생성형 AI 활용사례: 삼성SDS와 아모레퍼시픽

문서 내 토픽

1. 삼성SDS의 생성형 AI 도입

삼성SDS는 클라우드와 디지털 물류 서비스를 제공하는 IT 기업으로, 업무 효율성 향상을 위해 패브릭스와 브리티 코파일럿이라는 생성형 AI를 개발했다. 패브릭스는 클라우드 시스템에 생성형 AI를 결합한 플랫폼으로 기업 데이터와 LLM을 연계하여 정확도 높은 답변을 제공하며 보안성을 갖추고 있다. 브리티 코파일럿은 메일, 메신저, 영상회의 등의 협업 솔루션으로 회의록 자동 작성, 실시간 요약, 메일 초안 작성 등의 기능을 제공하여 직원들의 업무 시간을 단축시켰다.
2. 아모레퍼시픽의 생성형 AI 활용

아모레퍼시픽은 한국 대표 화장품 제조 기업으로, 디자인 개발 속도 향상을 위해 미드저니와 포토샵 AI를 도입했다. 미드저니는 프롬프트 입력으로 고품질 이미지를 생성하여 패키지 디자인과 광고 제작에 활용되며, 포토샵 AI는 배경 수정, 이미지 합성, 불필요한 요소 제거 등의 기능으로 사진 편집 작업을 간편하게 한다. 이를 통해 디자인 개발 기간을 단축하고 B컷 사진까지 재활용할 수 있게 되었다.
3. 생성형 AI의 업무 효율성 향상

생성형 AI 도입으로 기업들은 업무 생산성과 효율성을 크게 향상시켰다. 삼성SDS의 경우 직원들이 모르는 내용을 즉시 해결할 수 있게 되었고, 회의록 작성과 정보 검색이 자동화되어 업무 시간이 단축되었다. 아모레퍼시픽은 디자인 개발 기간을 2주 이상에서 며칠로 단축할 수 있었으며, 디자이너들의 창의성을 높이고 다양한 아이디어를 제공받을 수 있게 되었다.
4. 생성형 AI의 보안과 신뢰성

기업들이 생성형 AI 도입 시 가장 우려하는 부분은 기업 기밀 유출이다. 삼성SDS는 이를 해결하기 위해 사내 정보망을 이용한 패브릭스를 개발하여 키워드 필터링과 사용자 권한 관리로 내부 정보 보호를 강화했다. 또한 기업의 외부 데이터와 내부 데이터를 직접 이용하여 거대언어모델과 연계된 신뢰도 높은 답변을 생성할 수 있도록 설계했다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 삼성SDS의 생성형 AI 도입

삼성SDS의 생성형 AI 도입은 IT 서비스 산업에서 경쟁력을 강화하는 전략적 결정으로 평가됩니다. 대규모 엔터프라이즈 고객을 보유한 삼성SDS가 생성형 AI를 자체 서비스에 통합함으로써 고객에게 더욱 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있게 됩니다. 특히 클라우드 인프라와 데이터 관리 역량을 바탕으로 한 AI 서비스 개발은 기업의 디지털 전환을 가속화할 것으로 기대됩니다. 다만 보안과 데이터 프라이버시 측면에서 철저한 관리가 필수적이며, 고객 신뢰 구축을 위한 투명한 정책 수립이 중요합니다.
2. 아모레퍼시픽의 생성형 AI 활용

아모레퍼시픽의 생성형 AI 활용은 뷰티 산업의 디지털 혁신을 보여주는 사례입니다. 고객 맞춤형 제품 추천, 가상 메이크업 시뮬레이션, 마케팅 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 AI를 활용하면 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 개인화된 뷰티 솔루션 제공을 통해 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있는 장점이 있습니다. 그러나 AI 기반 추천 시스템의 편향성 제거와 개인정보 보호에 대한 신중한 접근이 필요하며, 기술과 인간의 감성을 적절히 조화시키는 것이 성공의 핵심입니다.
3. 생성형 AI의 업무 효율성 향상

생성형 AI는 문서 작성, 데이터 분석, 코드 생성 등 다양한 업무에서 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 도구입니다. 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화함으로써 직원들이 더욱 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 이는 기업의 운영 비용 절감과 경쟁력 강화로 이어질 수 있습니다. 다만 AI 도구의 효과적인 활용을 위해서는 직원 교육과 조직 문화 개선이 필수적이며, 과도한 자동화로 인한 일자리 감소 문제에 대한 사회적 논의도 함께 진행되어야 합니다.
4. 생성형 AI의 보안과 신뢰성

생성형 AI의 보안과 신뢰성은 기업과 사용자 모두에게 가장 중요한 고려사항입니다. AI 모델의 학습 데이터 보호, 생성된 콘텐츠의 정확성 검증, 악의적 사용 방지 등 다층적인 보안 체계가 필수적입니다. 특히 민감한 개인정보나 기업 기밀이 포함된 데이터를 다룰 때는 엄격한 접근 제어와 암호화가 필요합니다. 또한 AI가 생성한 정보의 신뢰성을 보장하기 위해 투명성 있는 알고리즘 설계와 정기적인 감시 체계가 중요합니다. 규제 기관과 기업이 협력하여 윤리적이고 안전한 AI 생태계를 구축하는 것이 장기적 발전의 기초가 될 것입니다.