출처: https://modulabs.co.kr/blog/dx-ai-introduction/
전 세계 개발자 77%가 챗GPT를 활용하는 AI 시대 속 개인의 디지털 전환(DX)에 대해 이야기합니다.
AI 시대와 디지털 전환
하루가 멀다 하고 쏟아지는 AI 툴 그리고 기술들이 혼란스럽지 않나요?
올해 상반기 메타의 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)인 ‘라마 3’ 출시에 맞춰 Llama 3 출시 : AI 전쟁의 서막 (메타 라마 시리즈, 2024 LLMs) 글을 발행했었는데요.
그 뒤로 경쟁사인 오픈AI의 ‘GPT-4o’, 앤트로픽의 ‘클로드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet)’이 속속히 출시되었었고요. 최근 초소형 모델인 GPT-4o 미니(mini)와 메타의 라마 3.1(Llama 3.1) 버전도 세상에 공개됐습니다.
©JetBrains
이렇게 인공지능 시대(사실상 ‘AI 전쟁’)가 본격화되면서 우리의 일상과 업무 방식에도 변화가 일어나고 있어요. 젯브레인스의 ‘개발자 생태계 현황 2023’ 보고서에 따르면, 전 세계 개발자의 77%가 챗GPT를 사용하고 있다고 하고요.
생성형 AI를 활용한 애플리케이션뿐만 아니라 파워포인트, 포토샵, 프리미어 프로와 같은 기존의 소프트웨어 프로그램에도 AI 기능들이 추가되고 있죠. 이제는 수많은 DX / AI 툴 중에서 나에게 필요한 것을 잘 찾고, 이 도구를 활용해 나만의 요리를 더 가치 있게 만드는 것이 중요해진 시대가 된 것 같아요.
오늘은 AI 시대 속 개인의 디지털 전환에 대해 이야기합니다. 주요 내용은 아래를 참고해 주세요!
- 디지털 전환(DX)이란?
- 개인의 DX가 중요한 이유
- 업무 생산성을 위한 디지털 / AI 툴 추천
1. 디지털 전환(DX)이란?
DX는 디지털 전환(Digital Transformation)의 약자로, 클라우드 컴퓨팅∙데이터 분석∙인공지능과 같은 디지털 기술과 도구(이하 ‘툴’)를 활용해 비지니스 모델, 프로세스, 문화 등을 혁신하는 과정인데요.
세계경제포럼(WEF)은 디지털 전환을 “디지털 기술을 활용해 비지니스 모델을 혁신하고, 새로운 수익과 가치 창출 기회를 창출하며, 기존의 운영 방식을 재설계하는 과정”으로 정의하고 있고요.
마이크로소프트는 “조직이 디지털 기술을 사용해 기존의 운영 방식을 근본적으로 재설계하여 더 나은 고객 경험과 비지니스 성과를 창출하는 것”으로 정의하고 있습니다. 한마디로 디지털 전환이란 ‘전통적인 조직이 디지털 조직으로 전환하는 것’, 그 전환의 과정으로 요약할 수 있어요.
DX 시기별 주요 변화
인터넷 이전 (1960년-1980년대) |
디지털화 (Digitization) | 아날로그 데이터를 디지털 형식으로 변환하는 과정 초기 컴퓨팅 기술의 발전 |
반도체, 메인프레임 컴퓨터 | IBM의 메인프레임 컴퓨터 도입, HP의 초창기 컴퓨터 개발 | IBM과 HP 같은 기업들이 데이터 처리와 저장 기술을 발전시켜 비즈니스 디지털화를 시작 | |
인터넷 보급 (1990년- 2000년대 초반) |
디지털화의 확장 (Digitalization) | 인터넷 보급과 함께 데이터의 접근성과 연결성이 크게 향상되며 기존 비즈니스 프로세스를 효율화하는 단계 | 웹 브라우저, 이메일, 검색 엔진 | 아마존의 전자 상거래 확장, 구글의 검색 엔진 도입 | 아마존은 인터넷을 통해 온라인 상거래를 확장하고, 구글은 전 세계 데이터를 검색하는 플랫폼을 제공함 | |
모바일 시대 (2007년 – 2019년) |
디지털 전환 (Digital Transformation) | 스마트폰과 모바일 기술의 확산으로 새로운 비즈니스 모델과 사용 환경이 등장 | 스마트폰, 앱, 모바일 인터넷 | 애플 아이폰(iPhone) 출시 및 페이스북의 모바일 확장 | 애플의 아이폰 출시로 모바일 앱 생태계가 구축되고, 페이스북은 모바일을 기반으로 사용자 경험을 혁신 | |
포스트 팬데믹 (2020년 – 2022년) |
디지털 전환 이후 (Post-Digital Transformation) | 팬데믹으로 인해 비대면 서비스와 원격 근무가 필수가 되었고, 디지털 기술 도입이 가속화됨 | 클라우드 컴퓨팅, 원격 회의 소프트웨어 | 줌(Zoom)을 통한 원격 회의 확산, 마이크로소프트 팀즈(MS Teams)의 비대면 협업 도구 도입 | 줌과 MS 팀즈는 팬데믹 동안 비대면 업무와 협업을 지원하며 클라우드 기반 소프트웨어의 필수성을 부각 | |
생성형 AI 시대 (2022년 이후) |
AI 기반 혁신 (AI-Driven Innovation) | AI와 머신러닝 기반의 자동화 및 초개인화 서비스가 도입되며, 다양한 산업에 AI 솔루션이 적용됨 | 생성형 AI, LLM, 클라우드 AI | 오픈AI 챗GPT의 생성형 AI 도입, 구글 제미나이(Gemini), 메타 라마(LLaMA) | 오픈AI의 챗GPT는 고객 서비스, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 AI 기반 혁신을 이끌었으며, 구글과 메타의 AI 기술도 비즈니스 전반에 적용됨 |
2024년 핵심 기술 트렌드
기술 트렌드설명적용 분야지능형 자동화 (Intelligent Automation) | AI와 머신러닝을 활용하여 자동화된 시스템을 구현함으로써 효율성을 향상 및 운영 비용 절감 | 제조, 물류, 고객 서비스 등 |
초개인화 및 고객 중심 접근 (Hyperpersonalization and Customer Centricity) | 데이터 분석과 AI를 통해 고객의 필요와 선호에 맞춘 맞춤형 서비스 제공을 통해 고객 경험 향상 | 마케팅, 서비스 산업 |
엣지 컴퓨팅 (Edge Computing) | 데이터 처리를 중앙 서버가 아닌 데이터 생성 위치에서 수행해 실시간 데이터 처리 가능 | 스마트 시티, 자율 주행 차량, IoT 디바이스 |
보안 강화 (Security Enhancements) | 디지털 전환이 가속화됨에 따라 사이버 보안의 중요성이 더욱 커지고, AI와 머신러닝을 이용한 위협 탐지 및 대응 기술 발전 | 모든 산업 |
응용 AI (Applied AI) | 머신러닝 모델을 활용하여 분석 및 예측 작업 수행, 실시간 의사결정 지원 | 금융, 헬스케어, 공급망 관리 |
2. 개인의 디지털 전환(DX)이 중요한 이유
이처럼 DX는 보통 조직 차원에서의 시스템적인 변화를 말하지만, 개인에게도 중요한 개념으로 볼 수 있어요. 개인의 DX는 주로 생산성 앱, 생성형 AI 툴, 프로젝트 관리 툴과 같은 개인이 사용할 도구와 기술에 집중하는데요.
개인이 AI∙디지털 기술을 활용해 더 생산적으로 일하고, 어려운 문제를 효율적으로 해결하고, 지속 성장 가능한 커리어를 만드는 것, 그 과정이 곧 개인의 DX 라고 할 수 있겠죠. 기업의 DX는 탑 다운(Top-down)의 방식으로, 개인의 DX는 바텀 업(Bottom-up) 방식으로 적용된다는 차이도 있어요.
생산성 향상 | 디지털 툴을 잘 활용하면 같은 시간에 더 많은 일을 할 수 있어요. 이러한 툴들은 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화해줌으로써 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 도와주죠. |
지속 성장 가능한 커리어 | 많은 기업이 AI∙디지털 역량을 갖춘 인재를 선호하기 때문에, 더 좋은 조건에서 일할 수 있는 기회가 주어질 가능성이 크고 커리어의 지속 가능성도 높일 수 있을 거예요. |
3. 업무 생산성을 위한 DX / AI 툴 추천 (No-Code)
지금까지 AI 시대와 DX의 개념, 기업의 DX, 개인의 DX의 중요성에 대해 함께 알아봤는데요. 자기주도적으로 개인의 생산성을 극대화하고, 일상의 업무 효율성을 높이며, 더 좋은 성과를 만드는 데 도움을 줄 6가지 툴을 소개하고자 합니다.
내가 직면한 상황 맥락과 문제는 내가 가장 잘 아는 경우가 많죠. 여러 도구들을 탐색하며 개인의 성장을 만들고, 조직의 성과로 하나 씩 연결 지어 나가면 좋을 것 같습니다!
오늘 소개할 툴들을 간략히 소개하면, 재피어(Zapier)와 메이크(Make)는 업무 자동화를 통해 시간을 절약해 주고요. 아크 맥스(Arc Max)와 퍼플렉시티(Perplexity)는 AI를 활용해 정보 검색과 브라우징 최적화하는 것을 돕습니다.
마지막으로 슬랙(Slack)의 워크플로와 그래스프(Glasp)는 커뮤니케이션과 자료 관리의 효율성을 높여 생산성을 크게 향상시켜 줍니다. 오늘은 이 툴들에 대해 간략히 소개하고, 후속 아티클에서 자세한 사용법과 문제 해결 사례를 풀어나갈 예정이니 참고해 주세요!
1) 재피어 (Zapier)
사용 사례(use case)별 탬플릿을 제공하고 있는 재피어 ©Zapier
재피어는 다양한 애플리케이션을 서로 연결해 자동화 작업을 설정할 수 있는 도구입니다.
이메일, 스프레드시트, CRM 등 여러 앱을 통합하여 작업을 자동화하죠. 사용자는 재피어의 간단한 인터페이스를 통해 두 개 이상의 앱을 연결하고, 특정 트리거(예: 새 이메일 수신, 새로운 스프레드시트 행 추가)가 발생했을 때 실행될 작업을 설정합니다.
재피어는 무려 2000개 이상의 앱 간의 연동이 가능해서 웬만한 것들은 대부분 연동 및 자동화가 가능하다고 하고요. 간단하고 직관적인 툴로, 비기술 사용자나 소규모 비지니스에 좀 더 적합하다고 해요.
샘 해리스의 사례 | 마케팅 전문가인 샘 해리스는 새 팟캐스트 에피소드가 업로드될 때마다 자동으로 소셜 미디어에 게시되도록 Zapier를 설정해 시간을 절약하고 청취자와의 소통을 강화했습니다. |
스타트업의 사례 | 한 스타트업은 고객 지원 이메일을 자동으로 분류하고, 중요한 메시지를 담당자에게 즉시 전달하여 응답 시간을 50% 이상 단축했습니다. |
2) 메이크 (Make)
메이크는 시각적인 인터페이스를 통해 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 도구입니다.
다양한 앱을 시각적으로 연결해 복잡한 워크플로를 구성할 수 있어요. 다양한 앱을 시각적으로 연결해 워크플로를 구성하고, 자동화할 작업을 설정하여 복잡한 프로세스를 간단하게 자동화할 수 있어요.
또한 메이크는 복잡한 자동화 작업을 처리할 수 있어, 기술적으로 복잡한 요구 사항이 있는 사용자나 대기업에 더 적합하다고 합니다.
존 스미스의 사례 | IT 전문가인 존 스미스는 고객의 요청이 들어오면 자동으로 티켓을 생성하고 관련 팀에 알림을 보내는 시스템을 구축해 고객 응답 시간을 크게 단축했습니다. |
전자 상거래 회사 사례 | 한 전자 상거래 회사는 주문 처리 프로세스를 자동화하여 운영 효율성을 크게 향상시켰습니다. |
3) 아크 맥스 (Arc Max)
아크 맥스는 챗GPT와 통합된 AI 기반 브라우징 도구로, 사용자 경험을 최적화합니다. AI를 활용해 더 빠르고 정확하게 정보를 찾고 브라우징할 수 있어요.
사용자는 아크 맥스를 통해 AI 기반의 검색 작업을 수행하며, 복잡한 검색 작업을 단순화하고, 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다.
4) 슬랙 워크플로 (Slack Workflow)
일상의 반복 업무를 자동화할 수 있는 슬랙의 노코드(no-code) 빌더 ©Slack
슬랙은 팀 커뮤니케이션 도구로, 워크플로 기능을 통해 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.
팀 내 커뮤니케이션을 효율적으로 관리하고, 반복적인 작업을 자동화할 수 있죠. 슬랙 워크플로 빌더를 사용해 특정 조건에서 실행될 작업을 설정하고, 팀 내 커뮤니케이션을 자동화합니다.
기술 스타트업 사례 | 매일 아침 팀원들에게 자동으로 진행 상황을 업데이트하고 필요한 작업을 할당하여 팀의 생산성을 크게 향상시켰습니다. |
IT 서비스 회사 사례 | IT 서비스 회사는 버그 리포트를 자동화하여, 버그가 보고되면 관련 팀에게 할당하고 해결 상황을 실시간으로 추적했습니다. |
5) 퍼플렉시티 (Perplexity)
“Just Ask, Get Answers” ©Perplexity AI
퍼플렉시티는 AI 챗봇 기반의 대화형 검색엔진으로, 사용자와의 대화를 통해 필요한 정보를 제공합니다.
질문을 입력하면 AI가 대화형으로 답변을 제공해줘요. 구글 검색과 챗GPT의 장점만을 결합했다는 평을 받았었죠. 사용자는 질문을 입력하면 AI 챗봇이 대화형으로 답변을 제공하여 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있습니다.
교육 기관 사례 | 학생들이 빠르게 질문하고 답변을 받을 수 있도록 하여 학습 효율성을 높였습니다. |
6) 그래스프 (Glasp)
마지막으로, 그래스프는 웹페이지와 PDF 문서에서 중요한 부분을 하이라이트하고 기록할 수 있는 도구인데요.
AI 요약 기능을 제공하여 중요한 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다. 사용자는 웹페이지나 PDF 문서를 열고 중요한 부분을 하이라이트하며, AI 요약 기능을 통해 문서의 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있습니다.
연구자 사례 | 방대한 양의 논문과 자료를 효율적으로 관리하고 중요한 정보를 빠르게 요약하여 연구 시간을 단축했습니다. |
작가 사례 | 리서치 자료를 정리하고 중요한 내용을 요약하여 글을 쓰는 시간을 절약했습니다. |
참고 자료
✔️ 맥킨지(Mckinsey) – What is digital transformation?
✔️ 프로덕트 헌트(Product Hunt) – Golden Kitty Awards Winners
✔️ HatchWorks – The Evolution of Digital Transformation History: From Pre-Internet to Generative AI
✔️ Forbes India – The Business Case for Digital Transformation
✔️ Digital Leadership – 22 Digital Transformation Examples for Companies and Industries
하자혜모두의연구소
AI/디지털 기술로 일상을 좀 더 단순하게 만들고 싶은 마케터입니다 :)
👩🏻💻 Product/content marketer @ 모두의연구소
👉 linkedin.com/in/jahyeha/
'자료수집 > IT 기술분석' 카테고리의 다른 글
기업 내 Apple 기기 관리 어떻게 해야 할까? MDM과 ABM 활용하기 (1) | 2023.10.09 |
---|---|
보안USB (1) | 2023.10.06 |
웹 컴포넌트는 왜 등장했을까? (0) | 2023.09.15 |
ADC 플랫폼, 하드웨어는 사라진다 (0) | 2023.08.21 |
컴퓨터 도구_분석_협업 도구_클리업_ (0) | 2023.08.02 |