아마존, LG전자, 당근은 AI를 어떻게 활용하나? (30년 개발자 박종천)

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아마존, LG전자, 당근이 AI를 활용하는 방법과 사례 분석

최근 인공지능(AI)은 기업의 생산성을 극대화하고 새로운 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히 아마존, LG전자, 당근과 같은 혁신적인 기업들은 AI를 통해 업무 효율성을 높이고 고객 경험을 새롭게 정의하고 있습니다. 이들 기업은 데이터 처리, 맞춤형 사용자 경험 제공, 내부 시스템 개선 등 다양한 방면에서 AI를 적용하며 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 이번 글에서는 이들 기업이 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 그리고 그 효과는 무엇인지 구체적인 사례를 통해 알아보겠습니다.

 

이러한 사례는 AI 활용에 있어 기업들이 어떻게 디지털 트랜스포메이션(DT) 단계를 넘어 AI 트랜스포메이션(AT)으로 나아가고 있는지를 잘 보여줍니다. DT는 데이터를 수집하고 저장하는 과정이었다면, AT는 이렇게 모은 데이터를 AI 기술로 분석하고 활용하여 실제 가치를 창출하는 과정입니다.

 

아마존은 자사의 강력한 기술 인프라를 바탕으로 LLM(대규모 언어 모델)을 활용해 내부 시스템을 대규모로 최적화하고, LG전자는 자체 맞춤형 AI 시스템을 개발해 업무 생산성을 높이며, 당근은 지역 기반 데이터를 통해 더욱 스마트한 추천 시스템과 사용자 편의를 제공합니다. 그럼 각 기업의 구체적인 사례를 하나씩 살펴보겠습니다.

아마존의 AI 활용

아마존은 AI 기술을 비즈니스 전반에 걸쳐 적극적으로 활용하며 고객 경험과 내부 효율성을 개선하고 있습니다.

시스템 전환과 개발 효율성

아마존은 오래된 코드를 최신 기술로 전환하는 대규모 프로젝트를 진행하며, AI 기반 자동화를 통해 개발 효율성을 극대화했습니다.

• 아마존 Q 디벨로퍼: 오래된 자바(Java) 애플리케이션을 최신 버전으로 자동 전환하는 시스템으로, 3만 개 이상의 애플리케이션을 전환하며 4,500명의 개발자가 1년 동안 수행해야 할 일을 단기간에 해결했습니다.
• 이를 통해 연간 약 3천억 원 이상의 비용 절감을 이루었습니다.

쇼핑 경험의 개인화

아마존은 AI를 활용해 고객들에게 맞춤형 제품 추천을 제공합니다.

• 고객의 구매 패턴, 리뷰, 검색 데이터를 분석해 개별화된 추천 상품을 제시합니다.
• AI 기반 대화형 쇼핑 비서 개발로 사용자가 원하는 물건을 정확히 찾아줍니다.

데이터 활용 극대화

아마존은 방대한 고객 데이터를 AI로 분석해 실시간 트렌드를 파악하고 재고 관리 및 마케팅 전략을 개선하고 있습니다.

LG전자의 AI 활용

LG전자는 AI 기술을 활용해 제품 개발부터 데이터 분석, 고객 서비스에 이르기까지 전반적인 업무 효율성을 개선하고 있습니다.

맞춤형 코파일럿: 찾다(CHATDA)

LG전자는 내부 데이터 분석을 위한 맞춤형 AI 솔루션인 '찾다'를 개발했습니다.

• 자연어 처리(NLP)를 활용한 SQL 변환: 직원들이 복잡한 데이터 질의를 간단한 자연어로 입력하면, SQL로 변환하여 필요한 데이터를 제공합니다.
• 이를 통해 데이터 분석 시간 단축과 정확도 향상을 이루었습니다.

고객 서비스 혁신

고객 지원 통화 내용을 분석하여 고객 불만 사항과 제품 문제를 데이터화했습니다.

• 음성 데이터를 텍스트로 변환 후 고객과 상담원의 대화를 구분하여 분석.
• 제품별 문제 및 주요 불만 사항을 자동으로 정리해 대시보드로 제공합니다.
• 이를 통해 고객 응대의 질을 높이고, 제품 개선 방향성을 구체화할 수 있었습니다.

데이터 카탈로그 자동화

방대한 내부 데이터를 자동으로 정리하고 카탈로그화해, 필요한 정보를 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 했습니다.

당근의 AI 활용

당근은 지역 커뮤니티 기반 서비스를 제공하며, LLM 기술을 활용해 사용자 경험을 혁신하고 있습니다.

스마트 추천 시스템

• 사용자가 올린 상품 정보를 분석하여 관련 브랜드 및 카테고리별 추천 제품을 제공합니다.
• AI를 활용해 입력된 텍스트에서 브랜드, 제품 유형 등을 자동 추출하여 더욱 정교한 추천을 구현합니다.

동네 생활 기능

• 사용자가 작성한 글에서 식당 이름, 위치 등을 추출하여 지도와 연결.
• 예를 들어, 사용자가 “광화문 국밥 맛있었어요”라고 작성하면, AI가 이를 분석해 관련 정보를 지도에 표시합니다.

이미지 데이터 활용

• 부동산 정보를 이미지 형태로 업로드하면, AI가 이를 텍스트로 변환하여 자동으로 필드를 채워줍니다.
• 이를 통해 사용자는 편리하게 정보를 입력할 수 있고, 데이터 정합성도 높아졌습니다.

AI 활용의 핵심 포인트

데이터의 중요성

모든 AI 활용의 중심에는 '데이터'가 있습니다.

• 데이터가 많고 비정형일수록 AI의 효과가 극대화됩니다.
• 특히, LG전자와 같은 제조 대기업은 축적된 데이터를 활용해 LLM을 효과적으로 적용할 수 있습니다.

맞춤형 솔루션의 강점

기업마다 고유한 업무 프로세스에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션은 내부 효율성을 극대화합니다.

• LG전자의 '찾다'와 같은 사례는 이러한 맞춤형 AI의 대표적인 성공 사례입니다.

생산성 혁신

AI는 단순한 자동화 도구가 아니라, 기존 업무 방식 자체를 혁신합니다.

• 아마존은 개발 작업을 자동화하여 비용을 절감했고, 당근은 지역 데이터를 활용해 더욱 편리한 사용자 경험을 제공했습니다.

사용자 중심의 서비스

AI는 사용자의 요구를 실시간으로 반영해, 더욱 개인화된 서비스를 제공합니다.

• 아마존의 맞춤형 추천, 당근의 스마트 추천 시스템은 사용자 만족도를 높이는 데 크게 기여하고 있습니다.

 

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FAQ

1. LLM이란 무엇인가요?
LLM(대규모 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 AI 기술입니다.

2. AI를 기업에 도입하려면 무엇부터 해야 하나요?
데이터 정리 및 분석이 우선입니다. 디지털 트랜스포메이션을 통해 데이터를 수집하고, 이를 활용할 수 있는 AI 솔루션을 도입해야 합니다.

3. 맞춤형 AI와 일반 AI의 차이는 무엇인가요?
맞춤형 AI는 특정 기업의 고유한 프로세스와 데이터를 기반으로 설계된 솔루션입니다.

4. AI가 일자리를 대체할까요?
AI는 단순 반복 작업을 대체하며, 인간은 더 창의적이고 고부가가치 작업에 집중할 수 있습니다.

5. 데이터는 얼마나 중요한가요?
AI의 성능은 데이터 품질과 양에 크게 의존합니다. 잘 정리된 데이터는 AI의 효과를 극대화합니다.

6. 중소기업도 AI를 활용할 수 있나요?
물론입니다. 클라우드 기반 AI 서비스나 API를 활용하면 비용 효율적으로 AI를 도입할 수 있습니다.

7. AI 활용이 가장 유망한 분야는 무엇인가요?
고객 지원, 데이터 분석, 생산성 도구, 맞춤형 서비스 제공 등이 유망합니다.

8. AI 트랜스포메이션의 핵심은 무엇인가요?
기존 데이터를 AI 기술로 분석 및 활용하여, 새로운 가치를 창출하는 데 있습니다.