AI(Gen 티핑 AI)란 텍스트, 오디오, 이미지 등 기존 콘텐츠를 비교 학습해 새로운 창작물을 만드는 인공지능을 말한다. PwC는 이제 AI는 티핑 포인트(Tipping point)( 변화가 누적돼 작은 계기만 있어도 큰 변화가 일어날 수 있는 지점)에 도달했다고 연구결과를 발표했다. ​​AI의 여러 유형 중 하나인 ‘생성형 AI’는 기술성이 높고 사용이 편하다는 장점을 내세우며, 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 업무 방식을 혁신적으로 바꾸고 있다. 동시에 머신러닝, 딥러닝, 지식기반 추론기술 등 기존의 AI 기술도 거듭된 발전을 티핑 통해 조직 내 다양한 업무와 일상적 과제 해결에 활용되고 있는 바, 생산성 제고 및 수익 창출로 이어지는 것은 물론이다. ​현재 AI 기술은 더 이상 소프트웨어 엔지니어와 과학자만의 영역이 아니다. 이미 여러 사람들이 생성형 AI를 한 번쯤, 혹은 여러 차례 사용해 봤을 것이다. 누구든 AI 기반의 챗봇에 간단한 텍스트를 입력하면 콘텐츠를 쉽게 생산할 수 있다. AI는 기술 자체로도 가치가 있지만, 다른 기술과 시너지를 만드는 기반(Enabler)이 돼서 계속 성장 티핑 할 것이다. 이미 다양한 AI 기술이 기업 조직 전반에서 활발히 활용되며, 반복 업무를 대신하는 등 일상적인 과제 를 해결해 생산성을 올리고 있다.​​ 생성형 “AI는 이미 기업의 여러 영역에서 비즈니스 생산성을 증대시키고 효율성을 높이고 있다. 생성형 AI를 필두로, AI는 빠르게 확장될 것이며, 새로운 비즈니스 모델을 구현하고, 업무 방식을 혁신할 것이다.”​ ● 업무 생산성 제고: 생성형 AI는 일상적이고 쉬운 질문에 빠르게 답한다. 어려운 질문에는 적절한 전문가를 안 내해 더 티핑 나은 답변을 얻도록 해준다. ● 의사결정 지원: 데이터 수집, 요약, 분석, 보호, 배포를 지원해 데이터를 더 빠르게 분석하고, 데이터 기반의 의 사결정에 도움을 준다. ● 이해관계자 신뢰: AI는 유지 보수가 필요한 부분을 미리 예측하고, 사이버 보안이나 공급망 관리 감독 등을 자동화하거나 강화할 수 있다. 또한 생성형 AI를 통해 데이터 및 보고서의 생성, 요약, 검증 등을 지원해 조직 투명성을 높이고 이해관계자 간 신뢰 구축에 기여한다. ​​도입 전략으로는​● 빠른 티핑 도입을 통한 ROI 조기 확보생성형 AI를 어느 기업에서 더 빨리 연구하고 적용할지가 관건이다. 여러 AI 전문가에 따르면 AI는 일 반 IT 프로젝트와 달라, 작게 시작하고 빠른 실패를 통해 개선돼야 한다. 경영진은 생성형 AI를 밸류체 인 전반에 신속히 적용하고, 시행착오를 통해 더욱 발전시켜 ROI(투자수익률)를 이른 시간에 확보해야 한다. 특히 AI 팩토리4 를 구축해 규모를 빠르게 확장하면 더 높은 ROI를 확보할 수 있다. ● 조직문화 구축 및 직원 교육AI를 티핑 업무에 적극 도입하는 문화를 기업 내부에 확산시킬 필요가 있다. 경영진은 직원들이 AI를 다양 한 업무에 적용하고 그 결과를 공유하는 ‘실험, 반복, 지속적인 도전’의 문화를 만들어야 한다. 직원 들은 이런 문화를 경험하면서 AI에 더욱 익숙해지고, AI를 직접 적용하고 개선점을 찾는 데 기여한 다. 동시에 기업은 직원들의 AI 전문성 및 적용 역량을 강화하는 교육을 제공하고, 실제 업무에서 활 용되도록 해야 한다. ● ‘책임있는 AI’ 사용 문화 확산 AI 도입에서 티핑 가장 중요한 요소 중 하나가 윤리적인 문제 없이 AI를 사용하는 ‘책임있는 AI’ 개념이다. 이 개념에 따르면, 윤리적 문제 없이 AI를 사용하기 위한 거버넌스를 구축하고, 컴플라이언스를 강화 하며, 책임있게 AI를 사용하는 문화를 만드는 게 중요하다. ​​AI 기술은 지속적으로 발전할 것이며, 예전이라면 비용 때문에 시도하지 못했던 혁신적 비즈니스 모델 을 구축하고 실현하는 데 큰 도움이 될 것이다. 기업은 AI를 활용해 연구개발(R&D)를 보다 쉽게 진행할 수 있으며, 생성형 AI를 통해 티핑 그동안 아웃소싱(외주)하던 소프트웨어 개발 등의 업무를 사내에서 직접 할 수 있을 것이다. AI는 비즈니스 혁신을 지원하고 업무 방식을 효율적으로 바꿀 것이다. 하지만 인간을 완전히 대체하 지는 못할 것이다. ​AI를 비즈니스에 구현할 때 ‘사람이 주도하고 기술이 기반이 되는(human-led, techpowered)’ 접근 방식을 취하면 사람과 조직의 가치를 모두 높일 수 있다. AI는 데이터의 이상 징후를 감지 해 사람들이 더 나은 의사결정을 내리도록 지원하며, AI를 잘 활용하는 조직은 생산성이 극대화될 것이다.