중소기업이 생성AI를 활용하기 위한 2가지 열쇠

중소기업(SMB)이 생성AI의 혜택을 누리기 위해서는 데이터 품질 향상과 AI 모델 도입 전략 수립이 필수불가결하다고 지적되고 있다. 대기업과 비교했을 때 리소스가 제한된 중소기업에게 AI 도입은 단순히 도구를 구매하는 것으로 끝나는 문제가 아니며, 그 전제가 되는 기반 구축이 중요하다는 인식이 확산되고 있다.

생성AI는 텍스트, 이미지, 코드 등의 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 AI 기술의 총칭이다. 최근 몇 년 간 실용화가 급속도로 진행되었으며, 대기업을 중심으로 마케팅 문서 작성, 고객 대응 자동화, 업무 효율화 등 다양한 분야에서의 활용이 확대되고 있다. 반면 중소기업은 AI 도입에 드는 비용과 전문 지식 부족으로 인해 활용이 뒤처지는 상황에 있다.

이러한 상황에서 지적되는 것이 '데이터 품질' 문제다. 생성AI는 대량의 데이터를 학습하고 참조하여 출력을 생성하기 때문에, 입력하는 데이터의 정확성과 일관성이 낮으면 얻어지는 결과의 신뢰성도 떨어진다. 중소기업에서는 고객 정보, 재고 데이터, 과거 거래 기록 등이 통일된 형식으로 관리되지 않는 경우가 많으며, AI 활용 이전에 데이터 정비를 우선하는 것이 요구된다.

또 다른 과제는 '모델 전략'의 부재다. 생성AI의 모델은 용도와 규모에 따라 다양한 종류가 있으며, 자사의 업무 내용, 예산, 보안 요구사항에 맞는 것을 선택해야 한다. 범용의 대규모 모델을 그대로 사용할지, 특정 업무에 특화된 모델을 도입할지, 혹은 커스터마이징을 수행할지에 따라 비용과 효과가 크게 달라진다. 전략 없는 도입은 비용 대비 효과를 낮추는 위험이 있다고 평가된다.

중소기업에게 AI 도입의 장벽이 높은 배경에는 IT 전담 담당자 부족과 초기 투자에 대한 신중한 태도가 있다. 하지만 클라우드 기반의 생성AI 서비스가 저비용으로 활용 가능해진 현재, 기술적 진입 장벽은 이전보다 낮아지고 있다. 따라서 장벽은 오히려 '무엇을 위해 AI를 사용할 것인가'라는 목적 설정과 이를 뒷받침하는 데이터 기반 정비에 있다는 관점을 제시할 수 있다.

데이터 품질 향상과 모델 전략 수립은 둘 중 하나만으로는 충분하지 않다. 품질이 높은 데이터가 있어도 목적에 맞지 않는 모델을 사용하면 효과는 제한적이 되며, 반대로 우수한 모델을 도입하더라도 데이터가 정비되지 않은 상태로는 정확한 출력을 얻을 수 없다. 이 두 가지를 수레의 양 바퀴로 삼아 동시에 정비하는 것이 중소기업이 생성AI를 실제 업무에 활용하기 위한 현실적인 출발점이라고 할 수 있다.

향후 중소기업이 AI 도입을 추진함에 있어 주목해야 할 점은 업종별 특성에 따른 활용 사례의 축적이다. 예를 들어 소매업의 재고 예측이나 서비스업의 문의 대응 자동화 등 규모가 작아도 효과를 내기 쉬운 영역부터 시작하는 것이 단계적 활용 확대로 이어진다고 생각된다. 데이터 전략과 모델 선정을 세심하게 결합하는 노력이 중소기업의 AI 활용의 열쇠를 쥐고 있다고 할 수 있다.