대규모 언어 모델(Large Language Model)이 본격적으로 등장한 지 1년이 지났다. 챗GTP, 바드(Bard)와 같은 LLM은 이제 혁신 기술을 넘어 어떤 산업에서나 필수적인 비즈니스 요소로 자리잡았다. 실제 맥킨지의 AI 현황에 관한 연례 조사에 따르면, 기업의 3분의 1은 적어도 하나의 비즈니스에 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있다고 밝혔다. 엔터프라이즈 소프트웨어 회사 데이터브릭스의 알리 고드시(Ali Ghodsi) CEO는 대규모 언어 모델이 빅테크 수준의 비즈니스로 성장하기 위한 요건에 대해 이야기했다. 고드시 CEO는 디인포메이션 매체 구독자들과 컨퍼런스 콜에서 오픈AI와 그 잠재적 도전에 대해 솔직한 의견을 토로했다. 기업들이 대화형 AI를 어떻게 사용하는지 가장 가까이에서 지켜본 사람 중 한 명이기 때문에 그가 생각하는 이 기술의 현재 제한점이 무엇인지 살펴보는 것은 의미있는 접근이 됐다. 고드시는 "오늘날 챗봇을 구동하는 대규모 언어 모델 자체만으로는 부족한 점이 많다"고 말했다. 무엇보다 챗봇을 진정한 '빅 비즈니스'로 전환하는 것이 관건이다. 그러기 위해서는 이 모델에 신뢰할 수 있는 방식으로 실시간 데이터에 액세스할 수 있는 방법, 즉 '검색 증강 생성(RAG: Retrieval Augmented Generation)'이 핵심적이라고 주장했다.
미래를 바꿀 기술로 확인되고 있는 인공지능(AI) 패권 경쟁을 둘러싸고 자본의 흐름이 심상찮다. 미국 빅테크 기업들이 주도하는 양상을 나타내면서 이를 집중 견제하려는 미국과 유럽연합(EU) 정부가 재빠르게 움직이고 있는 것. 빅테크들이 스타트업이 쫓아올 수 없는 ‘초격차’ 환경을 만든다는 비판이 일자 미국과 EU 등 각국 규제 당국들은 결국 제동을 걸기 시작했다. 이에 빅테크 기업은 막강한 자금력을 바탕으로 산업에 공격적인 투자를 집행, 벤처캐피털(VC)을 넘어 AI의 '왕좌' 를 차지한 것도 모자라 다음의 왕이 될만한 세자들을 집중적으로 키우려는 '킹메이커' 역할로 바꾸려 하고 있다. 직접 인수나 지분 취득보다 금전적 지원을 아끼지 않고 자사 인프라를 집중적으로 제공하며 사실상 빠져나가지 못하게 하고 있는 상황. 클라우드 고객사를 확보하고, 스타트업 기술을 자사 AI 서비스 개발에 활용하는 동시에, 반독점 조치를 우회하기 위한 전략으로 풀이된다.
클라우드 기반 데이터 플랫폼 기업 ‘데이터브릭스(Databricks)’가 생성 AI 스타트업 모자이크ML( MosaicML)을 13억달러(약 1조7000억원)에 인수한다. 기업들이 오픈AI가 개발한 챗GPT(ChatGPT)와 유사한 AI 챗봇을 자체 구축할 수 있도록 지원하기 위한 움직임으로 풀이된다. 데이터브릭스는 26일(현지시각) 회사 블로그를 통해 “선도적인 생성 AI 플랫폼인 모자이크ML 인수 최종 계약을 체결했다”고 밝혔다. 데이터브릭스는 “모자이크ML과 함께 모든 조직이 자체 데이터를 활용, 생성 AI 모델을 구축, 소유, 보호할 수 있도록 지원하겠다”며 “모든 조직이 생성 AI 기술에 접근할 수 있도록 할 것”이라고 강조했다.
생성AI가 전체 일자리의 80%에 영향을 미친다는 연구결과가 나온 가운데 상대적으로 AI의 노출 정도가 적은 ‘영업’ 분야에서는 어떤 변화를 가져올 지 관심이 커지고 있습니다. 13일(현지시각) 월스트리트저널(WSJ)은 “세일즈 분야는 여전히 사람이 챗봇을 능가하는 성과를 보이고 있지만, 서서히 변화가 감지되기 시작했다”고 전했습니다. 여러분은 물건 및 서비스를 구매할 때 챗봇과 대화해본 경험이 있으신가요? 저는 챗봇은 제가 원하는 명확한 답을 주지 못하고 같은 말만 반복할 때가 많아 챗봇에 대한 기대치가 낮은데요. 실제 아기 수면기록용 모니터기업 나닛(Nanit)에 따르면, 웹사이트를 검색하는 고객의 1~3%가 실제 구매로 이어지는데 반해 방문자가 챗봇이 아닌 영업 담당자와 직접 통화할 경우 구매 전환율은 10~25%로 훨씬 더 높아지는 것으로 조사됐습니다. 이때문에 알고리즘과 AI가 제품 추천을 제공할 수 있는 시대지만, 나닛은 여전히 판매 담당자를 투입시키고 있습니다. 애플 역시 지난달 온라인 쇼핑객이 비디오를 통해 제품 전문가와 1대1로 대화할 수 있는 유사한 서비스를 도입했습니다. 이처럼 ‘영업’ 분야의 현 스코어는 ‘인간’의 승리가 확실해보이는데요. 만약 인간보다 더 인간처럼 반응하는 AI가 등장해도 상황은 똑같을까요? 👉 생성AI 이용하면 '영업왕'도 거뜬영업 분야 역시 다른 곳과 마찬가지로 똑똑한 AI로 대체될 것을 우려하고 있습니다. 멜리사 베르넥(Melissa Werneck) 하인즈크래프트 글로벌 최고인사책임자(CPO)는 “AI툴은 확실히 성장기회지만, 3만7000명의 직원에게 미칠 수 있는 영향에 불안함을 느낀다”고 전했습니다. 고객 이메일 초안을 작성하고 잠재고객에 대한 통계를 분석하며 추천상품 및 알림을 생성하는 AI로 인해 더이상 필요없어지는 인력이 생기기 마련이겠지요. 실제 하버드비즈니스리뷰(HBR)에 따르면, 영업 분야는 상호작용 및 거래집약적이고 텍스트와 전화, 오디오 및 비디오를 포함한 대량의 데이터를 축적할 수 있어 생성AI 모델의 기능에 매우 적합합니다. 그렇다면 영업맨들은 AI를 어떻게 활용해야 실적이 좋아질까요? 먼저 모든 행정, 관리업무를 AI에 빨리 위임하기를 권합니다. HBR은 “거의 모든 영업조직은 시간이 지나면서 관리 작업이 증가하는 경향을 보인다”며 “문서화, 승인 및 규정준수 보고의 필요성도 증가하는데 AI가 이러한 관리상의 문제를 해결할 수 있다”고 강조했습니다. 예컨대 영업사원이 이메일을 작성하거나 제안 요청에 응답하고, CRM에 자동으로 데이터를 업데이트하도록 AI를 사용하라는 설명입니다. 두번째는 가장 중요한 기능일 수 있는데요. 고객과의 상호작용 향상에 AI를 적극 이용하라는 겁니다. AI는 이메일이나 영업사원과의 대화, 소셜미디어 사이트의 게시물 등에서 고객의 감정을 수집해 더 나은 상호작용을 이끌 수 있습니다. HBR는 “생성AI는 고객의 관심 또는 불신의 미묘한 신호를 더 잘 수집할 수 있으며 이는 고객과의 상호작용을 증진해 판매 증가로 이어질 수 있다”며 “영업팀의 진정한 힘은 이러한 데이터에 따라 모델을 사용자 지정하고 미세조정할 때 나올 것”이라고 전망했습니다. 마지막은 영업 관리자에게 도움이 되는 팁으로 영업 실적에 대한 보고서 작성 및 분석을 연구하는데 AI가 큰 도움을 줄 수 있다는 것입니다. 생성AI를 사용하면 보고 시스템이 훨씬 더 간결해질뿐더러 전략 수립과 수정도 데이터 기반으로 이뤄질 수 있는데요. HBR은 “생성AI 이용시 관리자는 주요 전략을 수립하고 지역, 고객, 제품 및 활동을 세부적으로 분석해 몇 주가 걸리던 영업계획 작성을 단 한시간 만에 수행할 수 있다”며 “이를 통해 관리자는 영업사원들에게 보다 정확하고 동기부여하는 코칭 피드백을 제공할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있다”고 강조했습니다. 다만 생성AI의 고질적 문제인 부정확성을 개선하기 위한 모델의 미세조정이 필요하고, 이러한 시스템을 구축하는데 많은 비용과 시간이 걸린다는 점 등은 극복해야 할 과제라고 덧붙였습니다.
데이터 분석 플랫폼 회사 데이터브릭스(Databricks)는 지난 2월 1일(현지 시각), 시리즈 G 라운드로 10억달러(약 1조2000억원)의 투자를 유치했다는 소식을 발표했다. 이번 투자로 데이터브릭스 기업 가치는 280억달러(약 30조8341억원)을 넘어서게 됐다. 이번 투자 라운드는 프랭클린 템플턴(Franklin Templeton) 주도 하에 피델리티와 웨일즈락, 캐피털G, 세일즈포스 벤쳐스 등 ‘빅네임’ 기관 투자자들이 참여했다. 이 외에도 마이크로소프트, a16z, 블랙락, 로우 프라이스 어소시에이츠, 타이거 글로벌 매니지먼트, 디스커버리 캐피털, 드래고니어 인베스트먼트 그룹 등이 투자에 참여했다.이번 투자 유치로 데이터브릭스는 기업공개(IPO)에 한 발 더 다가간 것으로 평가받고 있다. 더밀크에서 유니콘 기업 ‘데이터브릭스’를 분석했다.