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AI의 활용은 현재 모든 산업에서 가장 핫한 이슈이며, 시대의 과제로 떠오르고 있다. 작년 오픈AI가 선보인 생성 AI 챗봇 챗GPT는 출시 5일 만에 100만명 이상의 사용자를 확보하며 폭발적인 인기를 얻었다. 생성형 AI는 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 창작물을 만들어낼 수 있어 활용 가능성이 무궁무진하다.

최근에는 초기 사용자들뿐만 아니라 기업들도 생성 AI에 대한 관심을 보이고 있다. 미국 내 조사에 따르면 IT 리더들의 약 60%가 기업 내에서 생성 AI 도입을 고려하고 있다고 한다. 생성 AI는 범용 LLM을 활용하여 정보 기반을 구축하는데, 이를 기업 비즈니스에 적용하기 위해서는 보안에 대한 우려를 극복하고 기술을 지원할 수 있는 적절한 IT 인프라와 데이터 전략이 필요하다.

기업에서 활용되는 생성 AI는 챗GPT와 같은 범용 서비스와는 다르게 특정 목적에 맞춘 AI 모델이다. 고객 지원 자동화, 재무 예측, 부정 탐지 등의 분야에서 특화된 AI 모델은 대규모 범용 모델보다 더욱 효과적인 결과를 제공한다.

구체적인 목적에 맞게 구축된 생성 AI의 가장 큰 장점은 데이터 보안과 컴플라이언스 측면이다. AI는 학습을 통해 결과를 생성하기 때문에 데이터가 많을수록 더 우수한 성능을 발휘한다. 앞으로 데이터를 안전하게 처리하는 필요성은 더욱 커질 것으로 예상되며, 고객의 구매 내역, 지원 로그, 의료 기록, 재무 기록과 같은 민감한 데이터를 다루는 기업들은 기존 시스템과 충돌하지 않으면서도 보안 전략을 강화하기 위해 맞춤형 AI 전략을 설계해야 할 것이다. 특히 금융권이나 헬스케어 분야와 같이 데이터 프라이버시와 보안이 중요한 기업들은 데이터 관리와 통제에 특히 신중해야 할 것이다.

AI 기술의 발전 속도는 빠르게 진행되고 있으며 이에 따라 기업은 제품을 빠르게 개발하고 시장에 출시해야 하는 경쟁 환경에 직면하고 있다. 생성 AI의 활용은 기업의 경쟁력을 향상시키는 동시에 데이터 보안과 컴플라이언스 측면에서도 적절한 대응이 필요하다. 앞으로 더욱 신중하고 철저한 데이터 관리 및 보안 시스템을 구축하여 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용해야 할 것이다.

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