생성형 AI/거대언어모델 앱 서비스와 비즈니스 모델

이 글에서는 생성형 AI를 비즈니스에 활용하는 방식과 생성형 AI를 활용한 비즈니스 현황에 대하여 정리했습니다. 또 생성형 AI 애플리케이션(ex. 오픈AI에서 서비스하는 챗GPT 등), 비즈니스 모델도 정리했습니다.

 

서비스에 생성현 AI 혹은 거대언어모델 적용을 고려하고 있는 기획자, PM에게 도움이 되었으면 좋겠네요.

 

 

 

생성형AI 밸류체인(Value-chain)

데이터 수집 및 전처리	파운데이션 모델(Foundation model)	★ 생성형AI 애플리케이션	AI 애플리케이션 모니터링 및 데이터 거버넌스
가용 데이터 수집 및 생성, 기계 학습(Machin learning; ML) 가능한 형태로 데이터 변환, 미세 조정 등 전처리 과정 진행	대규모 데이터를 사전 학습한 모델로, AI 애플리케이션 구현을 위한 API를 제공하여 수익화	파운데이션 모델을 기반으로 서비스 목적에 맞는 생성형 AI 애플리케이션 구현 및 서비스	AI 애플리케이션 내 사용된 정보의 정확성, 안정성, 개인 정보 보안 등 관련 모니터링 솔루션 제공
Scale AI Alegion Labelbox Alteryx Flitto	GPT(OpenAI) BERT(Google) LaMDA(Google) Stability AI - 영국 스타트업 엑사원(LG) - 3,000억 개 파라미터 보유 / 한국어와 영어 특화 / 멀티모달 HyperClova(네이버) 믿음(KT) - 2,000억 개 파라미터	챗GPT(OpenAI) DALL·E(OpenAI) MusicLM(Google) - Text to Music Make-A-Video - Text to Video(연구 단계, 상용화 전) Bard(Google) - LaMDA를 기반으로 만든 대화형 AI Stable Diffusion(Stability AI) 에이닷(SK텔레콤) - GPT-3 기반 한국어 모델 Tilda(LG) wrtn(wrtn technologies)	IBM Datadog Dynatrace Sumo Logic Informatica Splunk Technology

 

 

 

생성형AI를 비즈니스에 활용하는 방식

비즈니스 일반 목표에 기여

 

요소	설명
효율성 향상	단순 반복 작업을 자동화하여 기업의 시간과 리소스를 절약하고 구성원이 가치에 더 집중할 수 있도록 지원한다.
고객 서비스 지원	채팅UI를 차용하는 생성형AI는 일반적인 질문에 답변하고, 문제를 해결하며, 고객에게 원활한 경험을 제공하는 등 고객 서비스를 지원할 수 있다.
맞춤 콘텐츠 제작	브랜드의 타겟 고객에게 맞춤화된 콘텐츠를 생성할 수 있다.
향상된 데이터 수집	고객과의 상호작용을 통해 취향에 적합한 핵심 데이터를 제공받을 수 있다.
리드(Lead) 생성	잠재고객과 소통하고 제품 서비스에 대한 정보를 제공함으로써 리드 생성을 지원할 수 있다.
의사결정에 도움되는 데이터 분석	많은 양의 데이터를 진단하여 패턴을 분석하고 기업의 의사결정에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있다.
R&D	기업의 제품 및 서비스, 전략을 개발하는 데 도움이 되는 관련 정보와 통찰력을 제공하여 연구 및 개발을 지원한다.
실적 증가	판매 프로세스를 간소화하고 개인화된 제품 추천을 제공함으로써 판매 실적을 올리는 데 도움을 줄 수 있다.

 

 

구체적인 영역(Domain)

영역	활용 사례	고려사항
HR	채용 프로세스 자동화 - AI를 활용해 지원자의 이력서를 스캔하고 인터뷰 스케쥴링. 인터뷰도 AI로 진행 역량 분석 - 부서별 사업 부문별 필요한 핵심 역량 분석. 현재 인적 자원의 풀(pool)이 가진 강점과 약점 분석 역량 개발 - 현재 인적 자원의 업무 성향과 성과를 모니터링하고 분석하여 맞춤형 Upskilling을 위한 코스 구성 관 사례 - HireVue(미국) - AI 면접 소프트웨어 개발사. 화상으로 진행된 면접자의 인터뷰를 텍스트로 변환하고 AI 알고리즘 통해 주요 키워드 분석 - Mya Systems(독일) - 대화형 AI 인력 채용 솔루션 ‘Mya’. 채용 공고 작성 및 지원자 심층 정보 수집 - Textio(미국) - 자연어 분석 AI 소프트웨어 채용 문구의 성별/인종 등의 편향성을 탐지하고 적합한 어휘로 수정 제안 - Eightfold(미국) - 구직자의 기술, 경험 및 경력을 분석하고 자격과 선호도를 파악하여 채용 공고에 매칭되는 인재를 추천 / 역량 개발이 필요한 부분과 권장 사항을 제공하여 개인의 경력 발전을 지원
법률/콤플라이언스	법적 문서 작성 - AI 기술을 활용하여 계약서 등을 비롯한 법적 문서에 대한 검토. 중요한 변동 사항을 확인하고 요약해주며, 사전 정의된 템플릿, 문맥 및 키워드 등을 바탕으로 계약서 초안 작성 규제 준수(콤플라이언스) - AI를 통해 새롭게 등장한 규제 혹은 변경된 규정 등을 모니터링하고 조직의 규제 준수 여부, 규제 보고서 작성 등을 신속하게 정확하게 수행 관련 사례 - Ross Intelligence(미국) - 법률 자료를 분석하고 관련 사례, 법령 및 규정을 식별할 수 있는 AI플랫폼으로 로펌에서 활용 - http://Compliance.ai (미국) - 은행, 금융 서비스, 보험 산업 등 금융 비즈니스 관련 요구 사항을 모니터링하고, 관련 규정 준수를 위해 필요한 정책 및 절차를 조정하는 AI 소프트웨어 - LawGeex(이스라엘) - AI 기술을 바탕으로 법률 문서 작성 자동화 및 계약서 검토 자동
연구개발(R&D)	노코드, 로코드 트렌드 확대로 개발 효율성 증진 - OpenAI ‘Codex’ - 자연어로 된 명령어를 코드로 변환해주는 AI 모델. 자연어 명령을 12개 이상의 프로그래밍 언어로 된 코드로 변환하여 결과 출력 - DeepMind ‘AlphaCode’ - 직접 프로그래밍 언어를 작성하는 코딩 AI 생성형 AI를 통한 신약, 신소재 개발 - Generate Biomedicines(미국) ‘Chroma’   - 단백질 구조 설계용 AI - 단백질의 모양과 크기, 기능을 설명하면 이에 대응하는 새로운 단백질 디자인   - Protein Data Bank에서 단백질 및 단백질 복합체의 3차원 구조와 아미노산 서열의 패턴을 학습
생산/품질 관리	AI 기술을 통한 제조 공정 효율화 - AI 기반 제춤 설계, 제작, 생산, 품질 관리, 재고 상황 관리 자동화 품질 관리 - 생성형 AI를 통해 제품의 겸함과 이상을 감지하여 기업의 품질 관리 프로세스를 개선하며 비용 절감 관련 사례 - 가우스랩스(한국) ‘Panoptes VM’ - 센서 데이터(IoT)를 활용해 제조 공정의 결과를 예측. 현재 SK하이닉스 박도체 공정에 활용 - 구글 클라우드 ‘Visual Inspection AI’ - 불량 제품을 빠르고 정확하게 판별할 수 있는 Visionary AI 솔루션. 자동차 제조 공정, 반도체 제조 공정 등에 활
물류/유통	물류/유통, 재고 관리 프로세스 자동화 - AI를 기반으로 상품별 수요를 예측하여 자동으로 재고 관리 및 발주/유통 경로 최적화 - AI를 통해 소비자 수요를 예측하고 가장 효율적인 배송 경로 등을 돌출 → 운송 비용 절감 - 신세계아이앤씨 ‘SAIcast(사이캐스트)’ - 상품별 맞춤 알고리즘. 일자별/상품별 판매량을 미리 예측하여 발주 자동 실행   - 판매 데이터뿐만 아니라 날씨, 시즌, 프로모션 등 수백 가지 변수를 feature로 활용 - 월마트(미국) ‘Pactum AI’ - 공급 업체와 협상을 진행하는 텍스트 기반 생성형 AI 솔루션 - 쿠팡 ‘AI 비서’ - AI 알고리즘을 통해 재고, 상품 위치, 배송 경로의 최적 조합을 예측해내 작업을 할당
마케팅	마케팅 프로세스 자동화 - 기존 데이터를 바탕으로 광고 효과 분석 및 시장 수요 예측 → 이를 바탕으로 마케팅 콘텐츠 자동 생성 맞춤형 마케팅 콘텐츠 생성 - 생성형AI를 통해 개인 맞춤형 마케팅 이미지, 영상, 텍스트 등 콘텐츠 제작 관련 사례 - Copy.ai(미국) - GPT 기반 생성형AI 툴. 마케팅 목적 및 키워드, 맥락 등을 설명하면 디지털 광고, 블로그 글, 소셜 미디어 게시물, 웹사이트 제품 설명 등을 생성 - CJ ‘AI 카피라이터’ - 고객 성향에 최적화된 마케팅 카피를 자동 생성. 고객의 성향을 이성적/감성적/현실적/이상적 4가지로 타겟팅 가능 - 현대백화점 ‘루이스’ - 하이퍼클로바 기반 생성형AI 툴. 행사 목적과 주제 등 핵심 키워드와 타겟 연령층을 제시하면 단시간 내 제목과 본문으로 조합된 문구 생
영업	대규모 데이터 기반으로 영업 전략 고도화 - 시장 및 소비자에 대한 광범위한 데이터를 AI 기반으로 분석해 세일즈 전망과 전략을 도출 맞춤형 제품 추천 및 가격 설정 - 개별 소비자의 소비 패턴과 특징 등을 분석하여 맞춤형 상품 추천 및 서비스 가격 설정(Pricing) 관련 사례 - 세일즈포스(미국) ‘아인슈타인 GPT’ - 자사 플랫폼을 통한 영업/마케팅/CS 업무 전반에 AI 생성 콘텐츠 활용 가능. 이메일 작성이나 마케팅 코드 생성, 캠페인 이미지 생성 등 - 아마존 - 맞춤형 제품 추천, 시장 가격을 AI로 분석하여 기민하게 가격을 변경하며 수익을 극대화하는 다이내믹 프라이싱(Dynamic pricing)
★ 고객서비스	AI 챗봇, 가상 비서 등으로 시공간 제약 없이 실시간 고객 응대 고객 분석 및 맞춤형 서비스 강화 - AI를 통한 고객의 감정 분석 등을 수행하고 고객 맞춤형 제품 및 서비스 구현 - 네이버 ‘클로바 라이브챗’ - 하이퍼클로바 기반으로 네이버 스마트스토어의 고객 문의를 분석하고 요약해 자주 묻는 질문을 판매자에게 추천 → 판매자가 답변을 입력해두면 스마트스토어 고객 문의 채널을 통해 해당 문의에 24시간 자동 다변 - KT의 AICC(AI Contact Center; 일반명사) - ‘믿음’을 기반으로 고객의 목소리 톤, 크기, 대화 내용 등에 따라 감정을 파악하여 응답. 고객의 음성 발화를 대화록으로 생성   - 챗봇/보이스봇 - 24/7/365 자연어 상담   - AI KMS(Knowledge Management System) - 지식 구조화 및 지식 관리의 편의 제공 / 비정형 문서 답변 추출 및 AI 상담 지원   - 목소리 인증 - 자유발화 성문 분석으로 인증 자동화   - AI QA(Quality assurance) - 상담 전수 평가 자동화 및 불완전한 판매 등 리스크 모니터링   - AI 상담 어시스턴트 - 실시간 답변 추천 및 상담 후처리 자동화 - LG CNS의 AICC - 클라우드 기반 구독형 Contact center 사업 시작 → KB금융그룹, 현대자동차, 우리은행의 AICC 구축 진행
진료 영역	진료 보조 - 챗GPT로 의료기관 간에 환자를 의뢰할 때 사용되는 진료의뢰서나 환자에게 제공되는 안내서를 작성 - 챗GPT가 환자와 의사 사이의 문진을 토대로 의무기록을 작성 - https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsr2214184 - 챗GPT가 환자의 증상을 토대로 진단에 필요한 정보를 제공 - (위의 아니클과 동일) https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsr2214184 - 심혈관 질환을 예방할 수 있는 방법에 대해서 챗GPT는 괜찮은 답변을 제공(심장 분과 전문의가 평가) - 질환에 대한 ‘일반적인’ 정보를 얻는 데에는 의료진이나 환자, 일반인 모두에게 챗GPT 효율적인 도구 - 조동현, 서울대학교 의과대학 해부학교실 조교수 의학 교육과 연구 - 모의 환자를 연기하는 대화형 AI를 상대로 실제 환자 대하듯 병력을 청취 - 연구자가 기존 문헌을 탐색하고 파악하는 데 드는 비용(시간과 노력)을 절약(이 <표>의 ‘과학연구’ 영역 참고)	기본적으로 의학적 판단은 위험과 이득을 따진다. 실보다 득이 크다면 그 선택은 정당하다. 대화형 인공지능을 의료에 도입할 것인지 말 것인지의 문제도 마찬가지의 판단을 거칠 것이다. 대개 신기술(AI)은 환자가 많아 수익성이 담보되는 분야에 우선적으로 적용된다. 생성형AI의 도입이 의료 영역에서의 공정서을 높이는 방식으로 도입되기를 희망 의료진이 해야 할 단순 업무가 줄어들면서 사람과 사람, 즉 환자와 의사 사이의 관계에 인간적인 요소가 더 많아질 것이라는 기대도 있다. 하지만 이것은 과거 전자의무기록이 도입될 때도 제시되었던 효용. 꼭 그러한 방향으로 일이 진행되지는 않았다.
저널리즘	뉴스기사 작성에서 브레인스토밍 사전 취재 과정에서 사안의 전반적인 흐름을 파악할 때 활용 독자 성향이나 연령대 등에 따른 맞춤형 구성을 제안 다양한 문헌을 분석할 때 요약 기능을 통해 문헌 정리 시간 단축 데이터 분석 저널리즘에서 분석 코드 제안이나 분석 자체를 수행 이미 발표된 내용을 정리하는 간단한 기사는 작성 자체를 수행 특정 분야를 오래 취재한 언론인이나 전문 기자가 검수한다는 전제 하에 팩트 취재를 맡길 수도 있다. 기사 초고를 만든 다음 후작업(Post-production)에 활용 - 기사에 적합한 사진이나 일러스트 생성 - 문법적 잘못이나 오류를 교정, 더 나은 문장 구조 제안, 맞춤법 검사나 기사 제목 작성 등	제시된 내용은 뉴스기사 작성 맥락이 아니더라도 텍스트 콘텐츠를 생산할 때 공통적으로 도움받을 수 있는 과업
출판	키워드 검색량과 소셜미디어 버즈 등의 데이터를 분석해 인기 주제를 파악하고 관련 도서/콘텐츠를 제안 - 사례. 전자책 기반 출판사 <인키트>   - 2016년 독일에서 설립   - "출간 도서의 99.99%를 베스트셀러로 만들겠다"는 목표   - 책의 출간 여부를 편집자가 아니라 AI가 판별   - 현재 전세계에서 700만 명 이상의 사용자와 30만 명의 작가가 활동하는 연재 플랫폼 운영   - 인공지능은 각각의 연재 글에 독자들이 얼마나 머물렀는지, 언제 읽었는지 등을 파악하고 독자 선호에 따라 책 내용, 문체 등을 정밀하게 분석 → 어떤 작가의 글이 베스트셀러에 오를 가능성이 있다고 판단하면 작가에게 연락해 출판 제안   - 2017년 출간 도서의 3분의 2인 46권을 베스트셀러 목록에 올림 텍스트를 분석한 후 제공하는 데이터를 통하여 독자 파악, 시장 분석, 표절 여부를 판단 후작업(책 디자인)에 기여 - 책 내용을 분석해 아름답고 기능적인 본문 배열 및 서식 지정 - 책 내용과 독자 취향에 적합한 삽화, 도표 등을 생성 - 저자 정보, 장르, 내용 등 책 주요 정보만 입력하면 표지 디자인 제안 전자책 플랫폼에서는 독자 선호도와 관심사를 분석해 개별 독자의 눈길을 끄는 맞춤형 표지를 제시(like 넷플릭스) → 도서 주목도 향상 도서 번역 → 번역서 생산 구조에 파괴적 혁신 - <딥엘(DeepL)>이 제공하는 초벌 번역 수준의 결과물을 원고 삼아 편집자가 적극적 교열 → 출판 비용 낮추고 작업 속도 향상   - 참고. 번역하는 인공지능 <딥엘> - 2017년 독일에서 출시 / 2022년 말, 한국어 서비스 제공하면서 국내에서도 높은 성능으로 인기 - 출판물의 독자가 전세계로 쉽게 확대 케빈 켈리(Kevin Kelly, <Wired>지 편집장)가 말한 “비베스트셀러의 시대” - https://nzine.kpipa.or.kr/sub/coverstory.php
과학연구	연구 소통 - 논문 발표를 통해 연구 결과를 공유하는 과정 → 챗GPT가 기여하리라 보는 지점 - 2022년 12월 영국 맨체스터 대학교 시오반 오코너(Siobhan O'Connor) 교수는 국제 학술지 발표 논문에 챗GPT를 공저자로 등재 -   - 현재(2023.10까지)챗GPT가 공저자로 등록된 사례는 5건 - 논문을 직접 작성해주지는 못 하지만 영어 문장을 다듬고 교정하는 데 탁월   - 논문 '작성'은 특정 의도와 방향성을 가지고 연구 결과를 재구성하는 과정. 챗GPT는 전문가로서의 판단 능력과 과학적 소양이 없기 때문에 이를 기대하기 어렵다.    - 원래는 교열/교정만으로도 상당한 비용(영문 교정료)이 들었던 과업   - 챗GPT에 더해<퀼봇(Quillbot)>과 같은 AI 애플리케이션 덕분에 영어 논문 작성의 효율이 크게 향상   - 참고. <퀼봇>	과학연구는 두 가지로 구성된다: ①연구 수행과 ②연구 소통 연구 수행은 가설을 수립하고 확증하는 과정이다. 챗GPT는 연구 수행 과정에 기여하기는 어려울 것이다. - 창의적인 가설을 제공하는 역량이 부족하다. - 원론적인 수준 이상의 답변을 기대하기 어렵고, 전문성도 부족하다. - 잘못된 엉뚱한 답변을 내놓을 때가 다.
창작과 기획	경기도 AI창작단 - 발달장애인들이 예술작품을 기획하고 창작하는 과정을 인공지능의 도움을 받아 수행하는 프로그램 - https://www.gg.go.kr/bbs/boardView.do?bIdx=77507281&bsIdx=464&menuId=1536&bcIdx=520) - 인공지능 기술이 더 고른 기회를 가져오는 사회로 이어지도록 만들려는 정책적 노력	통상적으로 기계에게 기대하는 역할은 '손발'의 역할이다. 그러나 챗GPT 등은 '두뇌'역할을 해주고 있다. 즉, 단순 작업이 아니라 '기획과 창작' 작업을 자동화할 수 있을 거라는 기대를 주었다.

 

 

 

생성형AI 애플리케이션

세콰이어캐피탈(Sequoia Capital)은 2022년 10월 발표한 <Generative AI: A Creative New World> 보고서에서 생성형AI 애플리케이션이 6가지 카테고리 중심으로 발전할 것이라 전망했습니다.

 

Generative AI: A Creative New World

 

 

 

생성에 특화된 만큼 생성형AI 애플리케이션들은 '합성 미디어(Synthetic Media)' 생산을 쉽게 할 것입니다.

• 합성 미디어 : AI 또는 AI 기술을 활용해 생성되는 모든 유형의 콘텐츠(영상, 사진, 가상객체, 소리, 글)

 

우리 주변에 존재하는 합성 미디어 생산 도구(=생성형AI 애플리케이션)

https://www.bvp.com/atlas/roadmap-the-rise-of-synthetic-media (아래 <이미지>) 

 

 

주요 카테고리별 생성AI 애플리케이션 현황(아래 <표>)

Main Job	사례 - 특이사항	비고
텍스트 생성	챗GPT - 현존 가장 우수한 성능을 보이는 챗봇형 생성AI Grammarly - 영어 문장의 맞춤법과 문법 수정, 내용에 대한 교정, 표절 검사(Writing assistant) Text.cortex - 웹사이트, 블로그, 소셜 미디어, 광고 등 목적 적합한 글을 간편하게 작성 Rytr - 간단한 키워드와 명령어만으로 원하는 용도와 감정에 부합한 텍스트 생성(ex. 자기소개서) Sparrow - DeepMind의 언어모델 Chinchilla를 기반으로 한 AI 챗봇 ddmm - 카카오 브레인이 베타 버전 공개(2023년 10월 현재 Off)한 AI 챗봇 클로바 챗봇 - 2023년 내 하이퍼 클로바(초거대 AI 모델)를 기반으로 한 챗봇으로 업데이트할 예정 wrnt - 뤼튼 테크놀로지에서 개발한 AI 기반 카피라이팅 툴. 뤼튼 외에도 글쓰기 훈련 서비스인 ‘뤼튼 트레이닝’, 대화형 챗봇 ‘챗 뤼튼’ 출시(하단 꼭지에 보다 자세하게 언급) 스켈터랩스 - AI 챗봇 설계 및 음성 인식 솔루션 등의 기술을 보유 이루다 - 스캐터랩이 개발한 대화형 AI 챗봇 알리GPT - 올거나이즈가 개발한 업무용 AI 솔루션. 산업 특화된 질의에 응답/요약/답변/출처 제공을 수행하는 서비스	텍스트는 생성형AI 기술이 가장 급진적으로 적용되는 분야 다양한 분야에서의 초안 작성에 활용 + 기존 텍스트 수정/개선/번역/맞춤버 교정 텍스트 생성은 음성합성과 연관 지어서 발전할 것. 자동 응답 시스템 등
이미지 제작	Dall·E2 - Open AI에서 개발한 Text to Image 서비스. 간단한 영문 명령어를 입력하면 쉽고 빠르게 고품질의 이미지 제작. 해부학 및 의료 등 아주 높은 퀄리티의 이미지가 요구되는 영역에서도 인정받고 있다(물론, 의료현장에서 바로 사용될 정도는 아니다). Stable Diffusion - 영국 Stability AI에서 개발한 Text to Image 서비스. 예술가가 자신의 작품이 학습 데이터에 포함되지 않도록 요청(옵트아웃)하는 기능 제공 칼로(Karlo) - 카카오브레인이 2022년 12월 공개한 서비스. 이미지 생성 기능과 이미지에서 불필요한 부분을 자연스럽게 제거하거나 편집하는 이미지 인페인팅(Inpainting) 기능, 빛과 그림자, 주변 사물 등을 상상해 이미지를 확장할 수 있는 이미지 아웃페인팅(Outpainting) 기능 제공 NovelAI - 원래는 입력된 텍스트를 기반으로 다음에 나올 문장을 생성해주는 서비스. 최근에는 Text to Image 방식으로 애니메이션 일러스트를 생성해줄 뿐 아니라, 단순한 그림을 업로드 받아 정교한 이미지를 생성해주는 기능 제공 투닝(Tooning) - AI 기반 웹툰 창작 서비스. 작가가 작성한 스토리를 웹툰으로 제작 Midjourney - Text to Image 서비스. 해당 툴이 생성한 이미지 작품이 미국의 한 미술 대회에서 1위로 선정되어 화제가 되었다. Tilda - 엑사원(EXAONE)을 기반으로 개발된 이미지 생성형AI 서비스 툰스퀘어 - 텍스트를 입력하거나 인물 사진 등을 입력하면 웹툰 장면을 생성해주는 AI 웹툰 창작 서비스 씨엔에이아이 - AI 기반 이미지, 동영상 합성 데이터 생성 솔루션 보유	이미지 생성 애플리케이션의 기반 모들엔 대부분 생성적 적대 신경망(GAN) 모델
영상제작	Invideo - 간단한 명령어로 영상을 제작하거나 기존 영상을 쉽게 튜닝할 수 있게 도와주는 서비스 Synthesia - 사진을 업로드하면 AI기술로 사실적인 사람의 얼굴(아바타) 영상 제작. 한국어 등 60개 이상의 언어와 억양 지원 Veed.io - Speech to text. 입력한 텍스트와 이미지, 영상을 분석해 영상에 적합한 자막을 자동 생성. Lument5 - 블로그 게시물을 영상으로 제작하는 Text to Video 서비스. 생성된 영상은 텍스트, 이미지, 영상 등의 요소를 쉽게 편집 가능 WSC Sprots - 스포츠 경기 명장면을 생성형 AI가 자동으로 편집해 하이라이트 영상으로 제작 Imagen Video - Google에서 개발한 Text to Video 서비스. 초당 24프레임. 1280X768 해상도의 비디오를 생성 딥브레인AI - AI 영상 합성과 음성 합성 기술 보유한 기업. 감정/표현/동작 등을 표현하는 실시간 대화형AI 휴먼 구현	영상 제작에 활용되는 ‘음성합성’ 기술은 텍스트를 자연스러운 발화 음성으로 변환하는 것뿐만 아니라 기존 음성의 톤, 발음, 억양 등을 수정하거나 개선할 수 있다. 언어를 번역하거나 음성의 감정을 분석하는 것도 가능 AI 비서나 음성 대화 시스템에 음성합성이 사용될 수 있다.
음악(음성) 제작	AIVA - 원하는 음악 장르, 감정 등과 같은 파라미터를 선택하면 음악을 제작 Ecrett Music - 업로드한 콘텐츠, 분위기 등의 파라미터에 맞는 음악을 제작 Brain.fm - 과학자, 음악가, 엔지니어로 구성된 Brain.fm은 생성형 AI기술에 신경과학과 심리학 이론을 결합해 집중력, 휴식, 수면 효율을 향상시키기 위한 음악을 생성 Boomy - 음악을 생성해주고 생성된 음악을 Spotify, YouTube, TikTok, Apple Music 등 세계 주요 스트리밍 서비스에 배포할 수 있는 서비스 MusicLM - Google에서 개발한 Text to Music 서비스 Jukebox - Open AI에서 개발한 Text to Music 서비스. 원하는 장르, 가수, 스타일을 설정하면 음악을 생성 AI 보이스 스튜디오 - 음성합성 플랫폼. 감정 더빙, 다국어 보이스 지원 비오디오(viodio) - 포자랩스에서 개발한 음원 창작 솔루션. 배경음악 구독 서비스 제공(2022년 CJ E&M이 투자) 수퍼톤 - AI 기반 음성 합성 솔루션 기업. 다양한 목소리 생성 및 나이와 성별 변환 기술 등 보유(2023년 하이브가 인수)
마케팅	Jasper(헬스케어 영역의 Jasper 아님) - SNS 게시물, 광고문구, 이메일 등 마케팅에 최적화된 콘텐츠를 생성해주는 서비스. 기업 가치 유니콘 GoCharlie - 플랫폼에 적합한 어조와 스타일, 이모티콘, 해시태그 조합을 학습해 브랜드나 제품을 부각하는 콘텐츠 생성 Writecream - 제품에 대해 간단히 설명하면 구매자에게 어필할 수 있는 제품 소개와 제품 상세 정보를 생성 wrtn(뤼튼) - 국내 서비스. 마케팅 등 실무에 필요한 콘텐츠 생성
고객 경험	Level AI - 고객센터로 유입되는 고객의 질문을 실시간으로 분석하여 답변을 생성. 상담사를 대체하는 것이 아니라 보완 Staircase AI - 방대한 고객 상호작용 데이터를 분석해 겉으로 봤을 때 알기 어려운 인사이트 발굴. PolyAI - 실제 상담원과 통화하는 듯한 음성 인터페이스로 고객을 응대 Y Meadow - GPT를 활용해 고객이 문의하는 내용을 빠르게 분석하고 필요한 정보를 사내 시스템을 통해 확인한 후 답변 생성 Salesforce의 Einstein GPT - 이용자 요구에 맞는 담당자 지정, 이메일 자동 작성, 홈페이지 콘텐츠 제작, 마케팅 문구 기획 등 기
요약 및 보고서 작성	Magic Write - 보도자료, 사업 계획 및 제품 설명을 위한 아이디어와 초안을 제안해주는 텍스트 생성 도구. 한국어 지원 Quillbot - 원본 글의 효과를 끌어올리는 AI 패러프레이징 도구 Resoomer - 문서의 주요 내용과 저자가 전달하고자 하는 의도를 빠르게 파악하여 요약해주는 도구 DesignerBot - 프레젠테이션(슬라이드) 생성 서비스
프로그래밍	Mindtech Global - 합성 데이터 생성 기업. AI 알고리즘 개발에 사용할 수 있는 학습 데이터를 생성. 현실에서 수집하는 데이터에서 발생할 수 있는 프라이버시나 저작권 문제로부터 자유롭다. Mostly AI - 자주 발생하지는 않지만 AI 알고리즘 성능 향상을 위해 필요한 데이터를 만들어주는 서비스. 기존 데이터의 패턴 및 구조를 자율적으로 변형해 시뮬레이션해 자주 발생하지는 않지만 목적 달성을 위해 필요한 데이터를 생성 Copilot - Github에 탑재된 생성형AI 기반 코드 자동완성 도구. 이용자가 입력한 주석의 문맥을 파악하여 적합한 코드 생성. 안전하지 않은 코드 패턴을 차단하거나 취약점을 탐지하는 기능 제공 - https://www.protocol.com/workplace/github-copilot-ai-developers
교육	Duolingo - GPT-4 모델을 기반으로 한 몇 안 되는 애플리케이션. 이용자가 학습하고자 하는 언어로 AI와 대화하는 외국어 학습 플랫폼

 

 

그 외 생성형 AI를 서비스에 녹인 사례

마이크로소프트365 코파일럿 - https://youtu.be/MVkwCivT384?si=vrnvv1z38MGqAM6k / https://www.youtube.com/watch?v=S7xTBa93TX8

• GPT-4 모델 적용
• MS365 애플리케이션별 코파일럿의 기능(아래 <표>)

 

워드	글을 작성 / 편집 / 요약 / 창작해준다.
엑셀	간단한 명령어로 수식을 만들어주기도 하고 데이터를 그래프로 시각화해주거나 데이터셋에 대해서도 질문할 수 있다.
파워포인트	간단한 명령어로 아이디어를 디자인된 프레젠테이션으로 변환한다. 워드 등 기존 문서를 제공하면 스피커 노트와 소스가 포함된 파워포인트 덱으로 변환해준다.
아웃룩	받은 편지함을 자동으로 통합 / 관리하고 이메일 요약, 답장 초안 작성 등 업무 생산성을 향상시킨다.
팀즈	미팅 주요 논의사항을 실시간 요약하거나 놓친 부분을 알려준다. 여기에는 누가 무슨 말을 했고, 어떤 부분에서 참석자들의 의견이 일치 혹은 불일치했는지 등도 포함된다. 대화의 맥락에 맞게 행동이 필요한 항목도 제안한다.

 

 

Quizlet

• 챗GPT-3를 활용해 다양한 어휘학습 서비스 제공
• 학생 참여를 유도하는 적응형 AI튜터 Q-Chat 출시

 

 

굿닥

• 챗GPT를 기반으로 한 건강AI 챗봇 서비스

 

라이너

• 정보 큐레이션 서비스
• 챗GPT에 자체 AI 기술력을 접목시킨 LNIER AI
• 하이라이트 기능을 통해 이용자가 질문을 입력하면 챗GPT와 자체 AI 간의 교체 검증을 통해 답변 제공
• 이용자의 90% 이상이 해외에서 유입되며 이미 영어, 일본어, 중국어, 한국어 4개 언어로 서비스
• 3주 만에 검색을 통해 생성된 단어는 40억 건+, MAU 1,000만 명

 

마이리얼트립

• 챗GPT에 연동된 AI 여행플래너(해당 프로토타입 현재는 Off)
• 여행 일정을 계획하고 숙소 정보 추천 받음
• https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1949/
• https://www.google.com/search?q=%EB%A7%88%EC%9D%B4%EB%A6%AC%EC%96%BC%ED%8A%B8%EB%A6%BD+ai&oq=%EB%A7%88%EC%9D%B4&gs_lcrp=EgZjaHJvbWUqBggDEEUYOzIGCAAQRRg5MgYIARBFGD0yBggCEEUYPTIGCAMQRRg7MgYIBBBFGD0yEwgFEC4YgwEYxwEYsQMY0QMYgAQyBwgGEAAYgAQyDQgHEAAYgwEYsQMYgAQyEwgIEC4YgwEYrwEYxwEYsQMYgAQyBggJEC4YA9IBCDE0MjlqMGo0qAIAsAIA&client=ms-android-samsung-ss&sourceid=chrome-mobile&ie=UTF-8#fpstate=ive&vld=cid:5db7b74f,vid:P30OBU6ka64,st:0
• https://hitchhickr.com/myrealtrip_chatgpt/

 

플리토

• AI 챗봇 학습용 언어 데이터 판매 및 번역 플랫폼 운영
  • 플랫폼을 통해 수집된 언어 데이터를 검수 및 정제 후 판매
• 2012년 설립된 언어 빅데이터 플랫폼 기업. 2019년 사업모델 특례상장 1호 기업으로 코스닥 상장
• 챗봇용 언어 데이터 1일 수집량 50만 건+
• 137개국 번역자 1300만 명에게 현금으로 바꿀 수 있는 포인트를 제공하고 약관을 통해 저작권을 미리 확보
• 상황별 언어 데이터를 확보하여, 경제 전문 챗봇, 정치 전문 챗봇, 의학 전문 챗봇 등 특화된 번역 챗봇을 만들 수 있는 데이터

 

플리토의 비즈니스 모델

 

 

코난테크놀로지

• 코난 챗봇 서비스
  • 유사 표현까지 검색 가능한 검색 기술(벡터 방식; 웬만한 검색엔진 다 벡터 방식 아닌가)
  • 비정형 데이터까지 다룰 수 있는 다큐먼트 AI 기술
  • 결론적으로 텍스트 인식률과 정확도가 높은 챗봇
• 2대 주주인 SK텔레콤과 전략적 제휴를 통해 AI 비서 ‘에이닷’ 고도화 진행 중
• 2,500여 개의 고객사 확보 / 2021년 매출 178억 원

 

마인즈랩

• 2022년 9월 마음에이아이(maum.ai) 시스템 출시
  • 클라우드 기반 AI 플랫폼
  • 최근 GPT API를 마음에이아이에 연동하여 독자적인 언어모델인 마음GPT 출시
• 마음오케스트라 상용화
  • 다양한 AI 엔진을 활용화 개인화된 맞춤형 AI 서비스를 개발할 수 있는 툴
• 2021년 매출 82억 원

 

 

생성형AI 비즈니스 모델

AI를 활용한 비즈니스 모델을 설계할 때 고려할 요소

구성요소	설명
Customer(고객)	핵심 고객을 누구로 선택할 것인가? 기존 이용자를 빼앗을 것인가? 새롭게 고객을 창출할 것인가?
Problem(문제점)	AI로만 해결 가능한 문제는 무엇인가? AI 기술을 새롭게 적용 가능한 분야? AI가 창출할 수 있는 비즈니스 기회는?
Solution(해결법)	기술이 아닌 고객에게 주는 가치는 무엇인가? 문제 해결을 위해서 활용되는 AI 기능/역할은 무엇인가? 기능이 문제 해결 과정에 어떻게 적용되는가?
Scale-up(스케일업)	현재 해결방식이 지속적이고 반복적으로 활용될 수 있는가? 인접분야와 연결되어서 또 다른 시장기회를 만들어낼 수 있는가? 어떻게 수익을 창출하는가?
Traction(견인지표)	현재까지 이룬 성과는? AI를 통한 문제해결 과정에서 얻어진 정량/정성적 성과?
Team(구성원)	어떤 구성원들이 새로운 기회를 만들고 있는가? 이들이 지닌 사업을 바라보는 비전/철학은?

 

 

사례 1. 오픈AI

오픈AI의 비즈니스 모델

 

구성요소	설명
Customer(고객)	오픈AI에서 제공하는 API를 활용하려는 기업 MS(투자자이자 파트너)
Problem(문제점)	생성형AI 모델의 천문학적인 학습 비용, 운영 비용 부담 텍스트, 이미지, 코딩 등 수요 높은 분야에 우선 집중
Solution(해결법)	자연어 처리, 이미지 생성, 음성인식 등 AI 비즈니스에 필요한 핵심 기능을 API로 제공 → 기술에 대한 접근성 증대 AI 모델 유형 - 챗GPT(초거대 언어모델 기반 챗봇) - Dall·E(텍스트 기반 이미지 생성 AI) - Codex(자연어 기반 프로그래밍 코드 생성 · 수정 AI) - Whisper(다국어 자동 음성인식 AI)
Scale-up(스케일업)	비즈니스 모델(사용량에 따른 과금) - Dall·E는 이미지 해상도별 과금 ex. 1024x1024의 경우 $0.02부터 $0.016 사이 분포 - 언어모델은 세부 모델별, 토큰 단위로 과금체계 구성 - MS 등과 전략적 제휴를 통해 클라우드 기반 서비스 확장 및 자체 전용 펀드를 통해 주요 스타트업에 직접 투자
Traction(견인지표)	챗GPT 이용자 1억 명+ Dall·E 2 2.5개월만에 이용자 1백만 명+(하루 4백만 건+ 이미지 생성)
Team(구성원)	CEO 샘 알트만 테슬라의 일론 머스크, 링크드인 공동 창업자 리드 호프먼, 페이팔 공동 창업자 피터 틸(Peter Thiel), 와이 콤비네이터 창업 파트너 제시카 리빙스턴(Jessica Livingston), 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever) 등이 설립에 참여 MS 참여

 

 

사례 2. 뤼튼테크놀로지wrnt technologies(서비스명: 뤼튼wrnt)

• AI 기반 텍스트 콘텐츠 생성 서비스
• 2021년 설립
• 뤼튼 - AI 글쓰기 서비스 / 뤼튼 트레이닝 - AI 글쓰기 훈련 서비스
• 현재 이메일, 광고문구 등 규격화되고 반복적인 작문이 필요한 비즈니스 콘텐츠에 집중
• 네이버 하이퍼클로바와 협력
• https://www.chosun.com/economy/smb-venture/2023/01/19/T665OIZUY5FCDKXJEMG654ZHXQ/

 

뤼튼의 비즈니스 모델

 

구성요소	설명
Customer(고객)	콘텐츠를 빠르게 생성하려는 크리에이터, 디지털 마케터, 소상공인, 학생 등
Problem(문제점)	가게 홍보문구 작성, 유튜브 제목 선정에 어려움 경험 글쓰기는 훈련이 되어야 하는 분야라 시간이 많이 소요됨
Solution(해결법)	자연어 처리로 콘텐츠 생산성 향상 - 주제 선정부터 글쓰기 전반의 과정에 AI가 많은 조력 제공 - 기술적 가치에서 기능적 가치를 제공하는 데로 발전 AI 생성 콘텐츠의 유형 - SNS 광고문구, 이메일, 유튜브 다국어 제목 및 설명 생성 등 업무 상황에 따른 약 50개 이상의 AI 도구 제공
Scale-up(스케일업)	비즈니스 모델(부분 유료화) - 무료 요금제와 프리미엄 플러스 요금제 - 글쓰기 목적에 따른 7개 분야별 서비스 §  블로그, 마케팅, 쇼핑몰, 업무용, 유튜브, 범용, 기타(책, 메뉴 소개 등) 네이버 하이퍼클로바와 한국어 버전 협력 파트너십 체결 디지털 마케팅 및 광고 분야로 확장 (예정)
Traction(견인지표)	출시 후 3개월 간 생성 단어 15억 개+ 이용자 7만 명+ Jasper의 월간 생성량 70% 수준
Team(구성원)	이세영 대표(자연어 처리 박사 출신 엔지니어)

 

 

사례 3. 웨인힐스브라이언트AI(Wayne Hills Bryant A.I.)

• 텍스트를 입력하면 키워드와 매칭하여 영상 콘텐츠를 자동으로 생성하는 Text to Video(TTV) 서비스
• 2019년 설립
• 삼성전자, LG전자, 신한금융, 하나금융 등이 주 고객
• 제품 사용설명서, 금융상품 설명서, 보험약관 등 고객에게 제대로 고지되어야 하나 제대로 소비되지 못하는 텍스트 콘텐츠를 영상화. 제대로 소비되지 못 해 발생하는 불필요한 CS 비용을 절약

 

웨인힐스브라이언트 비즈니스 모델

 

구성요소	설명
Customer(고객)	보험회사, 증권사, 출판사, 기업 등 대량 텍스트 생산이 주력인 기업(B2B)
Problem(문제점)	텍스트로 생산되는 지식과 정보가 제대로 소비되지 못 하는 구조적 문제 - 보험약관, 매뉴얼, 보고서 등 외면받는 텍스트 자료 쏟아지지만 비용 문제로 디지털 전환을 하지 못 하고 있는 현실
Solution(해결법)	텍스트 데이터의 영상 콘텐츠 제작 기술(Text to Video; TTV) 상용화 음성 데이터의 영상 콘텐츠 제작 기술(Speech to Video; STV) 개발 중 AI 생성 콘텐츠 유형 - 사용자가 입력한 텍스트에서 의미를 추출해 영상 콘텐츠 제작(TTV) §  ex. 보험회사 약관이나 제품 사용 설명서
Scale-up(스케일업)	비즈니스 모델 - 장기 계약 구독 서비스 - 연간 계약 시 무제한 영상 콘텐츠 생성 제공(연 3,500만 원) - 장기 계약 고객에게 커스터마이징 별도 제공 확장 전략 - TTV: B2C 개인 고객 대상 신규 구독형 서비스로 고객 확장 - 글로벌 확장(미국 시장 진출) - STV 서비스를 확장하여 뇌파나 뉴런을 활용해서 생각을 영상화 - https://www.kocca.kr/trend/vol33/sub/s13.html
Traction(견인지표)	2022년 기준 매출액 약 78억 원 서비스 재사용율 85%
Team(구성원)	덱스터, 미디어로그 등 콘텐츠 회사에서 경력을 쌓은 이수민 대표

 

 

 

사례 4. 이크림Ecream(서비스명: 아나트Anate)

• 아나트는 스토리 제작에 필요한 정보와 데이터를 제안하거나 기존 스토리를 보다 침신하게 수정해주는 생성형AI 서비스
  • 검색엔진 - 현재 창작 중인 작품의 설정값을 입력 → 가장 흡사하고 연관성 높은 작품을 출력하고 참고할 만한 작품 데이터 제공
  • 창작엔진 - (GPT-2 모델 활용) 각종 설정과 키워드를 입력 → 로그라인(이야기의 방향을 설명하는 한 문장 또는 한 문장으로 요약된 줄거리)을 창작하여 출력
• 2021년 설립
• 웹툰/웹소설 IP기업 엔시엘오, 한국작가협회, AI 전문기업 마인즈랩 등 현업 작가진과의 협업을 통해 플랫폼 개선 중

 

이크림의 비즈니스 모델

 

구성요소	설명
Customer(고객)	어시스턴트를 필요로 하는 글쓰기 비전공자 출신 웹툰/웹소설 작가
Problem(문제점)	현업 작가들은 매일 500장 이상, 주 5회 이상 작품을 생산해내야 하는 상황에서 참신한 소재와 로그라인을 발굴하는 데 어려움을 겪고 있음 웹툰/웹소설 분야의 경쟁이 치열해지면서 작가들이 소재 및 작품 창작에 쏟는 비용(시간/경제적 비용) 상승
Solution(해결법)	사용자가 플롯, 시간, 공간적 배경, 테마를 설정하면 연관성 높은 작품 데이터 출력 새로운 스토리 창작을 위한 로그라인 제공
Scale-up(스케일업)	비즈니스 모델(부분 유료) - B2B 고객은 초기 구축비와 월사용료 지불 - B2C 고객은 무료 서비스와 유료 서비스로 구분 확장 전략 - 웹소설, 웹툰 플랫폼 사업자에 API 판매 - 이야기 IP를 활용한 공동창작 및 미니 드라마 제작 - 인생 스토리 멘토링 사업
Traction(견인지표)	AI 전문 회사인 마인즈랩, 엔시엘오(웹소설 IP), 한국작가협회, 추계예술대학교 등과 파트너십 체결 스토리 창작 시간 75% 감소, 스토리 소재 부담 50% 경감 - 이크림 내부자료(MVP 이용자 500명 기준) 스토리 창작 업종 작가들 인터뷰 결과 86.4%가 구매 희망
Team(구성원)	인터넷뱅킹 1세대 e-Business 경력을 갖춘 김선엽 대표 KBS/MBC 드라마/게임시나리오 작가 출신 이윤종 부대표