일일 약 463 엑사바이트. 하루 동안 전 세계에서 생성되는 디지털 콘텐츠의 양입니다. 소셜 미디어, 사물인터넷(IoT), 스트리밍 서비스 폭증의 결과죠. 아직 본 게임에 들어가지 않은 생성형 AI 주도의 콘텐츠 생성까지 더해진다면 앞으로 콘텐츠 증가 속도와 양은 기하급수적으로 늘어날 전망입니다.

콘텐츠 급증은 최신 트렌드와 고객의 니즈를 파악하고 맞춤형 대처 방안을 수립해야 하는 기업 입장에서 넘어야 할 큰 산입니다.
인원이나 자원을 투입할 여력이 없지만, 설령 투입한다고 해도 임시방편에 불과할 확률이 높습니다. 그렇다고 방법이 전혀 없는 건 아니니 낙담하기엔 이릅니다.
급증하는 콘텐츠를 지속해서 분석해 필수 트렌드를 파악하고 고객의 니즈에 맞는 맞춤 제안을 만들며, 비용 효율적으로 일하기와 빠른 의사결정까지 미래 경쟁력 강화를 준비하는 기업이 필요로 하는 많은 것을 단번에 해결할 확실한 방법이 존재합니다. 단순한 자동화 도구가 아닌 업무 효율과 창의력을 동시에 증폭시키는 전략적 자산이자 똘똘한 디지털 인재로서 생성형 AI를 수용하는 것입니다.

생성형 AI의 영향력은 이미 여러 사례에서 확인되고 있죠. 기업들도 도입 필요성에 적극 공감하고 있고 ‘언젠가’ 여건이 조성된다면 적극 검토에 나설 것이라고 말합니다. 생성형 AI 도입은 기업의 생존과 미래 경쟁력 강화를 위해 ‘언젠가’가 아닌 ‘지금, 당장’ 검토되고 도입되어야 하는 필수 서비스라는 사실을 잘 알고 있습니다. 하지만 다른 기업이 거둔 효과가 우리 기업에 유효할지 검토할 시간도 필요하고 새로운 서비스의 도입과 활용을 위해 경험에 기반한 지식의 확보 방안도 마련해야 하기에 ‘지금, 당장’은 어렵다는 것이 기업들의 설명입니다.

급변하는 외부 환경 속 기업의 생존과 미래 경쟁력 강화는 미뤄서도 안되고 미룰 수도 없는 최우선순위 사안입니다. 생성형 AI에 대한 올바른 지침서가 필요하다고 판단해 고우아이티는 3회에 걸쳐 생성형 AI 연재를 기획했습니다. ‘언젠가’가 아닌 ‘지금, 당장’ 생성형 AI를 검토하고 도입해야만 하는 이유, 생성형 AI 개요와 서비스별 활용 사례, 확실한 성과를 내는 생성형 AI 도입 고려사항까지 꼼꼼하게 준비해 소개하겠습니다. 여러분의 많은 관심과 응원 부탁드립니다.

[고우시리즈] 생성형 AI로 달라지는 기업의 미래

1회 : 생성형 AI, 기업의 미래 경쟁력 높인다

2회 : 생성형 AI 분류 및 분야별 업무 활용 예시

3회 : 성공적인 생성형 AI 도입을 위한 제언

| 기술력·확장성·대중성 3박자 고루 갖춘
  생성형 AI는 예견된 대세

생성형 AI는 1950년대 등장한 기술로 긴 역사를 갖고 있음에도 ChatGPT를 먼저 떠올리는 분들이 많습니다.
첫 등장과 함께 스포트라이트를 동시에 받았던 서비스여서 대중의 머릿속에 깊숙이 각인돼 있기 때문일 것입니다. 2022년 당시 OpenAI가 선보인 GPT-3.5 기반의 ChatGPT는 공개 5일 만에 사용자 100만 명, 두 달 만에 1억 명을 돌파하는 전례 없는 속도로 빠르게 확산되었습니다. 확산세가 잦아들면서 일시적 유행이 될 수도 있단 우려도 제기되긴 했지만, ChatGPT는 뛰어난 역량으로 생존을 넘어 생성형 AI 시장의 성장을 견인하는 기폭제 역할도 훌륭히 수행하였고 그 결과, 2025년을 대표하는 메가 트렌드로 우뚝 섰습니다.

생성형 AI의 본업은 기존 데이터를 학습해 텍스트·이미지·음성·영상·코드 등 다양한 형태의 콘텐츠를 새로운 콘텐츠로 창조하는 것이죠. 이 부분은 단순히 정보를 분석하거나 분류하는 기존 AI와 가장 차별화되는 특징이기도 합니다.
생성형 AI가 대세로 자리 잡을 수 있었던 건 본업을 잘 수행하는 데 필수적인 기술의 완성도가 매우 높다는 점을 꼽을 수 있습니다. 써보신 분들 중 생성형 AI에서 텍스트로 대화를 주고받을 때 문맥을 이해해 물 흐르듯 자연스러운 대화를 이어가는 챗봇을 사람처럼 느끼신 분들이 많은 걸로 압니다. 단순 응답을 넘어 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트 진화에 의한 것으로 대화하는 동안 기계를 사람이라고 생각하게 되는 것이죠.

그들이 내놓는 글쓰기, 번역, 요약, 코딩, 이미지, 영상 등 지식 기반 작업의 결과물이 인간 수준에 근접하는 창작력을 갖추고 있다는 것이 실제 사용자의 공통된 의견입니다. GPT-4o, Claude 3.7, Gemini 2.5 등 최신의 거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 수천억 개의 파라미터를 학습한 덕분에 인간 수준의 대화와 창작을 구현하고 있는 것이죠. 딥러닝과 문맥 이해 및 병렬 처리에 강점을 가진 Transformer 구조가 파라미터 학습 시 활용되는 주요 기술입니다. 또 대용량 데이터와 컴퓨팅 인프라의 발전도 생성형 AI의 뛰어난 학습 능력 강화에 크게 한 몫하고 있습니다.

텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 이해하고 생성하는 멀티모달 처리 능력의 진화는 생성형 AI의 대중화를 견인한 일등공신입니다. 포토 리얼리즘이 물리 법칙과 만나 단순히 그럴듯해 보이는 수준을 넘어 현실적인 몰입감과 생동감을 구현한 콘텐츠를 생성해 대중의 눈을 사로잡았습니다. 포토 리얼리즘은 극사실 표현을 목표로 디테일한 질감, 빛의 반사, 그림자, 색채의 미세한 변화까지 정밀하게 묘사하는 예술 또는 시각 기술입니다. 여기에 물리 법칙을 활용해 중력, 마찰력, 반사, 굴절, 유체 역학 등의 시뮬레이션으로 이미지나 영상의 움직임을 계산해 반영함으로써 몰입감과 생동감을 더하게 되는 것이죠. 특히 2025년 현재 생성형 AI와 3D 기술은 이 두 요소를 결합해 가상현실과 실제 경계를 허무는 수준으로 발전했습니다.

[그림 1] Copilot을 통해 생성한 이미지 (출처: Copilot)
포토 리얼리즘(빛의 반사, 질감, 물리적 움직임)과 물리 법칙을 활용한 시뮬레이션 효과(중력, 마찰력, 반사, 굴절, 유체 역학 등 실제 물리 법칙을 기반으로 이미지나 영상의 움직임을 계산)를 반영하여 제작된 이미지 예시

생성형 AI의 높은 기술적 완성도와 사용자의 다양한 경험의 축적은 기업과 소비자의 수요 급증을 촉발하며 대중화의 길을 열었습니다. 생성형 AI가 콘텐츠 생산 시간 단축, 고객 응대 자동화, 마케팅 전략 강화 등 생산성과 효율성 측면에서 큰 장점이 있다고 판단한 기업은 교육, 의료, 디자인·마케팅, 업무 자동화, 게임·엔터테인먼트 등 거의 모든 업무 분야로 채택을 확대해가고 있습니다. 또 개인 소비자는 챗봇, 번역기, AI 작가 등으로 자연스럽게 스며들며 일상 속에서 편의성을 높여주는 기술로 정착하고 있습니다.

[표 1] 생성형 AI가 활용되는 업무 분야 및 적용 예시 (출처: Copilot)

지금 이 순간에도 생성형 AI는 수십, 수백만 개의 콘텐츠를 실시간으로 생산하며 산업과 인간의 삶을 변화시키고 있습니다. 이러한 속도는 더욱 가속화될 것이고, 이 대중성을 무기로 기업 내 적용 범위가 넓어지면 생각하고, 일하고, 배우는 방식을 통째로 바꾸며 일의 방식과 기업의 미래를 바꿀 새로운 핵심 동력으로 작동할 것입니다.

| 전 세계 생성형 AI 시장,
  범용 모델 LLM과 DSLM 구분 기준
  전년 대비 148% 증가한 약 142억 달러

2025년 기준 생성형 AI 시장은 폭발적인 성장세를 거듭하고 있습니다. 전 세계 생성형 AI 시장에서 주요 벤더들의 점유율은 정확한 수치로 공개된 자료는 제한적이지만, Gartner, Fortune Business Insights 등 여러 시장 조사 기관의 자료를 참고하면 대략적인 흐름과 주요 기업의 영향력을 파악할 수 있습니다.

Gartner에 따르면, 2025년 생성형 AI 모델에 대한 최종 사용자 지출은 약 142억 달러로 이는 전년 대비 약 148% 증가한 수치입니다. 생성형 AI는 거대 언어 모델(LLM)을 기준으로 범용 모델(General-purpose LLM)과 도메인 특화 모델(DSLM, Domain-Specific Language Model)으로 구분하는데 각각 130억 달러, 11억 달러를 차지하고 있습니다.

[표 2] 범용 LLM 주요 개발사 및 주요 서비스 (출처: Copilot)

[표 2]는 2025년 현재 LLM 주요 개발사 및 주요 서비스입니다. 이 분야에서 OpenAI와 Microsoft의 결합된 생태계가 가장 강력한 영향력을 발휘하고 있습니다. 두 기업은 ChatGPT와 Copilot을 중심으로 약 30~35%의 점유율을 기록하며 생성형 AI 확산의 중심축을 형성하고 있습니다.

그 뒤를 잇는 Google은 Gemini 모델과 Google Workspace 통합 전략을 통해 약 20~25% 수준의 시장 영향력을 유지하며, 멀티모달 처리와 생산성 도구 연결을 강점으로 내세우고 있습니다. 윤리 중심의 설계와 장문 처리 능력으로 주목받는 Anthropic은 Claude 시리즈의 확산을 기반으로 약 10~15%의 점유율을 확보하고 있습니다. Meta, Amazon, 그리고 기타 오픈소스 기반 혹은 클라우드 중심의 벤더들은 나머지 약 30%를 차지하며, 다양한 분야에서 경쟁력 있는 모델과 서비스를 공급하고 있습니다.

[표 3]과 같은 도메인 특화형 DSLM은 의료, 금융, 제조 등 특정 산업에 최적화된 도메인 특화 언어 모델로, 적은 투자로 높은 효율을 기대할 수 있습니다. 현재는 전체 시장의 10%에 불과하지만 범용 모델과 특화 모델을 병행하는 다중 모델 전략을 채택하는 투 트랙 전략의 확산에 따라 가파른 성장세가 기대되는 분야라고 하네요. 2024년 전체 생성형 AI 시장에서 특화형 모델(DSLM)이 차지하는 비중은 불과 1%에 불과하지만 2027년에는 전체 시장의 50%를 넘어설 것으로 전망하고 있습니다.

[표 3] 국내 도메인 특화형 DSLM 기업 및 서비스 (출처: Copilot)

지역별로는 아시아 태평양 시장의 성장률이 가장 가파르며, 특히 한국·중국·일본 등은 독자적인 LLM 및 DSLM 개발 역량을 바탕으로 글로벌 생성형 AI 생태계에서 점차 영향력을 강화해가고 있습니다.

| 기업의 업무 방식 변화와 미래 경쟁력 강화를 위해
  생성형 AI 도입은 당장 서둘러야

기업 내 업무 시스템에 하루라도 빨리 생성형 AI를 도입해야 하는 이유는 명확합니다. 빠르게 변화하는 환경 속 디지털 전환과 업무 효율성, 생산성 향상을 끌어올려야 하는 기업에 생성형 AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 업무 방식의 근본적인 변화와 기업의 미래 경쟁력 강화를 위한 핵심 기술로 작용할 것입니다. 생성형 AI 도입으로 기업이 기대할 수 있는 효과를 구체적으로 정리하면 다음과 같습니다.

첫째, 생성형 AI의 도입으로 기업은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화함으로써 업무 생산성을 획기적으로 향상할 수 있습니다. 보고서 작성, 이메일 초안 생성, 회의록 요약, 고객 응대 등 기업 내 활용 빈도가 높은 다양한 업무에서 생성형 AI를 실시간으로 활용함으로써 직원들이 더 전략적이고 창의적인 고부가가치 업무에 집중하도록 돕습니다.

둘째, 생성형 AI는 기업 내 데이터를 기반으로 맞춤형 의사결정 지원을 제공합니다. Copilot을 비롯한 생성형 AI의 정확성과 신뢰도를 높이는 핵심 기술 중 하나인 검색증강생성(RAG) 기술을 활용하면 거대 언어 모델이 외부 지식과 내부 문서를 결합해 최신의 더 정확하고 신뢰도 높은 결과를 도출하도록 지원합니다. 이는 경영 판단의 속도와 질을 동시에 높일 수 있습니다.

셋째, 생성형 AI로 개인화된 업무 환경을 조성할 수 있습니다. 직원 개개인의 업무 스타일과 필요에 맞춰 AI가 학습하고 적응함으로써, 업무 도구로서의 활용도와 만족도를 높일 수 있습니다. 특히 노코드·로우코드 기반의 플랫폼을 통해 비개발자도 손쉽게 AI 에이전트를 만들고 공유할 수 있어, 조직 전체의 디지털 역량을 강화할 수도 있습니다.

넷째, 생성형 AI는 보안성과 데이터 보호 측면에서도 진화하고 있습니다. 기업 내부 데이터를 외부 서비스에 노출하지 않고도 AI 기능을 활용하도록 지원하는 통합 플랫폼이 등장하면서, 정보 유출 위험을 최소화하고 안전한 AI 활용 환경을 구축하도록 지원합니다.

마지막으로, 생성형 AI는 기업의 디지털 트랜스포메이션(DX)과 AI 트랜스포메이션(AX)을 통합한 지능형 조직으로의 도약을 견인할 수 있습니다. 단순한 기술 도입을 넘어, 조직 문화와 업무 방식의 혁신을 이끄는 전략적 수단으로 작용해, 지속가능한 성장과 미래 경쟁력 확보에 기여합니다.

지금까지 생성형 AI의 급부상 배경과 기업의 도입 필요성, 그리고 생성형 AI 시장 동향까지 살펴봤습니다.
다음 회차에서는 생성형 AI의 다양한 분류 기준과 주요 서비스, 산업 분야별 생성형 AI 활용 사례를 모아 소개해 드리겠습니다. 감사합니다.

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