기업은 챗봇을 넘어 대규모 언어 모델을 어떻게 활용할 수 있을까?

챗봇 외에도 기업은 전문 기술이 필요했던 작업을 위한 자연어 인터페이스로 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 수 있습니다. 즉, 대량의 정보를 명확한 요약으로 압축하고 미디어 편집에서 전문 도구에 이르기까지 복잡한 소프트웨어를 운영하여 원하는 것을 설명할 수 있습니다. OpenAI Startup Fund의 4가지 초기 투자인 Descript, Harvey, Mem 및 Speak가 패턴을 보이고 있으며 디자인, 회계, 마케팅 등 분야가 그 다음입니다.

핵심 요약

• 자연어는 사람들이 기술과 소통하는 가장 자연스러운 방법이 되어가고 있으며, 이는 시장을 넓히고 고객 경험을 단순화합니다.
• ChatGPT 스타일 모델의 진정한 가치는 채팅보다는 방대한 정보를 간결하고 이해하기 쉬운 요약으로 추출하는 데 있습니다.
• LLM을 사용하면 복잡한 기술과 소프트웨어에 대한 광범위한 교육이 필요하지 않으므로 이미지 편집과 같은 작업을 훨씬 더 많은 사람들이 수행할 수 있습니다.
• 시장이 포화되기까지의 기회는 제한되어 있으므로 IP를 바탕으로 일찍 움직이는 기업이 가장 큰 이익을 얻을 수 있습니다.

자연어가 기술의 인터페이스가 되는 이유는 무엇입니까?

마우스와 키보드에서 터치스크린으로의 전환은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 인간이 기술과 소통하는 가장 자연스러운 방법은 자연어를 통한 것이라고 믿습니다. 이러한 접근 방식은 인간과 기계 사이의 격차를 해소할 뿐만 아니라 시장을 넓히고 고객 경험을 단순화합니다.

각 인터페이스 전환은 학습 계층을 제거했습니다. 명령줄을 사용하려면 구문을 기억해야 하고, 그래픽 인터페이스를 사용하려면 사물의 위치를 ​​알아야 하며, 터치스크린을 사용하려면 포인팅만 하면 됩니다. 자연어는 다음 단계를 제거합니다. 더 이상 도구 작동 방식을 알 필요가 없고 도구에서 원하는 것만 알면 됩니다.

OpenAI의 GPT-3.5 모델 시리즈를 기반으로 구축된 ChatGPT는 크기나 아키텍처 측면에서 AI의 급격한 도약을 나타내지 않았을 수 있지만 공개 릴리스에서는 고급 AI에 대한 액세스가 민주화되었습니다. 이를 통해 일회성 학습 및 프롬프트와 같은 기술을 모든 사람이 이용할 수 있게 되었으며 종종 기대 이상의 결과를 얻었습니다.

OpenAI 스타트업 펀드의 투자 신호는 무엇이었나요?

OpenAI는 AI 개발 및 옹호를 넘어 초점을 확대했습니다. OpenAI 스타트업 펀드를 통해 벤처 캐피탈에 진출하여 혁신적인 기업에 투자하고 새로운 장을 시작했습니다. 7월2023 현재 이 펀드는 Descript, Harvey, Mem 및 Speak 등 4개의 DeepTech 스타트업에 상당한 투자를 했습니다. 이들 회사는 LLM을 사용하여 사람과 기계가 상호 작용하는 방식을 바꾸는 것으로 유명합니다.

각각은 동일한 아이디어를 다른 분야에 적용합니다. 설명을 사용하면 텍스트 대본을 편집하여 오디오 및 비디오를 편집할 수 있습니다. Harvey는 법률 업무를 위한 AI를 구축합니다. Mem은 메모와 개인 지식에 AI를 적용하고, Speak는 말하기 연습을 통한 언어 학습에 이를 사용합니다. 그 중 어느 것도 일반적인 챗봇이 아닙니다. 각각은 특정 전문 작업 뒤에 언어 모델을 적용합니다.

전 세계 수천 개의 스타트업 중 이 4개 스타트업을 선택하면 더 깊은 전략이 가능해집니다. 마케팅 콘텐츠를 생성하거나 챗봇 역할을 하는 도구로서 ChatGPT에 대한 대중적인 견해를 넘어 ChatGPT의 진정한 가치는 방대한 정보를 간결하고 이해하기 쉬운 요약으로 추출하는 데 있습니다. 이러한 기능은 훨씬 더 광범위한 사용자에게 매력을 더해줍니다.

LLM은 챗봇 이상의 비즈니스를 위해 무엇을 할 수 있나요?

가장 유용한 애플리케이션은 몇 가지 패턴으로 구성되며 각 패턴은 기술이나 느린 수동 단계를 대체합니다.

네 가지 모두 출력을 검토하는 사람에게 가장 잘 작동합니다. 언어 모델은 자신 있게 잘못된 내용을 기술할 수 있기 때문입니다. AI 사본을 배송하기 전에 확인하는 가이드에서는 해당 리뷰를 워크플로에 구축하는 방법을 다룹니다.

시장 기회가 투자자에게 중요한 이유는 무엇입니까?

이러한 발전은 벤처캐피탈(VC) 시장에 큰 영향을 미칩니다. 전체 주소 지정 가능 시장(TAM)의 예상 성장은 앞으로 상당한 기회를 제시합니다. 이러한 기술을 사용할 수 있는 사람을 제한하는 데 사용되는 기술적 장벽입니다. 이제 Photoshop에서 이미지 편집과 같이 한때 복잡하다고 여겨졌던 작업을 AI를 통해 단순화하고 훨씬 더 많은 사람들이 접근할 수 있게 되었습니다.

이러한 발전은 개인과 기업 모두 무엇이 가능한지 탐구하면서 큰 성장 기회를 열어줍니다. 빠르게 변화하는 환경에서는 시간이 핵심입니다. 시장이 포화되고 LLM 기반 기술의 참신함이 사라질 때까지는 제한된 창이 있습니다.

LLM을 채택하는 회사에 타이밍이 중요한 이유는 무엇입니까?

기회를 활용하려면 기업은 신속하게 행동하고 LLM을 사용하여 시장이 포화되기 전에 강력한 입지를 구축해야 합니다. 시간의 중요성을 인식하는 것이 이 분야에서 경쟁하고 리더십 위치를 확보하는 데 핵심입니다.

비즈니스 리더들은 다음에 무엇을 해야 할까요?

비즈니스 리더는 챗봇을 넘어 디자인, 회계, 마케팅과 같은 산업에서 LLM의 잠재력을 탐구해야 합니다. 이러한 모델을 사용하면 복잡한 기술과 소프트웨어에 대한 광범위한 교육이 필요하지 않으므로 기술을 전문적인 작업 흐름에 보다 자연스럽게 적용할 수 있습니다.

시장은 단기간에 급속한 확장을 위한 많은 기회를 제공합니다. 산업 전반에 걸쳐 새로운 고객 기반에 빠르게 접근할 수 있는 지적 재산을 보유한 얼리 어답터는 상당한 이익을 얻을 수 있습니다. 이들 기업은 향후 몇 년 동안 벤처 캐피탈 및 사모펀드 투자의 주요 대상이 될 가능성이 높습니다.

합리적인 첫 번째 단계는 간단합니다. 많은 읽기 또는 쓰기가 포함된 하나의 워크플로우를 선택하고, 그 뒤에 LLM을 배치하고 사람이 출력을 확인하고, 절약되는 시간을 측정하는 것입니다. 마케팅에서는 Claude를 MCP를 사용하여 마케팅 데이터에 연결하는 가이드에서와 같이 모델을 자체 데이터에 연결하는 것을 의미할 수 있습니다.

관련 글

• LLM 기반 스타트업은 VC 투자를 받을 만큼 어떻게 방어력을 유지할 수 있을까요?
• MCP로 Claude를 마케팅 데이터에 연결하는 방법: 에이전시를 위한 가이드
• 마케팅 속 AI 환각: AI가 쓴 카피를 게시 전에 점검하는 방법
• SOMIN 연구: 동료 검토 논문 및 강연
• SOMIN의 AI 마케팅 에이전트

FAQ