기업용 생성형 AI의 주요 과제와 해결 방안

LLM은 기업 운영에 혁신을 가져올 것으로 기대되지만, 많은 프로젝트가 실제 도입 단계에서 심각한 장애물에 부딪히며 중단되고 있는 실정이다.

LLM의 핵심인 Transformer 모델은 단어를 수천 차원의 벡터로 매핑하여 문맥을 파악한다. 이를 통해 'bank'와 같이 문맥에 따라 의미가 달라지는 동음이의어도 정확하게 처리하며, 방대한 데이터를 바탕으로 자연스러운 문장을 생성한다.

기업은 다음과 같은 분야에서 LLM을 활용해 가치를 창출할 수 있다.

• 고객 서비스: 단순 챗봇의 한계를 넘어 고객의 의도를 정확히 파악하고 대응함으로써 지원 인력의 워크플로우를 최적화한다.
• 내부 운영: IBM의 AskHR 사례처럼 방대한 사내 문서를 빠르게 검색하여 직원들의 업무 시간을 단축한다.

하지만 도입을 가로막는 과제도 존재한다. 단순한 ROI(투자 대비 수익) 문제를 넘어, 문맥을 오해하여 잘못된 정보를 생성하는 **Hallucination(환각 현상)**과 같은 기술적 한계가 주요 걸림돌로 작용하고 있다.