AGI 시대 돈 버는 AI 2024

• 많은 기업들이 AI 기술을 통해 업무 혁신과 비용 절감, 매출 증대 등의 성과를 거두고 있음
• 이러한 흐름은 앞으로도 계속될 것으로 보이며, AI 기술의 발전과 더불어 기업들이 이에 어떻게 대응하고 활용할지에 대한 전략 중요
• 컨퍼런스를 통해 확인한 다양한 사례들이 AI가 가져올 미래에 대한 기대감을 한층 높임
• 각 기업에서는 이러한 다양한 접근 방식을 바탕으로 AI 기술을 적극적으로 검토 필요
• 이를 통해 업무 효율화를 극대화하고 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있을 것을 기대
• 최신 기술 동향을 지속적으로 모니터링하고 내부 역량을 강화하여 AI 기술을 효과적으로 도입하고 활용하는 방안을 마련 필요

1. 세부 내용
   1. 네이버
      • 현재 AGI 개발 수준이 LV1에 해당하며, 10년 내로 AGI가 개발 전망 제시 하지만 여전히 도전 과제에 해당
      • 멀티모달 LLM 기반 기술이 스마트폰, 자동차 등 다양한 환경에서 새로운 비서 역할을 할 수 있음
      • 클라우드 산업에서 Azure의 점유율이 증가하고 있어 AWS가 선두를 차지하던 과거와는 다른 양상을 보임
      • AI와 인간의 업무를 분리하고 결합하여 중요한 부분에 자원을 집중하는 전략 필요
      • 보호무역 중심의 자국 우선주의가 강화되면서 소버린 AI의 중요성 강조 ex) 미국의ChatGPT가 중동의 정체성과 문화 다양성을 고려하기 어려운 상황을 예로 들 수 있음
   2. 달파
      • 맥킨지에 따르면, AI는 사람의 업무를 절반 이상 대체할 것으로 전망됨
      • AGI 시대가 도래하면 스타트업들이 새로운 기술에 빠르게 융합해야 한다고 강조(새로운 모델이 등장시, 기존 시스템 업데이트 필요)
      • 최신 기술을 신속하게 습득하고 적용하는 것이 중요해, 트위터와 X의 새로운 논문을 매일 읽으며 최신 기술을 지속적으로 학습 중
      • 이미지 검색, 유사 상품 추천, 텍스트 검색, 상품 추천 챗봇 등 다양한 서비스 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이고 있음
      • 'AI 다이소'라고 불리우며, 창업한 지 1년도 채 되지 않아 3개월 만에 60개 기업과 협업하며 빠르게 성장 중
   3. LG AI 연구원
      • LG 계열사의 AI 기반 문제 해결 목표 ex) LG 이노텍은 비전 모델을 개발하여 불량 데이터를 처리하고 무인 비전 인스펙션 시스템 구축, 매년 4500억 원 이상 비용 절감
      • 새로운 도메인에서는 초기 레이블링 작업에 추가 비용 발생하는 어려움 존재(데이터 부족 이슈)
      • 트러블 슈팅 히스토리를 문서화하고 이를 기반으로 LLM을 사용하여 문제 해결 방안을 제시하는 시스템 개발
      • LLM과 시계열 모델을 결합한 예측 모델이 많이 등장할 것으로 예상되며, 이는 원재료 가격 예측 등 다양한 분야에서 활용 가능
   4. 기타 주요 발표
      • 샌드버드: 기존 Rulebase의 한계점인 개인화와 자동화 연동의 매끄러움을 보완하기 위해 다양한 애플리케이션 개발 ex) 쏘카의 sLLM 기반 예약 시스템
      • 비아이매트릭스: 기존의 Text 기반 ChatBot을 넘어 BI의 결과물을 도출하는 시스템 구축하여 데이터 분석 업무 혁신
      • 샵라이브: 하나의 영상을 여러 개의 숏폼으로 활용해 매출 10배 상승한 사례를 통해 AI 기술을 활용한 영상 커머스의 잠재력 보임
      • VESSL: AI는 기업 데이터를 기반으로 LLM과 벡터 DB를 업데이트하는 과정을 자동화 하는 국내 유일 기업 참고) 미국에서도 생성형 AI를 만들기 위해 수십억 달러를 투자하여 Autonomous Enterprise 발전을 촉진하고 있음

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