2022년 ChatGPT가 출시된 후, Lysol과 Mucinex를 만드는 Reckitt Benckiser의 마케팅 팀은 새로운 인공지능 기술이 자사 사업에 도움이 될 수 있다고 확신했습니다. 하지만 팀은 어떻게 도움이 될지 확신하지 못했기 때문에 Boston Consulting Group에 도움을 요청했습니다.
Reckitt의 요청은 Boston Consulting Group이 작년에 받은 수백 건의 요청 중 하나였습니다. 지금은 수익의 5분의 1을 AI 관련 작업을 통해 벌어들이고 있습니다. 불과 2년 전만 해도 수익이 0이었습니다.
보스턴 컨설팅 그룹의 기술 담당 상무이사인 블라디미르 루키치(Vladimir Lukic)는 “사람들은 이것이 자사 사업에 어떤 의미를 갖는지 알아내고자 하는 진정한 갈증이 있다”고 말했다.
기술 분야의 다음 큰 붐은 괴짜 컨설턴트들에게 오랫동안 기다려온 선물입니다. Boston Consulting Group과 McKinsey & Co.에서 IBM과 Accenture에 이르기까지 매출이 증가하고 있으며 채용이 증가하고 있습니다. 이는 회사에서 생성 AI가 무엇을 의미하는지, 그리고 그것이 어떻게 비즈니스에 도움이 될 수 있는지 알아내는 데 도움을 줄 수 있는 기술 셰르파가 절실히 필요하기 때문입니다.
기술 산업이 생성적 AI를 활용해 수익을 창출할 방법을 모색하는 동안, 컨설턴트들은 이를 활용해 돈을 벌기 시작했습니다.
16만 명의 컨설턴트를 보유한 IBM은 컨설팅 업무와 AI 모델을 구축하고 유지하는 데 사용할 수 있는 왓슨x 시스템에 대한 생성 AI와 관련하여 10억 달러 이상의 판매 약정을 확보했습니다. 컨설팅 및 기술 서비스를 제공하는 액센추어는 작년에 3억 달러의 매출을 기록했습니다. 올해 맥킨지의 사업 중 약 40%가 생성 AI와 관련될 것이고, 글로벌 자문 부서가 있는 KPMG 인터내셔널은 1년 전에 생성 AI 관련 업무에서 수익을 내지 못하던 상태에서 지난 6개월 동안 이 기술과 관련된 6억 5천만 달러 이상의 미국 사업 기회를 목표로 삼았습니다.
기술 관련 자문에 대한 수요는 업계의 도트컴 붐을 떠올리게 합니다. 기업들은 1990년대에 자문을 요청하며 컨설턴트에게 몰려들었습니다. 1992년부터 2000년까지 디지털 컨설팅 회사인 Sapient의 매출은 95만 달러에서 5억 300만 달러로 증가했습니다. 현재 Publicis Sapient로 알려진 회사의 CEO인 나이젤 바즈는 모바일 및 클라우드 컴퓨팅으로의 이전과 같은 후속 기술 전환은 덜 서두르지 않았다고 말했습니다.
“90년대 중반에 CEO들은 ‘웹사이트가 뭔지, 내 사업에 어떤 도움이 될지 모르겠지만, 필요해’라고 말하곤 했습니다.”라고 Vaz는 말했습니다. “이것도 비슷합니다. 회사들은 ‘무엇을 만들라고 말하지 마세요. 무엇을 만들 수 있는지 말해주세요.’라고 말합니다.”
컨설팅 회사들은 자신들이 무엇을 할 수 있는지 보여주기 위해 애쓰고 있습니다. 5월에 Boston Consulting Group은 보스턴 컨벤션 센터에서 하루 동안 컨퍼런스를 개최하여 OpenAI, Anthropic 및 기타 AI 기술 리더를 위한 데모 부스를 마련했습니다. 또한 로봇공학 및 프로그래밍 분야에서 자체 AI 작업을 시연했습니다.
생성적 AI 판매는 업계가 팬데믹 이후 침체기를 겪은 후 성장을 찾는 데 도움이 되고 있습니다. 조사 회사인 IBISWorld에 따르면, 미국 경영 컨설팅 업계는 올해 3,922억 달러의 매출을 올릴 것으로 예상되며, 이는 1년 전보다 2% 증가한 수치입니다.
컨설턴트가 고용된 업무는 기업마다 다릅니다. 일부 컨설팅 회사는 유럽 연합과 같은 지역에서 인공 지능을 규제하는 법률이 통과됨에 따라 기업에 규제 준수에 대한 조언을 제공합니다. 다른 회사는 AI 고객 지원 시스템에 대한 계획을 수립하거나 AI 시스템이 오류를 발생시키지 않도록 하는 보호책을 개발합니다.
기업의 경우 결과는 엇갈렸습니다. 생성 AI는 사람들에게 환각이라고 알려진 부정확하고, 무관하거나, 터무니없는 정보를 제공하는 경향이 있습니다. 정확한 정보를 제공하는지 확인하기 어렵습니다. 또한 사람보다 응답이 느릴 수 있어 고객이 질문에 대한 답변을 받을지 혼란스러워할 수 있습니다.
200억 달러 규모의 컨설팅 사업을 하는 IBM은 McDonald’s와의 작업에서 이러한 문제 중 일부에 부딪혔습니다. 이 회사는 드라이브스루 주문을 받기 위해 AI 기반 음성 시스템을 개발했습니다. 하지만 고객이 시스템이 Diet Coke가 요청한 1개 대신 주문에 아이스티 9개를 추가하는 등 실수를 했다고 보고한 후 McDonald’s는 프로젝트를 종료했습니다.
McDonald’s는 디지털 주문의 미래에 전념하고 있으며 대체 시스템을 평가할 것이라고 밝혔습니다. IBM은 McDonald’s와 다른 프로젝트에서 협력하고 있으며 다른 레스토랑 체인과 음성 활성화 AI 사용에 대해 논의 중이라고 밝혔습니다.
IBM의 다른 프로그램은 더 많은 가능성을 보여주었습니다. 이 회사는 비즈니스 데이터 제공업체인 Dun & Bradstreet과 협력하여 공급업체 선택에 대한 분석 및 조언을 제공하는 생성 AI 시스템을 개발했습니다. Ask Procurement라는 도구를 사용하면 직원이 특정 매개변수를 사용하여 자세한 검색을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 소수 민족이 소유한 메모리 칩 공급업체를 찾아 자동으로 제안 요청을 생성할 수 있습니다.
Dun & Bradstreet의 최고 데이터 및 분석 책임자인 게리 코토베츠는 30명으로 구성된 그의 팀이 시스템을 구축하기 위해 IBM의 도움이 필요하다고 말했습니다. 그는 Ask Procurement가 제공하는 답변이 정확하다는 것을 고객에게 안심시키기 위해 고객이 모든 답변을 원래 출처까지 추적할 수 있어야 한다고 주장했습니다.
“환각은 진짜 우려이고 어떤 경우에는 인식된 우려입니다.” 코토베츠가 말했다. “둘 다 극복하고 고객에게 환각이 아니라고 확신시켜야 합니다.”
올해 7주에 걸쳐 맥킨지의 AI 그룹인 퀀텀블랙은 ING 은행을 위한 고객 서비스 챗봇을 만들었는데, 챗봇에는 모기지나 투자에 대한 조언을 제공하지 못하도록 하는 보호 장치가 들어 있었습니다.
ING의 최고 분석 책임자인 바하디르 일마즈는 챗봇의 실현 가능성이 불확실했고 맥킨지가 비교적 새로운 기술에 대한 경험이 부족했기 때문에 이 회사는 ING와의 계약에 따라 “공동 실험”으로 작업을 수행했다고 말했습니다. 이 은행은 맥킨지에 작업에 대한 비용을 지불했지만 일마즈는 많은 컨설턴트가 새로운 기술로 무엇을 할 수 있는지 보여주고 싶어서 무급으로 생성 AI로 추측 작업을 할 의향이 있다고 말했습니다.
이 프로젝트는 노동 집약적이었습니다. ING의 챗봇이 개발 중에 잘못된 정보를 제공했을 때, McKinsey와 ING는 원인을 파악해야 했습니다. McKinsey에서 기술 업무를 담당하는 수석 파트너인 Rodney Zemmel은 그들이 문제를 오래된 웹사이트와 같은 문제로 거슬러 올라갔다고 말했습니다.
챗봇은 이제 매일 5,000건의 고객 문의 중 200건을 처리합니다. ING에서는 사람들이 모든 대화를 검토하여 시스템이 차별적이거나 해로운 언어를 사용하거나 환각을 보이지 않는지 확인합니다.
“ChatGPT와 우리의 챗봇의 차이점은 우리의 챗봇이 틀릴 수 없다는 것입니다.” Yilmaz가 말했습니다. “우리는 우리가 구축하는 시스템에서 안전해야 하지만, 우리는 거의 가깝습니다.”
올해 4개월 동안 Reckitt은 Boston Consulting Group과 협력하여 다양한 언어와 형식으로 로컬 광고를 만들 수 있는 AI 플랫폼을 개발했습니다. 버튼을 누르면 이 시스템은 Finish 식기 세척 세제에 대한 광고를 영어에서 스페인어로 바꿀 수 있습니다.
Reckitt의 글로벌 창의성 및 역량 담당 부사장인 베키 베라노는 현재 테스트 중인 Reckitt의 AI 마케팅 시스템은 로컬 광고 개발을 30% 더 빠르게 만들어 회사의 시간을 절약하고 지루한 작업에서 벗어날 수 있다고 말했습니다.
베라노는 이 기술이 매우 새롭기 때문에 새로운 기술 회사가 이미지 및 언어 모델에 대한 업데이트를 출시함에 따라 팀은 학습하고 작업을 조정하고 있다고 말했습니다. 그녀는 보스턴 컨설팅 그룹이 그 혼란에 구조를 가져온 공로를 인정했습니다.
“당신은 끊임없이 최신 트렌드, 최신 발견으로 이동해야 하며, 매번 도구가 어떻게 반응하는지 배워야 합니다.” 그녀는 말했다. “정확한 과학은 없습니다.”
본 기사는 원래 뉴욕 타임스에 게재되었습니다.
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