일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2023.7.5

챗GPT가 바꾸는 세상
딜로이트의 컨설턴트 5천명, 생성 AI 스킬 획득
생성 AI의 활용 배경에는 위기감

기업들이 생성 AI(인공지능) 활용에 주력하는 가운데 대형 컨설팅 기업들이 움직이기 시작했다. 딜로이트 토마츠 컨설팅(Deloitte Tohmatsu Consulting)은 23년 6월 13일, 자사의 전체 컨설턴트 약 5,000명에게 생성 AI의 전문지식과 활용 노하우를 교육시키고, 이를 고객에게 제공하기 위한 체제 정비를 가속화한다고 발표했다.

“일본 기업의 생성 AI 활용은 급속하게 증가할 것이고, 이에 대응하는 체제를 조기에 정비해 보다 많은 고객들이 적절하게 이용할 수 있도록 지원한다”라고 말한다.

모든 컨설턴트에게 생성 AI의 전문지식을 교육시키는 것은 만만치 않은 일이다. 그런 대규모 작업을 진행하는 딜로이트의 목적은 무엇인가? 그리고 생성 AI를 활용하기 위해 어떤 기반을 구축할 것인가?

-- 생성 AI는 '기회'이자 '리스크' --
“생성 AI의 발전은 우리 회사에 기회이기도 하고 리스크이기도 하다”. 이렇게 말하는 것은 딜로이트의 슈토(首藤) CSIO(Chief Strategy Innovation Officer)다. 생성 AI를 기회라고 본다면, 고객에게 생성 AI를 내장한 제품이나 서비스를 제안할 수 있다. 이런 제품이나 서비스는 생성 AI가 등장하기 전에는 없었다. 새로운 비즈니스 기회가 생기는 것이다.

또한 생성 AI를 활용해 사내 생산성 향상도 전망할 수 있다. 예를 들면, 컨설팅 프로세스 안에 초기 가설의 구축이 있다. 컨설턴트는 고객이 직면하는 문제를 찾아내고, 발생할 수 있는 사태를 초기 가설로서 구축한다. 그 후에 가설 검증 시나리오를 작성/제언하여 실행을 지원한다.

이러한 초기 가설의 구축 등에 대해 슈토 CSIO는 “1~2년 안에 생성 AI를 이용해 놀라운 정확도로 구축할 수 있을 것으로 생각한다”라고 말한다. 만일 그것이 현실화되면 생성 AI에 맡길 수 있는 작업은 맡김으로써 인원을 별도의 작업에 활용할 수 있게 된다. 한편, 슈토 CSIO는 “(생성 AI로 인해) 컨설팅 업계에서 자리를 잃어가는 비즈니스는 크다고 본다”라고도 말한다.

생성 AI의 리스크적인 측면은, 고객이 생성 AI를 활용해 컨설턴트와 동등하거나 컨설턴트보다 우수한 제안을 할 수 있게 될 가능성이 있다. 그러면 컨설턴트의 존재 의의가 흔들리게 된다. “지금의 GPT-4의 경우는 어드바이저리 비즈니스를 완전히 위협하는 정도까지는 이르지 못했다. 하지만 아무것도 하지 않고 있으면, 급속하게 진화하는 생성 AI에게 비즈니스를 빼앗기게 될 것이다”(슈토 CSIO).

이러한 위기감에서 딜로이트 토마츠 컨설팅은 컨설턴트가 생성 AI 지식이나 노하우를 획득하도록 교육한다고 한다. 슈토 CSIO는 생성 AI의 활용을 “새로운 컨설팅 비즈니스로 전환한다는 각오로 진행하고 있다”라고 위기감을 드러낸다.

-- '사내용' 생성 AI를 구축하다 --
딜로이트는 생성 AI를 활용하는 기반으로서, 챗GPT와 같이 대화형으로 생성 AI를 활용할 수 있는 사내용 생성 AI 시스템을 구축한다고 한다. 컨설턴트가 업계 정보나 과제 등을 문의하면 바로 응답해 준다고 한다.

학습시키는 데이터는 30년 남짓한 기간 동안 딜로이트가 다룬 안건이다. 데이터 형식은 파워포인트 파일 등이 중심이다. 사내용 생성 AI 프로토타입은 이미 완성했고, 일부 테스트 공개를 시작했다.

사내용 생성 AI에게는 고객들의 정보나 기밀정보가 포함되지 않는 마스킹한 데이터를 학습시키고 있다고 한다. 고객정보 등이 외부로 유출되면, 신뢰가 생명의 컨설팅 업무에 영향을 미치기 때문이다.

다만 생성 AI가 출력하는 정보에 기밀정보가 포함되지 않더라도 컨설턴트가 입력하는 정보에 고객정보가 포함될 가능성은 부인할 수 없다. 그래서 앞으로 생성 AI에 입력하는 프롬프트를 필터링해 고객정보나 기밀정보가 포함되어 있는지 여부를 체크하는 시스템을 구현한다.

아울러 프롬프트 엔지니어링이나 생성 AI를 사용한 컨설턴트의 본연의 자세 등을 배우는 교육 프로그램을 23년 7월 1일에 시작했다. 프롬프트 엔지니어링의 정확도를 높여, 가설이나 자료 작성 속도를 향상시키거나 원활한 시나리오화를 실현해 나간다.

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