비즈니스 문제 해결을 위한 Generative AI의 역량과 한계 이해

발행: 1시간 전 (2026년 1월 17일 오후 04:41 GMT+9)

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Domain 2 – Generative AI의 기본

📘 과제 설명 2.2

🎯 목표

이 과제는 GenAI를 활용한 올바른 비즈니스 의사결정을 다룹니다: GenAI가 뛰어난 영역, 한계가 있는 영역, 작업에 적합한 모델을 선택하는 방법, 그리고 “데모가 멋져 보였다”는 수준을 넘어 성공을 측정하는 방법을 이해하는 것입니다.

1️⃣ GenAI의 장점

1.1 적응성

하나의 모델이 최소한의 변경(대부분 프롬프트만 바꾸면)으로 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

예시: 동일한 LLM이

요약
분류
필드 추출
이메일 초안 작성
질문에 답변

1.2 반응성

출력을 빠르고 인터랙티브하게 생성하여 실시간 경험(어시스턴트, 코파일럿)을 가능하게 합니다.

반복적인 정교화 지원: 사용자가 수정하면 모델이 즉시 응답합니다.

1.3 단순성

맞춤형 ML 파이프라인을 구축하지 않아도 유용한 기능을 제공할 수 있습니다.

프롬프트 + 검색은 복잡한 규칙 기반 시스템이나 다수의 특화된 NLP 모델을 대체할 수 있습니다.

1.4 비정형 데이터와의 우수한 호환성

특히 텍스트 중심 워크플로에 강점:

티켓
문서
채팅
지식 베이스

1.5 도메인 간 일반화

기초 모델은 좁은 모델보다 도메인(법무, 인사, IT, 마케팅 등) 전반에 걸친 작업을 더 잘 처리하며, 처음부터 시작할 필요가 없습니다.

2️⃣ GenAI의 단점 및 제한 사항

2.1 Hallucinations

모델이 자신감 있게 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.

프롬프트가 모호하거나, 컨텍스트가 없거나, 질문에 정확한 사실적 근거가 필요할 때 위험이 증가합니다.

2.2 Interpretability

모델이 특정 출력을 생성한 이유를 설명하기 어렵습니다.

이는 규제된 환경이나 고위험 의사결정에서 중요합니다.

2.3 Inaccuracy

‘환각’이 아니더라도 출력이 부분적으로 틀리거나, 불완전하거나, 비즈니스 규칙과 맞지 않을 수 있습니다.

LLM은 사실적으로 정확하거나 최신임을 보장하지 않습니다.

2.4 Nondeterminism

같은 프롬프트를 사용해도 실행마다 출력이 달라질 수 있습니다(샘플링/온도 및 시스템 동작에 따라).

전통적인 소프트웨어보다 엄격한 재현성 및 테스트 어설션을 구현하기 어렵게 합니다.

2.5 기타 실용적 제약

Data privacy / security: 프롬프트에 민감한 데이터가 포함될 수 있으므로 제어가 필요합니다.
Latency and cost: 대형 모델은 규모에 따라 느리거나 비용이 많이 들 수 있습니다.
Context‑window limits: 모든 내용을 “읽을 수 없으며”; 청킹/검색 전략이 필요합니다.
Policy and safety concerns: 유해 출력, 민감 정보 유출, 정책 위반 위험이 있습니다.

Source: …

3️⃣ 올바른 GenAI 모델 선택을 위한 요소

GenAI 접근 방식이나 모델을 선택할 때 고려할 사항:

3.1 모델 유형 / 모달리티

텍스트 전용 LLM vs. 멀티모달 모델(텍스트 + 이미지) vs. 이미지 생성(디퓨전) 등.

필요한 입력/출력(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)에 따라 선택하세요.

3.2 성능 요구사항

지연 시간 목표: 인터랙티브 채팅 vs. 오프라인 처리
처리량 / 동시성: 요청 수는 얼마나 되는가
요청당 비용 및 예산 제약

3.3 역량 적합성

모델이 작업에 잘 맞는가?

요약 품질
명령 수행 능력
도구 / 함수 호출(에이전트 구축 시)
도메인‑특화 언어

3.4 제약 조건

컨텍스트 길이 요구: 긴 문서는 검색이 필요할 수 있음
출력 형식 요구: JSON, 엄격한 템플릿 등
신뢰성 요구: 인용/근거가 필요한가?

3.5 컴플라이언스 및 거버넌스

데이터 거주지 요구사항
PII(개인식별정보) 처리 및 보존 정책
감사 / 로깅 필요성
모델/제공자 제한: 사용 허가, 학습 데이터 정책

3.6 커스터마이징 필요성

프롬프트 / RAG 로 요구사항을 충족할 수 있는가?
파인‑튜닝이 필요합니까? (톤, 스타일, 도메인 패턴 등)
가드레일 및 검증 레이어가 필요한가?

4️⃣ GenAI 애플리케이션의 비즈니스 가치 및 지표 결정

GenAI 성공은 모델 품질과 비즈니스 결과 모두로 측정되어야 합니다.

4.1 비즈니스 가치 예시

지원 업무에서 에이전트 처리 시간(AHT) 감소
더 나은 제품 탐색을 통한 전환율 상승
마케팅을 위한 콘텐츠 제작 주기 가속화
자동화를 통한 운영 비용 절감
향상된 셀프 서비스로 고객 만족도 개선

4.2 예시 지표

4.2.1 크로스‑도메인 성능

재작업 없이 다양한 부서/주제에 솔루션이 얼마나 일반화되는지.

지표 예시: 다중 지식 도메인에 걸친 작업 성공률.

4.2.2 효율성

시간 절감, 수작업 단계 감소, 에스컬레이션 감소.

지표 예시:

AHT(평균 처리 시간)
시간당 해결된 티켓 수
케이스당 비용

4.2.3 전환율

더 나은 안내나 추천으로 인한 구매 또는 회원가입 완료율 향상.

지표 예시: 어시스턴트 출시 후 체크아웃 전환율 상승.

4.2.4 사용자당 평균 매출(ARPU)

수익화 영향.

지표 예시: 어시스턴트/추천을 노출받은 사용자들의 ARPU 증가.

4.2.5 정확도

작업에 따라 정의되어야 함(예: 올바른 추출 필드, 올바른 분류).

지표 예시:

인간 평가 기반 정확도
추출 필드에 대한 정확히 일치하는 비율
근거가 있는 답변 비율

4.2.6 고객 생애 가치(CLV)

장기적인 유지 또는 충성도 영향.

지표 예시: GenAI 지원을 이용한 코호트의 이탈률 감소.

비즈니스 목표에 맞는 지표를 선택하세요. 모델이 “인상적”일 수 있지만 효율성, 매출, 고객 결과를 개선하지 못하거나 위험/비용이 너무 높으면 실패합니다.

💡 Quick Questions

비즈니스 워크플로우에 대한 GenAI의 두 가지 장점을 말하세요.
환각이란 무엇이며, 고객 대면 애플리케이션에서 왜 위험한가요?
프로덕션에서 비결정성이 문제가 될 수 있는 이유를 하나 제시하세요.
List two fac (the prompt ends here; keep as‑is)

빠른 질문

1. 하나의 GenAI 모델을 여러 작업에 사용하는 두 가지 장점은 무엇인가요?

2. 생성 AI 맥락에서 hallucination (환각)을 정의하고, 그것이 왜 위험한지 설명하십시오.

3. 비결정성이 GenAI의 실제 운영에서 왜 문제인가요?

4. 규제 산업에 적합한 GenAI 모델을 선택할 때 고려해야 할 두 가지 요소를 나열하십시오.

5. GenAI 쇼핑 어시스턴트의 경우, 비즈니스 가치와 연결된 하나의 지표를 제시하십시오.

추가 자료

생성 AI 모델이란?

✅ Quick Questions에 대한 답변

1. Adaptability – 하나의 모델이 프롬프트를 통해 여러 작업을 처리할 수 있음.
Responsiveness – 인터랙티브하고 실시간 출력.
(단순성 / 가치 도달 시간도 유효한 장점입니다.)

2. Hallucination은 모델이 자신감 있게 들리지만 잘못되었거나 조작된 정보를 생성할 때 발생합니다.
이는 사용자를 오도하고, 컴플라이언스·법적 문제를 일으키며, 신뢰를 손상시킬 위험이 있습니다 (특히 사실로 제시될 경우).

3. Nondeterminism은 동일한 프롬프트가 실행마다 다른 출력을 낼 수 있기 때문에, 결과를 테스트·재현·일관된 품질·정책 준수 관점에서 관리하기 어렵게 만드는 생산상의 문제입니다.

4. Compliance / governance requirements – 예: PII 처리, 감사·로그, 데이터 거주지.
Interpretability / reliability needs – 예: 근거 있는 답변, 더 엄격한 제어 및 가드레일, hallucination 위험 감소.
(지연 시간, 비용, 제공자 정책도 유효한 요소입니다.)

5. Conversion rate (예: 체크아웃 완료율 증가) 또는 ARPU (사용자당 평균 매출).