출처 : SONOW
차별화의 시작: 고유 요구와 맥락 반영
대규모 언어 모델(LLM)의 확산으로 챗봇, 마케팅 이메일 작성 등 표준화된 기능이 누구에게나 제공되고 있지만, 이는 더 이상 경쟁 우위가 아니다. 전문가들은 기업이 비즈니스 고유의 맥락과 요구를 반영한 특화형 AI 적용 영역을 찾아야 한다고 강조한다. 예컨대 공급망 재편, 친환경 제품 개발, 복잡한 규제 대응 등 기업별 과제를 모델링하고 최적화하는 접근이 필요하다.
데이터 제약 극복 전략
Ikigai Labs는 기업의 AI 도입 장애물로 '데이터 부족과 불완전성'을 꼽았다. 완벽한 데이터를 기다리는 대신 제한적·희소 데이터에서도 작동하는 솔루션을 적용해 빠른 학습과 변화 관리가 가능하도록 해야 한다. 자체 데이터 기반 모델 학습, 투명한 결과 산출, 규제 준수까지 확보하면 보안과 비용 문제도 완화할 수 있다.
전문가 감독과 협업
규제가 엄격한 산업에서는 AI의 독자적 의사결정이 제한적이므로, 전문가 감독·검증·강화 학습이 필수다. 인간 전문 지식을 AI 워크플로우에 통합함으로써 잘못된 판단을 방지하고, 지속적으로 결과 품질을 개선할 수 있다. 이는 AI가 소비자 시장에서 성공할 수 있었던 핵심 요인 중 하나로 꼽힌다.
조직 문화와 윤리 거버넌스
생성형 AI의 성공적 도입은 경영진의 강력한 의지, 팀원 교육, 그리고 실험과 행동 방침을 통한 문화적 전환을 요구한다. AI 윤리 위원회와 같은 거버넌스 구조를 마련해 데이터 기밀성, 적법성, 정확성 등을 관리하는 것도 중요하다. Ikigai Labs는 MIT, UC 버클리, 펜실베이니아대 등 저명 인사와 함께 윤리 위원회를 구성해 분기별 권고안을 도출하고 실행에 반영하고 있다.
실제 적용 사례와 전망
제품 카탈로그 최적화로 재고 유지 비용 절감, 병원·소매·서비스 분야 인력 계획과 스케줄링 개선, 사기 탐지와 소비 예측 등 다양한 사례가 등장하고 있다. 전문가들은 향후 시계열 데이터 분석과 희소 데이터 활용 능력이 기업 AI 경쟁력의 핵심 지표가 될 것으로 전망한다.