AI 에이전트가 새로운 인터넷일까요?

최근 FESPA Netherlands TREND 컨퍼런스의 기조 연설자인 AI 및 데이터 전문가 Job van den Berg와 인터뷰를 진행했습니다. AI가 단순한 이미지 생성 이상을 제공하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.

인쇄는 가장 오래된 산업 중 하나일 수 있지만, 지속적인 관련성과 성공은 시대에 맞춰 움직이고 새로운 기술과 움직임에 적응할 수 있는지에 달려 있습니다. FESPA 네덜란드의 적절하게 명명된 TREND 컨퍼런스 (2024년 12월 개최)는 FESPA 회원들이 미래 지향적 기술, 특히 인공지능의 영향력이 커지는 것에 그 어느 때보다 수용적이라는 완벽한 지표였습니다.

TREND 기조 연설자이자 AI 전문가인 Job van den Berg는 "사람들은 정말 AI를 간절히 원하고 있으며, 사람들이 AI에 의해 대체될 것이라고 생각하지 않는다고 생각합니다."라고 말했습니다.

"물론 TREND에 참석한 사람들은 인쇄 부문의 더 진보적인 부분을 대표할 수 있지만, 그들은 더 많이 배우고 AI와 함께 일하고 싶어했습니다. 일부 사람들은 분명히 AI에 대해 두려워하지만, 제 기조연설이 그들에게 생성적 AI를 사용하는 데 위협이 아니라 엄청난 잠재력이 있다고 생각하게 만들었기를 바랍니다."

Job은 자신의 경우 얼마 전 AI의 잠재력을 파악했습니다. Job은 통계학 석사 학위를 취득한 후 Kantar에서 일했고, 그 후 네덜란드 최대의 출판사 중 하나인 DPG Media에서 일했습니다. Job은 경력 내내 데이터 디렉터 역할을 맡아 "데이터 과학자, AI, 비즈니스의 역할을 연결하는 데 도움을 줬다"고 말합니다.

그는 그 후 그곳에서 배운 교훈을 활용해 독립했고, 공동 창업자인 레미 길링과 함께 Job은 현재 두 개의 사업을 운영하고 있습니다. 첫 번째 사업은 간결하게 ai.nl 이라는 이름으로, Job과 팀은 이를 통해 책, 워크숍, 비디오를 제작하고, AI의 잠재력을 살펴보는 연설을 합니다.

"우리는 매우 실용적인 방식으로 이를 수행합니다. AI에 대한 거창한 견해를 내세우기보다는 매우 구체적으로 만들고 싶습니다." Job이 말했습니다.

잡스의 두 번째 회사는 The Automation Group 입니다.

"이것은 AI 건설 회사와 더 비슷합니다. 우리는 기업을 위해 생성 AI를 기반으로 맞춤형 AI 솔루션을 구축하는 개발자 팀을 보유하고 있습니다." Job이 말했습니다.

"우리는 '하루 만에 AI'라고 부르는 프로세스를 가지고 있는데, 여기서 우리는 특정 프로세스에 대한 개념 증명을 구축합니다. 예를 들어 판매 제안서를 작성하는 프로세스입니다. 우리는 하루 만에 툴링을 구축합니다. 네덜란드의 많은 회사가 AI에 대해 이야기하지만 실제로는 실험을 시작하지 않기 때문입니다. 우리는 이렇게 말합니다. 개념 증명부터 시작하세요. 회사에 맞는 맞춤형 안전한 AI 툴을 만들고, 그런 다음 IT 과제와 기술을 조직에 통합하는 방법을 살펴보세요. 우리는 여러분이 구축하고 시작해야 한다고 믿습니다."

다양한 스트로크

하지만 어떤 구현을 시작하기 전에, 모든 AI가 동일한 것은 아니며, AI 기술 자체도 다양한 형태로 제공된다는 점을 이해하는 것이 중요하다고 Job은 말합니다.

"우선, 아주 오랫동안 우리는 예측적 AI, 소위 '머신 러닝 모델'만 가지고 있었습니다. 이는 데이터 패턴을 사용하여 결과를 예측하고 의사 결정을 돕습니다. 하지만 지금은 실제로 물건을 만드는 데 사용할 수 있는 생성적 AI가 있습니다." 잡이 말했다.

Club FESPA Online에서 우리는 이전에 이미지 생성을 위한 생성 AI의 유용성, 특히 Midjourney를 살펴보았습니다. 그러나 생성 AI의 잠재적인 힘은 단순히 새로운 시각적 구성을 만드는 데 국한되지 않습니다.

Job은 "생성적 AI의 또 다른 기둥은 하이퍼 개인화입니다."라고 말합니다. "이것은 우리가 아주 오랫동안 이야기해 온 것입니다. 적절한 시기에 적절한 사람에게 적절한 마케팅 메시지를 보내는 것입니다. 종종 특정 광고의 수천 가지 버전을 만드는 데 너무 비용이 많이 들거나 노동 집약적이기 때문에 잘 되지 않았습니다. 이제 우리는 생성적 AI 덕분에 그것을 할 수 있습니다. AI는 개인화된 콘텐츠를 만들고 하이퍼 개인화를 자동화할 수 있으므로 이제 우리는 대규모로 할 수 있습니다."

인쇄 회사가 생성적 AI를 활용할 수 있는 더욱 기능적인 일상 상황도 있을 것입니다.

"생성 AI의 장점은 모든 종류의 인지적 유형의 작업에도 큰 도움이 된다는 것입니다. 의사소통, 대화, 정보 검색과 관련된 모든 것에서 생성 AI를 사용할 수 있습니다." Job이 말했습니다.

"이는 제안서를 더 빠르게 작성하거나 특정 작업에 중요할 수 있는 허위 정보를 수정하거나 챗봇을 돕는 데 도움이 될 수 있습니다. 챗봇이 유용하다는 것은 알지만 결국 질문에 제대로 대답할 수 없는 지점에 도달합니다. 생성적 AI를 구현함으로써 챗봇은 훨씬 더 지능적이 되어 더 많은 질문에 대해 사람들을 도울 수 있습니다.

"그러니 간접비를 줄일 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다. 백오피스, 프런트 오피스, 전체 행정 영역에서 AI를 사용할 수 있습니다."

사업 사례

Job은 이러한 잠재력을 활용하는 방법에는 두 가지 옵션이 있다고 말합니다. 첫 번째 옵션은 Job이 부르는 "손쉽게 따먹을 수 있는 과일"로, 이메일과 같은 작업을 위한 일종의 슈퍼 인턴으로 ChatGPT나 다른 챗봇을 사용하는 것입니다.

"하지만 그런 종류의 AI 챗봇은 아주 훌륭한 일반주의자이긴 하지만 전문가로서는 그렇게 뛰어나지 않습니다." 잡이 말했다.

두 번째 옵션은 회사의 자체 데이터와 기술을 결합하고 비즈니스 중심 AI의 최신 기술인 AI 에이전트를 활용하는 것입니다.

Job은 "대규모 언어 모델을 기본 기술로 사용하지만, 회사의 특정 데이터를 주입하면 더욱 전문화할 수 있습니다. 그런 다음 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 대규모 언어 모델인 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다."라고 말합니다.

"이것은 이미 미국 실리콘 밸리에서 일어나고 있습니다. 직장에서 AI 에이전트가 완전히 완료하는 인지 작업이 있습니다. 예를 들어, 그들은 잠재 고객의 이메일에 답하고 후속 제안서를 작성하는 데 사용됩니다. 그래서 그들은 고객의 질문에 답할 뿐만 아니라 특정 광고에 대한 창의적인 제안을 만들기도 합니다."

잡스는 AI 에이전트라는 개념이 2025년에 주목을 받을 것이라고 확신하며, 현재 이에 대한 책을 쓰고 있다.

"이러한 변화에 대비하고자 하는 인쇄업체에 저는 이렇게 말하고 싶습니다. 조직의 모든 프로세스를 생각해보고 이러한 프로세스와 함께 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 생각해보세요." Job이 말했습니다.

"AI는 무엇을 도울 수 있을까요? 방대한 양의 정보를 검색하고 사용하는 모든 작업을 생각해 보세요. 인간이 특별히 잘하는 일은 아닙니다. 우리는 특정한 뇌 용량을 가지고 있기 때문이지만, 대규모 언어 모델은 정말 잘합니다.

"조직의 모든 인지 기능에 도움이 될 수 있다는 것을 알면서 조직에서 AI를 어떻게 사용할 수 있는지 생각해보세요. 대규모 언어 모델과 생성 AI를 일종의 기술 엔진으로 사용할 수 있는 방법을 생각해보세요. 사용 사례별로 시작하세요. 특정 프로세스를 살펴보고 AI가 그 프로세스를 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 생각해보세요.

"그리고 그것에 대비하세요. 저는 AI 에이전트가 인터넷이 끼친 영향만큼 우리 삶에 급진적인 영향을 끼칠 것이라고 굳게 믿습니다."