AI 시대, 비즈니스맨을 위한 경영 전략 필독서!

비즈니스에서 활용하는 챗GPT, 그 방향과 솔루션
인공지능으로 미래 비즈니스의 새로운 기회를 잡아라!

세상이 빠르게 변화하고 있다. 인공지능의 발전은 더 이상 인간과 AI의 분야를 비교할 수 없는 수준까지 이르렀다. 기존의 인공지능 챗봇과 달리 챗GPT는 대화의 범위와 답변의 수준이 한 차원이 아니라 사람 수준으로, 아니 전문가 이상으로 높아졌다. 챗GPT는 우리가 생각할 수 있는 거의 모든 질문에 매우 전문적이며 자연스러운 답변을 한다. 또 문서 요약, 보고서 작성 등 인간만 할 수 있는 영역으로 여겨진 분야까지 넘나들고 있다. 중요한 점은 챗GPT는 우리 일상의 패러다임을 바꿀 가능성이 보인다는 것이다. 이때, 우리는 무엇을 해야 하는가? 인공지능이 개인이나 기업의 업무를 일부 대체하는 영역까지도 가능하다는 점을 주목해야 한다. 이는 각종 산업과 서비스 등 다양한 영역에 영향을 미친다는 것이다. 이는 생성형 AI 자체가 경영의 판도를 흔들어 놓을 ‘게임 체인저’가 될 수도 있다는 의미다. 챗GPT는 이미 우리에게 새로운 비즈니스 모델을 제시했다. 생성형 AI 기반의 생태계가 시장을 긴장시키고 있다. 그렇다면 우리는 이제 완전히 새로운 관점으로 업무 습관을 형성하고 빠르게 변화의 흐름을 읽어야 한다. 《AI 비즈니스 레볼루션》에는 그 방향과 솔루션이 담겨 있다. 이 책으로 미래 비즈니스의 경영 전략을 수립할 수 있을 것이다. 그렇게 열린 문에 한 발 내디뎌, 새로운 기회를 쟁취해야 한다. 지금은 생성형 AI를 도입할 것인지 결정할 단계가 아니다. 어떻게 활용할지 고민해야 하는 시점이다.

이진형( 저자)

대한민국 데이터 산업의 혁신을 이끄는 전문가

딱딱한 데이터보다 데이터로 세상을 바꾸는 사람들의 이야기를 통해 인사이트를 발굴하는 것에 더 흥미가 있는 편이다. 서울대학교 의과대학 의료정보학 과정을 박사 수료, 뉴욕주립대학교 Technical Management 공학 석사 과정을 마치고 LG CNS 빅데이터 사업 리더를 맡았다. 17년 간의 LG CNS 회사 생활을 끝으로 현재는 데이터 기반의 빠른 의사결정을 도와 일하는 방식의 새로운 프레임을 제시하는 ㈜데이터마케팅코리아 대표이다.

데이터로 세상을 바꾸는 사람들을 더 만나고 싶어 유튜브 채널 〈데이터맛집〉의 주인장으로도 활동 중이다. 또 성균관대학교 데이터사이언스 겸임교수를 맡아 생생한 현장 스토리를 기반으로 데이터 분석 전문가를 꿈꾸는 후배 양성에 힘을 쏟고 있다.

삼성전자, 삼성전기, 현대자동차, 기아자동차, 로레알코리아, 제일기획, 이노션, LG전자, LG디스플레이, 롯데월드, 유한킴벌리, 한국인삼공사, 한국관광공사, 문화체육관광부, 부산광역시 등 약 300여 개 브랜드의 프로젝트를 진행했다. 주요 강의 이력으로는 세바시, 디지털 마케팅 서밋, 콘텐츠 마케팅 서밋 등이 있으며, 이외에도 1,000회가 넘는 기업 강연을 통해 데이터의 가치를 전달하고 있다.

프롤로그 인공지능 시대, 변화의 흐름에 올라타라

Chapter 1 지금, 챗GPT를 이해해야 새 시장이 열린다

1. 새로운 기술의 등장은 새롭게 일할 때가 되었다는 의미다 14
2. 계속 진화하는 챗GPT 17
3. 챗GPT가 학습하는 방법 21
발전된 AI 모델, 챗GPT 21
+ 챗 GPT 활용 전략: 챗GPT 3.5 VS 챗GPT 4.0 25
4. 챗GPT의 작동 원리 27
G(Generative): 생성형 AI와 작동 원리 27
P(Pre-trained): 어떤 데이터로 사전 학습할까 30
T(Transformer): 의미와 맥락을 이해하는 인공지능 31
5. 챗GPT가 보여 주는 가능성 35
카카오와 네이버의 한글 특화형 GPT 36

Chapter 2 챗GPT의 도입은 결국 데이터 싸움이다

1. 데이터는 돈이 되지 않는다 40
2. 원석을 보물로 만들기 위한 데이터 43
3. 데이터를 비즈니스에 어떻게 적용할까 48
모든 마케팅 ROI를 정량화한다 48
데이터로 분석하는 시장 트렌드 50
4. 데이터, 버릴수록 가치가 생긴다 53
5. 데이터는 해석해야 답이 나온다 56

Chapter 3 챗GPT, 200% 활용하려면 좋은 질문이 필요하다

1. 검색 엔진과 챗GPT의 차이 60
2. 프롬프트, 챗GPT를 ‘잘’ 활용하는 법 62
3. 챗GPT에게 제대로 묻기 위한 질문 원칙 65
프롬프트 설계의 기본, G.S.T.A.R. 65
더 좋은 프롬프트를 위한 심화 프레임워크 69
4. 챗GPT만큼 주목받는 프롬프트 엔지니어 75
+ 챗 GPT 활용 전략: 챗GPT의 답변 스타일 선택하기 77

Chapter 4 전쟁의 서막, 챗GPT vs 바드

1. MS 챗GPT vs 구글 바드 80
+ 챗 GPT 활용 전략: 챗GPT와 바드 비교표 82
2. 쉽게 무너지지 않는 구글 83
바드, 챗GPT와의 주도권 싸움 83
바드만의 강점 85
챗 GPT와 바드 비교하기 89
3. 결국은 생태계의 주도권을 갖기 위한 싸움 94

Chapter 5 새로운 세상의 시작, 챗GPT 비즈니스

1. 생성형 AI의 등장, 새로운 비즈니스의 탄생 98
시장 창조자! 생성형 AI를 만들어라 98
시장 지배자! 기존의 강한 서비스를 더욱 강화하라 108
서비스 생산자! 세상에 없던 신규 서비스를 만들어라 113
서비스 활용자! 기업 내 새롭게 일하는 방식을 설계하라 121
2. 문제 해결의 핵심, 챗GPT 플러그인 130
기업에서 사용할 수 있는 챗GPT의 플러그인 기능 131
3. 콘텐츠 제작 0원 시대가 온다 135
+ 챗 GPT 활용 전략: 챗GPT와 브루로 30분 만에 영상 만들기 138

Chapter 6 비즈니스의 경쟁력을 키우는 챗GPT 활용 전략

1. 비즈니스에 챗GPT를 접목할 수 있을까 140
챗 GPT API를 연동한 비즈니스 사례 142
챗 GPT API 활용 방법 146
토큰 및 비용 관리 148
2. 챗GPT 성능 개선을 위한 ‘파인튜닝(Fine-Tuning)’ 150

Chapter 7 이제 상상력이 코딩하는 시대

1. 사장님도 할 수 있는, 액셀 매크로 자동 코딩(VBA) 154
엑셀에서 VBA(Visual Basic for Application) 코드 사용하는 방법 156
2. 파이썬 코딩의 끝판왕 코드 인터프리터 158
서울 아파트 값은 어디가 많이 올랐을까? 159
광고비를 많이 쓰면 우리 제품 검색량이 올라갈까? 162
3. 새롭게 정의되는 개발 전문가들의 역할 167

Chapter 8 AI 시대, 데이터의 관리와 사용

1. 생성형 AI 연계를 위한 데이터 관리의 중요성 170
인공지능 활용 전략의 결과물, 데이터 171
목표 관리를 위한 KPI 173
분석 목적에 맞춰 정비하는 데이터 라벨링 175
2. 데이터 댐 vs 데이터 레이크 179
데이터 패브릭 방법론의 등장 181
데이터 패브릭의 핵심 기술 182
데이터 패브릭의 비즈니스 이점 184

Chapter 9 챗GPT의 한계와 인류의 대안

1. 챗GPT의 부작용에 대한 대응 188
개인 정보 및 기밀 유출 188
사이버 범죄 190
허위 사실 유포 191
저작권 침해 191
2. 착한 AI를 만들기 위한 노력 193

Chapter 10 퍼스널 AI 비서와 함께하는 미래

1. Right Time, Right Message, Right People 그리고 메신저 198
2. 고객보다 직원들이 편한 환경을 만들어라 202
3. 효과적인 메시지를 만드는 방법 204
4. 데이터는 사람을 행동하게 한다 207
5. 전 직원 퍼포먼스를 조절하는 ‘AI 커맨드 센터’ 211
6. 지금, AI가 일으키는 물결에 올라타라 214

부록 12 Things for DT: DT 실무자에게 전하는 현직 임원들의 12가지 조언 218