터 송출까지 척척 하는 ‘무인 중계 시스템’ 기술 등이 있다.다채로운 중계 화면으로 팬들의 눈길을 사로잡고 있는 사례가 있다. 아마존 프라임 비디오(Amazon Prime Video)는 미국 NFL 경기 중 하나인 ‘Thursday Night Football(TNF)’에서 AI 기반으로 각 팀의 득점 찬스 기회, 패스 성공확률 등 경기상황을 실시간으로 예측해 보여준다. AI는 3만 5천여 개의 경기와 선수들의 움직임 패턴 데이터를 학습했으며, 선수의 어깨패드에 삽입된 RFID(무선 주파수 식별장치)를 통해 가속도, 방향, 위치 등 데이터를 활용한다. 구체적으로 어떤 기능이 팬의 관람 경험을 극대화하고 있는지 살펴보자.경기 중 수비수들이 어떻게 움직일지 예측해서 빨간 원으로 표시하는 ‘수비 알림(Defensive Alert)’ 기능이 있다. 가령, 공격팀의 최전방 포지션인 ‘센터’ 선수가 경기의 사령관인 ‘쿼터백’에게 공을 전달할 때, 이 공격을 방해하려는 수비수를 예측해 빨간 원으로 표시해준다. 특히, 공격을 자주 방해하는 수비수보다는, 평소 방해하지 않다가 예상치 못하게 방해하려는 수비수를 찾아내도록 설계되었다. 이를 통해 팬들은 경기 중 상대 선수의 의외의 움직임을 잘 예측할 수 있어 더욱 흥미진진하게 관람할 수 있다.빨간 원과 비슷하게 녹색 원으로 표시되는 ‘주요 타겟(Prime Targets)’ 기능도 있는데, 이는 패스를 받으려는 공격수 선수를 예측해서 보여준다. 수비수와의 거리를 벌려 패스 받을 공간을 만들어내는 선수를 추적해 이 원을 표시한다. 아마존 프라임 비디오의 수석 코디네이팅 프로듀서인 베시 라일리는 “AI 기술을 활용해 경기의 숨은 디테일을 전달해서 팬들이 경기를 더 잘 이해하도록 하는 것이 목적이다"라며, 단순히 경기 결과의 승패를 떠나 경기 과정 그 자체에서 더 즐거운 경험을 주는 데 초점을 맞추고 있다.NFL 경기 중 AI가 선수들의 움직임을 분석해 중계 화면에 실시간으로 표시해줌(Source: Amazon)AI로 무장할 미래 스포츠, 어떤 기회를 발견할 것인가?이제 스포츠 현장은 AI를 필두로 신기술이 펼쳐지는 무대가 되었다. AI가 진화할수록 스포츠 산업에서의 영향력이 커지고 있는 것은 자명한 사실이다. 위 사례에서 보았듯이, AI는 이미 많은 분야에서 사람을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있다.이와 동시에, 스포츠 산업의 AI 활용에 따른 한계점과 과제들도 새롭게 떠오르고 있다.- 개인화된 스포츠 경험을 위해 데이터 활용과 보호 사이의 균형은 어떻게 맞출 것인가?- 편향된 데이터는 사용되지 않았는가?- 변수가 많은 스포츠 상황에서 AI의 판단 정확성을 어떻게 높일 것인가?향후 AI 과제를 해결해 나가면서 스포츠와 AI의 융합은 더욱 가속화될 전망이다. 각본 없는 드라마인 ‘스포츠’가 각본이 있어야 힘을 발휘하는 ‘AI’와 만나 앞으로 또 어떤 시너지를 낼까? 우리가 속한 산업은 스포츠 산업과 만나면 어떤 힘을 발휘할 수 있을까? 무궁무진한 기회를 상상해보자.<References>· “Three ways AI is changing the 2024 Olympics for athletes and fans”, 2024.7.25, Nature· “IOC and Olympic Movement using the transformative power of AI to redefine the sports landscape”, 2024.7.24, International Olympic Committee· “Artificial intelligence — The MVP for personalizing sports (Sports Industry Outlook 2024)”, PwC· “How AI-powered recruiting helps Spain’s leading soccer team score”, 2024.5.21, IBM· Artificial Intelligence in Sports Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report, by Component, by Deployment Model, by Technology, by Application, by Game Type : Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-2032, 2024.2, Allied Market Research· “Building a digital athlete: Using AI to rewrite the playbook on NFL player safety”, 2024.2.1, National Football League· “Transforming Player Scouting With IBM’s Generative AI”, 2024.1.23, Sevilla FC· “Judging Support System Co-development with FIG”, Fujitsu· “Can AI Score Big In The Future Of Sports? Five Key Trends Shaping The Industry”, 2023.9.27, Forbes· “올림픽 경기의 시간 측정을 책임져 온 오메가의 자긍심”, OMEGA· “모빌리티 기술로 금빛 물든 1.3초의 승부”, 현대자동차그룹

  작성자 작성일 09-23 조회 1283
• 20

  [프리즘] 스포츠테크 혁명(1/2) : AI 감독, 코…

  스포츠 역사를 뒤바꾼 역대 기술들이 있다. 1948년 생모리츠 올림픽에서 처음 등장한 ‘전자계측’ 기술은 센세이션을 불러 일으켰다. 이때부터 인간 심판 대신 기계가 선수의 결승 통과 시간을 알려주면서, 심판이 리본을 들고 결승선에 서있는 일은 사라졌다. 1964년 인스부르크 올림픽에서는 시청자가 스포츠를 즐기는 방식을 완전히 바꾸었다. 중계 화면에 선수들의 기록을 ‘실시간으로 보여주는 기술’이 처음 도입되었기 때문이다. 1968년 멕시코시티 올림픽에서는 수영 종목에 ‘전자식 터치패드’가 등장하면서 또 한 번의 혁신이 일어났다. 심판이 아닌, 선수가 직접 시간을 멈춰 기록하는 시대가 열린 것이다. 이미 보편화된 ‘VAR(비디오 판독 기술)’도 2018년 러시아 월드컵에서 처음 도입되어 판정 정확도를 한층 높였다. 이처럼 스포츠 역사는 수많은 기술과 함께 발전해왔다. 앞으로 스포츠 역사를 뒤흔들 기술은 무엇일까?바로 인공지능(AI)이다. AI 기술은 감독, 선수, 심판, 중계진, 팬덤은 물론, 테크기업, 광고계 등 스포츠 생태계 전반에서 활약하고 있다. 스포츠 산업이 AI로 어떻게 디지털 변신을 꾀하고 있는지, 실제 어떻게 스포츠 경험을 향상시키고 있는지 살펴보자.스포츠, AI와 만나다!AI가 이끄는 스포츠테크 시장의 성장그동안 스포츠 산업에 다양한 신기술을 접목하려는 시도는 늘 있어왔다. 하지만 2022년 오픈AI의 챗GPT가 출시된 후, 여느 산업처럼 스포츠 산업에서도 AI의 활용 시도가 더욱 활발해지면서 스포츠 산업은 진정한 ‘스포츠테크’의 모습으로 탈바꿈하고 있다. AI 기술은 스포츠 산업의 전 영역에서 활용되면서, 감독의 전략, 선수의 경기력, 관중 경험, 심지어 평가방식까지도 뒤바꾸고 있다.국제올림픽위원회(IOC) 토마스 바흐 위원장은 “올림픽 역사상, 2024 파리 올림픽에서 처음으로 AI가 주목받을 것입니다.” 라고 발표한 바, 실제 올림픽에서 AI 활용 사례를 180건 이상 선보이며 AI를 통한 스포츠 산업의 발전 가능성을 열어주었다.글로벌 리서치 기업, 얼라이드 마켓 리서치(Allied Market Research)에 따르면, 스포츠 분야에서 글로벌 AI 시장은 2023년부터 연평균 30.1%씩 성장해 2032년에는 297억 달러(약 41조원) 규모로 커질 것으로 전망한다. 스포츠 산업에서의 글로벌 AI 시장 규모 (Source: Allied Market Research/ IGM 이미지 구성)경기장 안팎에서 활약하는 AI 사례AI는 선수발굴부터, 전략 및 전술 결정, 경기력 향상, 판정과 중계, 팬들의 스포츠 경험까지 전 영역에 걸쳐 혁신을 일으키고 있다. 각 영역별 AI 활용 사례를 살펴보자.(1) 선수발굴부터 전략수립까지 판단에 도움주는 ‘AI 감독’이제 감독의 직감과 경험만이 아닌, 디지털 기술에 기반한 의사결정으로 승부가 갈리는 시대다. AI는 뛰어난 선수를 발굴하고 배치하는 것부터 경기 전반의 전략과 전술을 수립하는 것까지 감독의 역할을 지원하고 있다.스페인 프로축구 구단인 세비야 FC는 그동안 엄청난 양의 스카우팅 보고 서류들로 골머리를 앓아왔다. 20~25명으로 구성된 스카우트 팀은 매일 선수의 훈련과 경기를 관찰하면서 데이터를 기록하는데, 한 선수당 40여개의 보고서가 나오고 이를 검토하는 데만 200~300시간이 소요됐기 때문이다. 세비야 FC는 영입방식을 혁신하고자, 글로벌 IT사 IBM과 함께 생성형 AI 스카우팅 시스템인 ‘스카우트 어드바이저(Scount Advisor)’를 개발했다.AI는 득점시도, 패스 성공률, 속도와 같은 정량적 데이터는 물론, 선수의 태도, 팀 철학과의 일치여부 등 정성적 데이터까지 모두 분석하여 유망주를 식별한다. 특히 자연어 처리와 대규모 언어모델(LLM)을 사용해 선수 식별의 정확성과 효율성을 높였다. 예를 들어, 스카우터가 “드리블 능력이 뛰어난 측면 공격수(윙어, Winger)를 찾아줘.” 라고 원하는 선수의 특징을 검색하면, AI가 관련된 선수 목록을 생성하고 각 선수에 대한 스카우팅 보고서까지 요약해준다.세비야 FC 디렉터 빅토르 오르타(Victor Orta)는 “우리는 절대 데이터만으로 선수를 영입하지 않겠지만, 그렇다고 데이터를 사용하지 않고 영입할 일도 없을 것이다.”라며 인간의 판단력과 데이터 기반의 AI 분석을 결합해 인재영입에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있음을 강조했다. ”드리블 능력이 뛰어난 측면 공격수” 입력 시, AI가 선별한 선수 리스트 (Source: IBM, Sevilla FC)AI 기술이 고도화되면서 모바일 폰 하나로 전 세계 어디에서나 스포츠 유망주를 발견할 수 있게 됐다. 국제올림픽위원회(IOC)과 인텔(Intel)이 공동 개발한 AI 기반의 ‘스카우팅 앱’이 대표적인 사례다. 사용자가 휴대폰이나 태블릿으로 달리기, 점프, 팔굽혀펴기 등 운동 동작을 수행한 영상을 앱에 업로드하면, 이 영상은 클라우드로 전송되고, AI가 운동 능력을 분석해 올림픽 선수가 될 잠재력 있는 유망주를 가려낸다.이 기술은 2026년 청소년 올림픽이 개최되는 세네갈에서 지난 3월에 시범 도입되어, 세네갈 청소년 1000여명 중에서 48명이 선발되었다. 이들은 앞으로 세네갈 국가올림픽위원회가 운영하는 훈련 프로그램에 참여할 예정이다. IOC와 인텔은 이 기술을 통해 외딴 지역에서도 재능 있는 인재를 쉽게 발굴 및 육성할 수 있고, 아이들도 꿈을 실현할 기회를 얻음으로써 스포츠 접근성이 늘어날 것으로 예상한다고 밝혔다.스포츠 인재를 발굴하는 AI 스카우팅 앱 (Source: IOC, Intel)(2) 선수 경기력을 강화하는 ‘AI 코치’AI 기술은 마치 코치처럼 선수의 훈련방식이나 영양섭취를 최적화하는 것부터 부상 예방, 맞춤형 스포츠웨어 제작 및 장비 개선까지 다양한 방식으로 퍼포먼스 향상에 도움을 주고 있다.손에 땀을 쥐게 하는 1.3초의 찰나의 순간에 승패가 갈리는 양궁. 이번 2024 파리 올림픽에서 사상 최초로 한국 양궁 대표팀은 5종목 모두 석권했다. 한국 양궁이 강한 것은 공정한 선발, 훈련비용 지원 등 여러 비결이 있지만 AI 기술을 활용한 훈련도 메달 획득을 도왔다. 현대자동차그룹이 로봇팔에서 영감을 받아 개발한 ‘AI 슈팅로봇’은 바람 세기와 방향, 화살 점수 분포를 감지해 조준점을 스스로 조정하면서 활을 쏜다. 로봇의 적중률은 평균 9.65점 이상으로, 선수들은 훈련 파트너가 부재하더라도 로봇과 일대일로 겨루면서 실전 감각을 키울 수 있다.극도의 압박감 속에서 평정심을 유지하는 능력도 양궁 종목에서 매우 중요한 요소다. 미세한 흔들림 없이 활시위를 당길 수 있기 때문이다. 2020 도쿄올림픽에서 심박수가 160BPM 이상 치솟던 김제덕 선수, 2024 파리 올림픽에서는 60~90BPM으로 휴식 상태의 심박수를 유지하며 많은 사람들의 관심을 끌었다.그 비결은 시끄러운 경기장에서의 소음 적응 훈련, 체력단련, 명상 등 반복적인 훈련과 더불어, AI 기반의 심박수 측정 장치가 마인드 컨트롤 능력을 향상시키는 데 큰 도움을 준 것이다. 이 장치는 선수에게 센서를 부착하지 않고, 미세하게 변하는 얼굴색을 카메라로 감지하여 심박수를 측정한다. 심박수는 실시간으로 화면에 표시되기 때문에, 선수들은 자신도 알아차리지 못했던 긴장상태를 파악할 수 있고, 누적된 데이터를 바탕으로 개인별 맞춤 훈련을 할 수 있다. ‘개인 훈련용 슈팅 로봇’과 ‘비전 기반 심박수 측정장치’ (Source: 대한양궁협회, 현대자동차그룹)이제 스포츠를 즐기는 아마추어 선수도 AI 기술 덕분에 쉽게 코칭 받으면서 실력을 키울 수 있다. 골프 스윙분석기로 북미 시장 점유율 1위를 차지하는 ‘플라이트스코프(flightscope)’는 세계 최대 골프전시회 2024 PGA 쇼에서 ‘배저(Badger AI)’를 공개했다.배저 AI는 전 세계 골프장의 온도, 습도, 바람 등을 분석해 코스를 어떻게 공략할지, 클럽(골프채)을 무엇으로 선택할지 조언한다. 또한 스윙 데이터 기반으로 개선점을 진단하여 맞춤 트레이닝을 제공한다. 예를 들어, “방금 이 세션을 두 달 전 첫번째 레슨과 비교해줄래?” 등과 같이 질문하면, 누적된 데이터 기반으로 대답해준다. 이처럼 정교해진 AI 코칭 덕분에 아마추어 골퍼도 프로 골퍼처럼 언제 어디서든 체계적인 훈련을 받을 수 있게 됐다. 플라이트스코프의 헨리 존슨(Henri Johnson) 회장은 "사람들이 직접 데이터를 보고 이해하는 것은 너무 어렵다.”면서 “골프 천재인 AI 친구에게 물어보면서 레슨까지 받을 수 있다.”고 강조했다.* AI 감독과 코치 사례에 이어서, AI 심판 및 중계와 관련된 사례는 다음 글에서 보실 수 있습니다.

  작성자 작성일 09-23 조회 1288