생성형 AI 도입의 네 가지 방법

생성형 AI가 기존의 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고, 조직의 생산성을 높일 수 있다는 점에서 매우 기대가 되는 것은 사실입니다. 그렇다면 기업에 생성형 AI를 도입하는 방법에는 어떤 것들이 있을까요? 본 글에서는 생성형 AI를 효과적으로 도입하는 네 가지 방법으로, Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG), Fine Tuning, 그리고 Create Foundation Model을 소개합니다. 이들의 기본 개념과 함께 HRD 분야에서의 장단점까지 살펴보려고 합니다.

1. Prompt Engineering

Prompt Engineering은 쉽게 말해서 ChatGPT나 Gemini, Claude 같은 기존의 범용 LLM 모델을 활용하는 것으로, 원하는 결과를 얻기 위해 어떻게 지시하고 질문해야 하는지를 의미합니다. 이는 AI 모델이 원하는 결과를 도출하도록 입력 문장을 설계하는 과정으로, 모델의 성능을 최대화하고 특정 작업에 맞춘 결과를 얻기 위해 필수적인 단계입니다.

Prompt Engineering은 특별한 하드웨어나 추가 소프트웨어가 필요하지 않아 초기 비용이 낮다는 장점이 있습니다. 또한 빠르게 설정 및 테스트할 수 있어 단기 프로젝트에 유리합니다. 다양한 작업에 적용 가능하며 필요에 따라 쉽게 조정할 수 있는 유연성도 큰 장점입니다. 그러나 반복적인 조정과 테스트가 필요하여 장기적으로는 비용이 증가할 수 있으며, 최적의 프롬프트를 찾기 위해 여러 번의 시행착오가 필요해 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 복잡한 작업에는 전문적인 AI 지식이 필요할 수 있고, 프롬프트 설계만으로는 해결할 수 없는 한계가 존재할 수 있습니다.

2. Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG는 검색된 외부 데이터를 활용하여 AI 생성 결과의 정확성과 신뢰성을 높이는 기술입니다. 이는 대규모 데이터베이스에서 정보를 검색하고 이를 기반으로 텍스트를 생성하는 방식으로, LLM이 가진 가장 큰 한계인 환각 현상(Hallucination)을 없애기 위한 방안으로 활용됩니다. 예를 들어, RAG를 사용하면 AI가 내부 데이터베이스에서만 정보를 가져와 답변을 생성하게 되어 외부 정보로 인한 오류를 줄일 수 있습니다. RAG는 "AI의 시야를 차단하고, 다른 곳에 있는 정보는 가져오지 말고 딱 여기에 있는 정보를 기준으로만 답해"라는 방식으로 작동합니다.

RAG는 필요한 정보를 빠르게 검색하여 사용할 수 있어 시간 절약에 효과적이며, 적절한 데이터베이스와 검색 알고리즘만 구축되면 도입이 비교적 간단하다는 장점이 있습니다. 또, 외부 데이터의 활용으로 생성 결과의 정확성과 신뢰성이 높아지는 것도 큰 장점입니다. 하지만, 고품질의 데이터베이스를 구축하고 유지하는 비용이 발생할 수 있고, 초기 데이터베이스 구축과 검색 알고리즘 개발에 시간이 소요될 수 있습니다. 검색 알고리즘의 정확성을 높이기 위해 전문적인 지식이 필요할 수 있으며, 데이터에 의존하기 때문에 데이터의 품질에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

3. Fine Tuning

Fine Tuning은 사전 훈련된 AI 모델을 특정 작업에 맞게 추가 훈련하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 특정 도메인이나 작업에 최적화될 수 있습니다.

Fine Tuning의 장점은 사전 훈련된 모델을 활용하므로 완전한 모델을 처음부터 훈련하는 것보다 비용이 절감된다는 점입니다. 모델을 처음부터 훈련하는 것보다 시간 또한 절약되며, AI 지식이 어느 정도 있는 인력이면 도입이 가능합니다. 특정 도메인에 최적화된 모델을 얻을 수 있는 맞춤화도 큰 장점입니다.

그러나 고품질의 추가 데이터가 필요하며, 이 데이터를 준비하는 데 비용이 발생할 수 있습니다. 추가 훈련을 위해 데이터를 준비하고 모델을 훈련하는 데 시간이 소요될 수 있으며, 특정 작업에 맞는 적절한 데이터셋을 준비하고 훈련하는 과정에서 기술적인 어려움이 있을 수 있습니다. 추가 훈련 데이터의 품질과 양에 크게 의존하는 것도 단점입니다.

4. Create Foundation Model

Foundation Model은 대규모 데이터셋을 기반으로 처음부터 AI 모델을 훈련하는 과정입니다. 이는 광범위한 작업에 사용할 수 있는 강력한 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

Foundation Model의 장점은 맞춤형 모델을 개발하여 장기적으로 높은 투자 수익을 기대할 수 있다는 점입니다. 일단 훈련된 후에는 다양한 작업에 빠르게 적용할 수 있으며, 맞춤형 모델을 만들기 때문에 특정 요구에 정확히 부합하는 모델을 얻을 수 있습니다. 다양한 작업에 활용할 수 있는 다재다능한 모델을 얻을 수 있는 것도 큰 장점입니다. 다만, 대규모 데이터셋과 고성능 컴퓨팅 자원이 필요해 초기 비용이 매우 높습니다. 모델을 처음부터 훈련하는 데 많은 시간이 소요되며, 고도로 전문적인 AI 지식과 경험이 필요하여 도입 난이도가 매우 높습니다. 모델 개발 및 유지 관리가 복잡할 수 있는 것도 단점입니다.

생성형 AI를 어떻게 도입할 것인지는 기업의 목적과 보유한 역량에 따라 신중하게 선택되어야 합니다. 각 도입 방법에는 고유한 장점과 단점이 있으며, 비용, 시간, 도입 난이도 측면에서 다양한 고려사항이 존재합니다. 예를 들어, Prompt Engineering은 초기 비용과 시간이 적게 들지만, 복잡한 작업에는 한계가 있을 수 있습니다. 반면, Retrieval Augmented Generation (RAG)은 정확성과 신뢰성을 높일 수 있지만, 고품질 데이터베이스 구축에 대한 초기 투자와 기술적 전문성이 필요합니다. Fine Tuning은 특정 도메인에 맞춘 맞춤형 모델을 제공하지만, 추가 데이터 준비와 훈련에 따른 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 마지막으로, Create Foundation Model은 가장 강력하고 다재다능한 모델을 제공하지만, 초기 비용과 시간이 매우 높고 도입 난이도가 큽니다.

때문에 기업은 생성형 AI 도입 시, 자신의 비즈니스 목표와 내재된 기술 역량을 면밀히 분석하고, 그에 맞는 방법을 선택해야 합니다. 단기적으로 빠른 효과를 원하는 경우에는 Prompt Engineering이나 RAG를 선택할 수 있으며, 장기적으로 지속 가능한 맞춤형 솔루션을 원한다면 Fine Tuning이나 Create Foundation Model을 고려해야 합니다. 이러한 전략적 선택은 기업이 AI 도입을 통해 최대의 가치를 창출하고, 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.