00:03[음악] 네, 안녕하십니까
00:07방금 소개받은 삼성 SDS 브리티웍스 협업 솔루션을 담당하고 있는 창성중 그룹입니다
00:11[박수] 반갑습니다
00:18네, 오늘 이번 세션에서 제가 말씀드릴 주제는 그룹웨어 협업 솔루션과 생성형 AI 기술을 결합을 해서 실제 기업에서 일하는 방식을 어떻게 혁신할 수 있을지에 대한 주제로 말씀을 드릴 건데요, 앞서 장원진 상무님도 잠깐 언급을 주셨습니다
00:36사실 브리티웍스 하는 것은 저희가 삼성 임직원들에게 제공하고 있고, 그리고 다른 기타 많은 기업분들, 기업 고객들 대상으로 서비스를 제공하고 있는 협업 솔루션이고, 이 협업 솔루션이 결국 공통 플랫폼, 프런트엔드 솔루션이 되기 때문에 생성형 AI 활용을 할 수 있는 바로 최 접점의 인터페이스라고 말씀을 드릴 수 있을 것 같아요
01:03그래서 이 부분에 대해서 좀 더 구체적으로 설명을 드릴 수 있도록 하겠습니다
01:10먼저 서두에 좀 한 가지 말씀을 드릴게요
01:1623년 3월에 미국 MIT에서 AI 활용했을 때 업무 생산성 효과가 얼마나 있는지를 실험을 했다고 합니다
01:23마케터나 애널리스트 등 지식 근로자들 대상으로 해서 제 GPT 통해서 보도 자료를 작성을 하는 사람과 직접 작성하는 사람들 구분해서 비교 평가를 했고요, 그 결과를 보면 실제 작성 속도는 한 40% 정도 엄청나게 개선이 됐죠
01:42그리고 품질은 18% 정도, 이건 물론 이제 주관적인 판단이 있긴 했지만 어
01:48굉장히 이제 높은 수준의 퀄리티를 이제 올렸다고 이제 얘기를 합니다
01:54사실 이게 단편적인 좀 실험이긴 하지만, 사실 들이 생성형 AI 이게 열광을 하게 되는, 반응을 하게 되는 이유가 바로 뭐 이런 결과를 통해서 우리가 확인할 수 있는 부분이 될 거고요
02:08그렇다면 이제 젠 AI 어떻게 이렇게 생산성 향상이 가능한 거냐, 트랜스포머라쳇 주어진 정보를 통해서 서로 연관성이 없더라도 사람이 납득할 수 있는 굉장히 새로운 생성, 그 산출물로 생성을 할 수 있는 그런 능력을 갖고 있죠
02:33그러다 보니깐 이렇게 글쓰기 영역에서 많은 분들이 활용을 하고 있고 실제로 많은 관심을 갖고 있는 그런 영역이라고 볼 수 있겠습니다
02:47자, 그러면 기업에서는 이런 젠 AI 어떻게 활용을 할 수 있을까요? 굉장히 많은 관심을 갖고 있죠, 당연히 기업에서도
02:52그래서 이걸 어떻게 도입을 잘해서 활용할 수 있을지에 대한 관심들이 많은 그런 분야인데요
03:00제가 먼저 이제 기업의 일반적인 업무 프로세스를 한번 정리를 해 봤습니다
03:08이거는 사실 뭐 문제를 해결하기 위한 것도 마찬가지고 어떤 과제를 수행하는 데에서도 보이 과정을 거쳐서 업무를 수행을 하게 될 겁니다
03:16정의를 하고 뭔가 분석을 하고 그래서 방안을 도출하면 그거에 따라서 계획을 수립한 다음에 실행하고 평가를 하고, 이런 과정 과정들을 이제 작은 프로젝터 과제 내에서 수행을 하고 반복을 하게 됩니다
03:32근데 실제로 기업의 구성원들의 어떤 업무 행위, 액티비티는 관점에서 보면은 실제로는 굉장히 단순하게 구분해서 업무를 하는 유형으로 되어 있다라는 걸 알 수가 있습니다
03:38그러니까 플랜 단계, 그 뭔가 준비를 하겠죠
03:44그리고 사람들과는 이제 소통을 합니다, 커뮤니케이션을 하고요
03:52그리고 창작 활동을 하죠, 실제 산출물을 만들어 내야 됩니다
04:00우리 크리에이션이라고 얘기할 수 있는, 이 세 가지가 크고 작은 수준에서, 뭐 단계별로 또는 그 단계 내에서도 여러 가지 뭐 작은 현안과 허들 내에서 반복적으로 이루어지게 되는 그런 일이 되는 거죠
04:08실제로 이제 준비 과정에서는 뭔가 뭐 일정을 스케줄링 하고 공지를 한다든지, 또는 뭔가 자료를 준비하든 한다든지 이런 업무 과정들을 거치게 될 거고요
04:17그다음에 굉장히 많은 커뮤니케이션 과정을 거칩니다
04:26요청을 하고 피드백을 받고 회의를 하고 사정을 하고 이런 과정들을 끊임없이 반복적으로 겪게 되죠
04:35실제로 보면 우리가 기업에서 일을 할 때는 많은 유관 부서, 그다음에 비즈니스 파트너, 고객들 많은 관계를 갖고 많은 협업을 하게 됩니다
04:46그리고 그 속에서 동시 다발적으로 발생하는 수많은 과제와 현안들을 이제 겪게 되기 때문에 실제 업무하는 과정에서 이 준비와 소통 과정은 굉장히 많은 비중을 차지합니다
04:53그래서 이런 것들 잘 수행하기 위해서 여러분들이 많은 이제 업무 툴 하고 협업 툴들을 활용을 하고 계신 거고요, 실제 그 속에서 실제 우리가 다루는 여러 가지 정보들, 히스토리, 그리고 산출물이 저장이 되기 때문에 이런 것들을 어떻게 활용하는지가 굉장히 중요하다라고 볼 수가 있을 것 같고요
05:18뭔가 창작을 하는 과정도 기본적으로 뭐 조사를 하고 현황 분석을 해서 그걸 토대로 도출한 인사이트를 수반을 해서 실제 산출물을 만들어내는 그런 과정들을 겪게 되고요
05:29기업은 이런 활동을 하기 위해서는 기본적으로 사내에 이제 축척돼 있는 업무 데이터, 그리고 최근에 내가 주고받은 여러 가지 문서 업무 작업들, 한 그 산출물들이, 것들을 끊임없이 활용을 할 수 있는 그런 것들이 중요하다고 볼 수 있을 것 같고요
05:42실제 기업에서 제를 제대로 활용하려면 이렇게 복잡한 업무 관계들, 업무 툴, 시스템, 그리고 그 안에 축적되어 있는 이런 정보들, 지식 정보들을 어떻게 잘 활용하는지가 굉장히 핵심적인 관건이 될 거라고 말씀드릴 수 있겠습니다
06:01그래서 제가 여기서 체크리스트를 좀 네 가지 관점에서 정리를 해 봤습니다
06:08데이터, 툴, 아웃풋, 시큐리티
06:18어떤 내용인지 대충 다 아실 거라고 생각을 합니다
06:28제가 이미 앞에서 여러 번 언급을 했던 부분들이고, 실제 회사에서 내가 사용하고 있는 최근 업무 정보 자료라든지, 어, 내 외부 데이터를 어떻게 잘 활용할 수 있을 것인지, 그리고 내가 처해 있는 업무 상황과 업무 툴을 활용을 해서 어떻게 이거를 잘 활용할 수 있을 것인지, 그다음에 산출물의
06:36수준은 굉장히 중요하죠
06:45회사에서 내가 갖고 있는 데이터와 업무 툴을 기반으로 해서 어떻게 최적의 질의를 하고, 그를 기반으로 해서 이제 산출물을 만들어 낼 수 있을지는, 뭐 생성형 AI 기업에서 잘 활용할 수 있을 것인지에 대한 이제 가장 중요한 기준이 될 겁니다
06:53그리고 또 하나 빼놓을 수 없는 거는, 보안이죠
07:00실제 회사에서 저런 데이터와 툴을 사용하면서 생성형 AI를 통해서 나도 모르게 기밀이 유출이 된다면, 이거는 어, 더 그 파급이 크기 때문에 그런 리스크를 관리할 수 있는 그런 부분들이 굉장히 중요하게 될 겁니다
07:17이런 체크리스트를 기반으로 봤을 때, 어, 제 AI 기업에서 활용하려면 이런 세 가지 핵심 포인트로 저희가 소구를 할 수 있을 것 같아요
07:22사내 지식과 데이터를 활용할 수 있는 제네의 서비스 구조가 필요하고요, 그리고 실제 내가 사용한 업무 툴, 그리고 내가 만들어내는 이런 아웃풋을 어떻게 맥락에 맞게 심리하게 잘 사용해서 퀄리티 있게 만들 수 있느냐, 런 어떤 사용 경험들을 제공할 수 있는 그런 부분들이 중요할 것 같고, 보안은 뭐 말할 것도 없을 것 같습니다
07:43기업에 걸맞는 젠 AI 보안 관리는 필수적인 요소라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다
07:56제가 브리티 웍스에 대해서 좀 말씀을 드리려고 합니다
08:09브리티 웍스는 어, 삼성 50만 임직원들이 이미 사용하고 있는 그 그룹웨어이자 협업 툴이고, 이 협업 툴이 업무 툴 속에서 우리가 앞서서 제가 언급드렸던 세 가지 생성형 AI, 기업에서 활용하기 위한 핵심 포인트들을 어떻게 잘 조합, 조합해서 서비스를 제공할 것인지에 대해서 고민을 해 왔습니다
08:22그렇게 저희가 브리티 코파일럿이라는 서비스를 준비를 했습니다
08:28브리티 웍스는 기업의 업무 커뮤니케이션을 이제 지원하는 스위트 형태의 업무 협업 툴입니다
08:35프론트엔드 그 업무 협업 툴이고, 여기서 제공하는 저희 툴은 B2B 기업에 최적화돼 있는 옵션을 제공하는 어떤 메일 서비스, 여러 가지 기업에서 사용하는 업무 시스템들을 연계해서 결제 프로세스를 이제 태울 수 있는 결제 플랫폼이 제공되고 있고요
08:56그리고 실시간으로 대화를 하거나 온라인 업무 공간에서 협업을 할 수 있는 메신저, 그리고 소규모의 회의 혹은 뭐 여러 가지 사용자 환경들이 있죠
09:07재택 근무를 하든, 회의실에서 하든, 혹은 대규모 이런 행사를 하든, 이런 기업의 최적화된 상황에 맞는 서비스를 미팅 서비스를 제공하는 미팅이 있고요
09:14그리고 개인의 어떤 문서, 그리고 부서함에 보관할 수 있는 공유된 문서들을 통합적으로 제공할 수 있는 드라이브, 이렇게 구성이 되어 있습니다
09:21이런 통합되어 있는 브리티웍스 솔루션에 저희가 SDS 제공하는 제 플랫폼을 기반으로 해서 기업 맞춤형 코파일럿 서비스를 준비를 했습니다
09:32이 서비스로 좀 더 업무 혁신할 수 있는 보다 강력한 서비스를 준비를 했고요
09:38앞서, 말씀드렸던 이 핵심 포인트 세 가지를 중심으로 어떻게 저희가 서비스를 준비했는지, 하나씩 소개를 드리도록 하겠습니다
09:44먼저 사내 데이터의 활용 연계 구조입니다
09:50두 가지 포인트에서 접근을 해야 된다고 보고 있습니다
09:56일단 LLM, 어떤 LLM을 어떻게 활용할 수 있을 것인지, 그리고 두 번째는 우리가 활용해야 하는 사내에 있는 산재되어 있는 업무 시스템들을 어떻게 연결을 해서 이 생성형 AI 업무 혁신 서비스에 활용할 수 있을 것인지 두 가지를 말씀드리겠습니다
10:11어 저희 이번 행사에서 내내 이제 계속 강조를 하고 있는 내용이긴 한데요, 브리티 코파일럿도 멀티 LLM을 옵셔널 하게 제공하는 거를 기본 방향으로 좀 추구를 하고 있습니다
10:25최근에 이제 오픈 소스로 되어 있는 LLM들이 많이 나와 있죠
10:32뭐 메타의 라마라든지, 그 외에도 뭐 알파카, 어 비쿠 같은 이제 오픈 소스 많은 이제 LLM들이 나오고 있고, 그 성능이 채치피티나 뭐 구글 바드에 이제 아직까지는 좀 부족한 부분도 있긴 하지만 빠르게 지금 성능을 따라잡고 있고, 특히나 이제 메타에서 제공하는 라마 같은 경우는 뭐 아시다시피 매개 변수를 여러 가지 옵셔널 하게 제공을 하면서 어 기업이 자체적으로 구성해서 활용할 수 있게끔 하는 방식으로 제공을 하고 있습니다
10:58결국은 LLM, LLM 이제 기업들이 원하는 방식으로 최적화해서 제공하는 여러 가지 이제 이런 프라이빗 개념의 LLM
11:11활용하는 것들이 이제 일반화가 될 거고요, 브리티 코파일럿 이런 것들을 이제 같이 활용할 수 있는 서비스로서 이제 제공이 될 겁니다
11:18실제로 이제 옵셔널하게 제공이 가능하기 때문에, 예를 들면 어 지식 자산이라, 인사 정보, 경영 정보 같은 내부 데이터는 프라이빗 LM 통해서 처리를 하고, 그다음에 외부의 어떤 시장 동향이나 학술 자료들을 찾기 위해서는 외부 LLM 활용을 한다든지, 이런 식의 옵셔널한 어떤 사용성을 우리가 제공을 할 수 있을 것 같아요
11:37용도별로 또는 어 기업의 최적화된 정보들을 어 사전에 학습을 시켜서 좀 더 효율화된 파인 튜닝 LM을 제공할 수 있는 그런 방식도 가능할 겁니다
11:46사실 이제 산해 업무 시스템에 많은 정보들이 있습니다
11:55이거는 시시각각 업데이트가 되고 변하죠
12:05계속 업데이트를 합니다
12:15오늘도 어 회사에서 근무하는 많은 분들이 어 엄청나게 많은 산출물들을 업데이트를 해서 공유를 하고, 뭐 부서에도 이제 축적을 해 놓을 텐데요, 이런 것들을 하나하나 매일매일 LM에 학습을 시켜 가지고 뭔가 한다라는 건 어불성설일 거 같아요
12:25그러면 실제 내가 필요할 때 이런 산해 업무 시스템을 쉽게 연계해서 활용할 수 있는 그런 구조가 굉장히 중요할 것 같아요
12:30특히 어 메일이라, 그다음 내가 작성하는 문서들, 이런 것들이 저장되어 있는 위치에서 최적의 어떤 정보들을 이제 추출해서 활용할 수 있는 그런 구조들이 필요할 데요, 브리티 웍스의 어떤 메일, 그다음에 대화 메신저에 있는 대화, 미팅에서 쌓인 회의록, 그리고 작성된 문서들, 드라이브에 적용된 문서들, 이런 것들은 마찬가지로 브리티 코파일럿 밀착 결합이 되어 있기 때문에 바로바로 활용할 수 있는 구조를 제공하게 되고요
13:04 특히 문서나 메일 같은 것들은 최근 정보뿐만 아니라 누적된 정보들을 바로 통합 검색을 해서 LM한테 질의를 할 수 있는 어떤 구조들, 이런 것들을 제공하기 위해서 저희가 커넥터와 같은 플러그인 연계 서비스를 제공하고 있고요
13:21 그리고 그 안에 난리지의 어떤 비정형 정보들을 인덱싱을 하고, 이것들을 전처리를 해 가지고 보관을 하고 있다가 실제 LM 연계를 할 때 활용할 수 있는 구조, 이런 것들을 같이 제공을 하고 있습니다
13:34 이런 비정형 데이터들을 주로 활용하게 될 거고, 또 필요하다면 산해 업무 시스템, 뭐 CRM이나 ERP, SCM 등과 같은 업무 시스템들에 있는 정형 데이터들도 커넥터를 통해서 연계를 해서 그때그때 추출을 해서 활용할 수 있는 구조, 이런 것들이 가능해집니다
13:57 사실 이제 오랫동안 기업들은 지식 관리 시스템들을 구축을 하고 활용을 하기 위해서 많이 애를 썼습니다
14:01 근데 이런 것들이 제대로 작동한 적은 없죠
14:06 그 이유는 여러분들 이미 다 아실 겁니다
14:08 앞서도 말씀드렸지만, 데이터
14:11정보는 시시각각 변하고 업데이트가 됩니다
14:13근데 우리가 갖고 있는 시스템들은 그런 것들을 활용할 수 있는 그런 구조는 아니고, 그것들을 계속 사람이 해낼 수가 없죠
14:16그런데 이제 생성형 AI 있고, 이런 시스템을 연계할 수 있는 프로그 연계 구조가 있으면 이런 것들은 현실화가 될 수가 있는 것이고요
14:28어 정말 실질적으로 활용될 수 있는 어 지식 관리 체계가 가능할 거라고 기대를 하고 있습니다
14:35두 번째는 컨텍스추얼 앤 스리스 사용성입니다
14:40어 브리티 코파일럿, 어 저의 이제 그리고 여러분들의 업무 파트너이자 비서로서 굉장히 강력하게 진화 발전하게 될 겁니다
14:53그렇게 사용이 되려면 굉장히 쉽고 직관적인 사용성을 제공을 해야 될 거고요
14:59그러기 위한 실제 우리가 적재적소에 활용할 수 있는 어떤 인터페이스, 그리고 문서 작성에 필요한 어떤 서비스들, 그리고 이런 것들을 공통적으로 단절 없이 연결할 수 있는 심리스 사용성을 굉장히 중요하게 생각을 하고 있고요
15:11세 가지 포인트를 실제 사례 화면을 통해서 좀 보여 드리도록 하겠습니다
15:23앞서 말씀드린 것처럼 브리트 벅스는 뭐 메일, 결제, 메신저, 미팅, 그리고 드라이브에 저장되는 문서, 이런 여러 가지 업무 툴에서 모두 같이 활용될 수 있는 형태로 접근할 수 있는 인터페이스를 제공을 하게 되고요
15:35뭐 메일이나 결제를 요약하고 작성을 한다든지, 그리고 메신저에서 대화를 하다가 정보를 예약 검색을 해서 공유를 한다든지, 메시지를 작성을 한다든지, 그리고 미팅 중에 어 자막 서비스를 하는 거나, 뭐 회의를 요약하는 부분들, 문서 작성한 데이터들을 어 분석을 하고 실제 요약을 하고 생성해서 활용할 수 있는 이런 부분들을 적재적소에 제공을 할 수 있는, 지금 보고 계시는 아이콘 보이시죠? 위치하게 될 겁니다
16:02굉장히 파워풀하고 어 쉽게 쓸 수 있는 인터페이스 제공을 하게 되고요
16:09저희가 제공하고 있는 브리티 메일 화면입니다
16:15지금 우측에 브리티 코파일럿이라고 하는 아이콘 있고, 이렇게 메일 본문을 원하는 형태로 요약을 할 수가 있습니다
16:29메일의 본문 내용이 많다거나 혹은 이제 쓰레드가 굉장히 긴 경우에는 어 이런 기능들을 활용을 하면 간단하게 원하는 형태로 요약을 할 수가 있고요
16:36그런 내용들을 다시 생성을 하거나, 뭐 길이를 조정한다든지, 어 톤, 뭐 어조 스타일을 바꿀 수 있는 그런 형태로 사용이 활용이 가능하실 거고요
16:44그리고 초안 작성도 가능합니다
16:53제가 이제 받은 메일을 확인을 하고 이제 답장을 작성을 할 때, 작성 창에서도 내가 활용할 수 있는 업무, 어 회신 목적이 어떤 템플릿들, 이런 것들을 선택을 해서 지리를 한 다음에 작성을 할 수가 있고요
17:02이런 것들은 반복적으로 수정을 할 수 있습니다
17:07이렇게 분리 형태를 요약하기 선택을 하면 이제 줄글로 썼던 내용들이 이렇게 분리 형태로 정리가 되고, 어 마음에 드는 이제 내용이면 이제 추가를 해서 이제 메일을 좀 더 보강해서 작성을 한다든지, 이제 발성을 할 수가 있는 형태를 활용을 할 수가 있으시고요
17:27자, 브리티 메신저 같은 경우에는 우측 패널에 저렇게 브리티 코파일럿이 위치하고 있고요
17:34여기에서 이제 필요한 정보들을 바로 이제 내용을 검색을 할 수가 있습니다
17:39검색을 한 내용을 드래그 앤 드롭으로 대화방에 바로 공유를 해서 이제 또 업무에 활용할 수 있는 그런 사용성도 있고요
17:46그다음에 이제 입력 창에서도 여러 가지 이제 나의 업무에 적합한 스타일로 메시지를 쉽게 수정을 할 수가 있습니다
17:52코파일럿 아이콘이 보이시죠? 저기에서 메시지 길이라는 스타일을 수정을 해서 내용들을 조종을 합니다
17:58실제 줄글로 길게 쓴 것들은 읽기가 좀 쉽지 않죠
18:04이런 것들은 어, 좀 이제 일목요연하게 간결하게 딱 눈에 보일 수 있게끔 정리할 수 있는 작업들이 가능한 거고, 이렇게 해서 이제 선택을 할 수, 입력, 이제 메시지를 발송을 할 수가 있겠죠
18:15어, 저희 브리트 미팅에서도 지금 자막 서비스를 제공을 하고 있습니다
18:22그래서 지금 영어로 제공을 하고 있고, 하반기에는 제가 이제 한국어는 오픈을 이제 할 예정인데요
18:27사실 그, 뭐 영어나 기타 여러 가지 언어에 대한 이제 자막 서비스는 뭐 다른 뭐 MS, 구글에서 제공하고 있는 미팅, 줌에서 제공하고 있는 미팅 서비스들 상대적으로 더 이제 훌륭하다고 말씀드릴 수 있는데, 사실 한국어는 그렇지 않습니다
18:46저희가 이번에 제공하고 있는, 할 예정인 실시간 한국어 자막 서비스는 굉장히 퍼포먼스 측면에서 저희가 우수하다고 자부할 수 있고요, 실제 부스가 마련돼 있으니까 한번 활, 그 체험을 해 보시면 좋을 것 같습니다
19:01이렇게 자막을, 자막 서비스를 할 수가 있고요
19:07그리고 회의 중간에 들어가는 경우에는 이렇게 뭐, 그 메시지를 확인을 한 다음에 바로 이전 회의 내용들을 요약을 해서 확인을 하면 바로 이제 해당되는 회의의 이전 내용들, 맥락을 이해를 하고 이제 회의에 바로 참여를 하고 몰입할 수 있는 그런 형태의 서비스도 가능해지는 거죠
19:25회의가 종료될 시점이 되면 이제 브리티 코파일럿이 안내를 줍니다
19:32회의 요약을 해 주겠다는 안내를 주면 회의 요약을 하고 액션 아이템까지 이제 추출해서 이제 메일이나 메신저로 공유를 할 수 있는 그런 형태의 기능도 제공을 하고 있습니다
19:43저희가 애드인도 어, 준비를 좀 하고 있습니다
19:54아시겠죠? MS 오피스에 뭐, 워드나 엑셀, 파워포인트에서 지금 보신 것처럼 그 우측 패널에 VT 코파일럿 붙여서 사용할 수 있는 기능을 제공할 예정이고요
20:06사실 이제 코파일럿 사용하고 싶은데 MS365 온라인 서비스를 활용하기가 좀 어렵다라고 생각하시는 분들은 이렇게 오, 오피스 설치 프로그램에 저희 브리티 파일럿을 연계해서 사용하시면 훨씬 좋을 것 같아요
20:15그런 것도 한번 검토를 해 보시면 좋을 것 같습니다
20:25간단하게 저희가
20:35준비하고 있는 내용들을 좀, 그 사례로 설명을 좀 시나리오 위주로 설명을 드리면, 뭐 아시겠지만 이제 엑셀 같은 경우에는 추출된 데이터를 정렬을 하고 뭔가 함수로 계산을 하고 표나 그래프 형태로 만들어 주는 그런 프로그램이죠
20:45이걸 이제 코파일럿을 통해 가지고 뭐 리어레인지 한다든지, 그다음에 이제 계산된 정보를 기반으로 해서 표나 그다음에 어 내가 원하는 형태의 그래프로 자동으로 가공을 해 주고 해당되는 데이터를 분석을 해 가지고 이제 인사이트를 뽑아주는 그런 것들이 가능합니다
20:59그렇게 되면은 어 지금 여기 이제 본문에 있는 로우 데이터들을 어 실제 브리티 코파일럿 지리를 통해서 표를 만들고 그 내용에 대한 어떤 인사이트를 도출 하면은 실제 어 업무 작성, 뭐 업무 보고 작성이라는 계획관 수립에 참고를 할 수 있는 그런 내용들이 되겠죠
21:19월드에서도 이제 당연히 브리티 코파일럿을 이제 활용하실 수가 있습니다
21:26어 기업에서 작성해야 되는 이제 보고서라는 기회관리 아시겠지만 채치PT 통해서 이제 할 수 있는 개인 기호에 맞춘 뭐 소설 쓰기나 아이디어 글쓰기 하고는 사실 차원이 좀 다르죠
21:44사실 이제 어떤 주어진 과제나 미션의 어떤 배경, 그리고 이제 목적에 맞게 우리가 고민을 해야 될 거고요
21:53그리고 실제 회사에서 요구하는 어떤 그 양식이라는 스타일도 있을 겁니다
21:58이런 것들을 최근에 내가 협의한 내용, 작성한 문서들 그다음에 현황 데이터, 이런 것들을 잘 조합해서 최적화된 형태로 문서를 작성을 해야 되고요
22:09이런 것들을 한 번에 작성하는 것도 아니고 여러 번의 반복 작업들을 거쳐서 활용을 할 수밖에 없는, 어, 그런 아주 고된 과정의 이제 업무인 거죠
22:22근데 이거를 이제 채 GPT를 통해서 단순하게 할 수 있냐, 그거는 아닌 거 같아요
22:28그래서 이런 것들을 활용할 수 있는 어떤, 어, 사용자에 걸맞는, 그니까 예를 들면 내가 필요한 정보들을 빠르게 찾을 수 있고 그 정보들을 활용해서 작성할 수 있는, 사실 채 GPT를 활용하는 것처럼, 어, 자유형 대화 형태로 했을 때 내가 무엇을 어떻게 질의를 해서 내가 원하는 답을 얻을지 사실 어렵잖아요
22:47이런 것들을 적으로 해결할 수 있는 부분들이, 사실 기업 향에 맞는 코파일럿 서비스가 제공돼야지 가능한 부분이 아닌가 생각을 합니다
22:59저희가 제공하고 있는 방식은 뭐 이런 식의 사용 시나리오를 고려를 하고 있습니다
23:04자, 먼저 이제 LLM을 선택을 합니다
23:11사내에서 자료를 검색을 하기 위해서 산해 LLM 선택을 하고요
23:18그다음에 이제 아래 하단에 보시면 자유형으로 대화 형식으로 질문을 던질 수도 있지만, 자, 자료 검색이라는 어 칩을 선택을 하고 실제 내가 검색할 범위를 선택합니다
23:25여기 보시면 이제 메일이 저장되 있는 드라이브, 혹은 파일이 저장되 있는 드라이브, 그다음에 뭐 부서 결제함, 기타 여러 가지 업무 시스템들을 API 연계해서 메뉴 형태로 이제 제공을 할 수가 있고요, 여기에서 내가 보통은 원하는 자료들을 찾을 수가 있게 되겠죠
23:37자, 파일 드라이브에서 2023년 클라우드 시장 기술적 전망에 대한 키워드로 검색을 했습니다
23:45그래서 파일 드라이브에서 문서를 찾았습니다
23:54이렇게 찾은 문서를 문서에서는 이렇게 LM 통해 가지고, LM 제일 잘하는 게 요약이잖아요
24:02바로 이제 해당 문서의 내용을 요약된 정보들을 이제 확인을 하실 수가 있습니다
24:08이렇게 되면 "아이 문서가 내가 문서 작성에 활용할 수 있을 만한 적절한 문서이다"라는 걸 빠르게 확인할 수가 있을 것 같고요, 그리고 내용을 알았으니까 여기에서 "시장 점유율을 만들어 주라"고 요청을 하면 이렇게 표를 만들어서 드래그 앤 드랍으로 문서 본문을 삽입할 수 있는 이런 식의 사용성이 가능해집니다
24:26그다음 세 번째는 심리선, 이제 연결성인데요, 실제 이제 여러 가지 업무 상황에 부딪히다 보면은 이미 사용하고 계신 업무 도구들이 많을 것 같아요
24:45그 사이에 왔다 갔다 하면서 이제 업무를 하실 겁니다
24:50그러다 보면 아무래도 업무 도구 사이에 정보를 옮긴다거나 다시 한번 확인을 한다거나 하는 작업들이 빈번하게 발생을 하고, 결국 거기에서 단절이 생기고 업무 효율이 떨어지는 그런 경험들 많이들 해 보셨을 것 같아요
25:03이런 것들은 이제 해결하기 위해서 심리한 연결성이 개념을 저 계속 생각을 하고 있고, 사실 브리티 웍스의 어떤 스위트 형태의 여러 가지 협업 도구들, 메이든 제든 메신저 혹은 미팅이든 드라이브 모든 업무 툴 사이에서 심리하게 사용할 수 있는 UI, 저희 계속 고민을 하고 있고요
25:14브리티 코파일럿도 동일한 사상으로 기능을 고려를 하고 있습니다
25:25간단하게 이제 시나리오를 좀 보여 드리면, 자, 메신저에서 대화를 하다가 바로 미팅을 개설을 할 수가 있고요
25:37뭐, 회의록이 만들어지고 액션 아이템이 만들어지고, 페이로 뭐, 메일로 이렇게 자동으로 발송을 할 수가 있습니다
25:48이제 할 일이 등록이 됐습니다
25:58아까 액션 아이템이 자동으로 할 일로 꽂히게 되면 제 팀즈 어 메신저, 메신저에 어 할 일이 꽂힌 걸 볼 수 있고, 자기가 그 할 일을 본 다음에 내가 해야 되는 이제 문서 작성에 대해서 검색을 하고 오피스 문서를 열게 됩니다
26:09작성하는 내용들, 그 작성이 완료되면 이렇게 어메일로 보내는 그런 동작들, 이런 것들이 이제 자동으로 이제 활용될 수 있는 형태가 되겠죠
26:20제가 마지막으로 말씀드릴 내용은 보안입니다
26:32회사에 이제 기밀 정보가 노출될 수 있는 어떤 유출될 수 있는 어떤 보안 이슈들, 그리고 개인 정보들이 또 요즘 최근에는 이제 컴플라이언스 관련돼서 굉장히 또 사업적인 리스크를 유발하는 그런 문제들이 굉장히 많습니다
26:44이게 이제 사실 회사의 어 상시적인 고민 거리인데요, 이게 제 AI 여러 가지 비즈니스 경쟁력을 이제 높일 수 있는 그런 기술이라고 이제 생각을 하고 있지만, 이게 보안 리스크를 해결하지 못한다면 아무 소용이 없을 겁니다
26:57이걸 어떻게 해결할 것인지에 대해서 좀 말씀을 드리도록 하겠습니다
27:04일단 좀 선결해야 되는 거는, 결국은 어, 퍼블릭 클라우드를 활용하는 거보다는 기업들은 안전하게 프라이빗 클라우드를 활용을 해서 업무 시스템이나 뭐, 프라이빗 LLM 구성을 해서 활용하는 게 굉장히 중요한 어, 부분이 될 거 같아요
27:22그래서 이런 것들, 물론 이거는 이제 옵셔널하게 사용을 할 거고 여러 가지 클라우드를 이제 활용을 하실 수 있겠지만, 어, 프라이빗 클라우드는 보안이 굉장히 민감한 기업 같은 경우에는 굉장히 중요한 이제 선택 옵션이 될 겁니다
27:29이런 부분들이 선결이 돼야 될 거 같고요
27:37근데 그렇다고 하더라도 보안이 무조건 안전하기만 하냐, 그런 거는 아닌 거 같아요
27:45왜냐하면 사내에서 업무를 하다가 외부 접속은 당연히 할 수밖에 없을 거고요
27:52결국 외부에 정보가 유출될 수 있는 그런 위험은 항시 존재를 하기 때문에, 이런 것들을 잘 관리할 수 있는 필터링 기능들, 굉 중요할 것 같고요
27:59그리고 사사 내에서도 서로 부서가 어떤 업무 역할에 따라서 접근해야 되는 어떤 데이터에 중요도가 다르고 민감도가 다를 겁니다
28:07이런 것들을 세밀하게 권한 관리할 수 있는 그런 체계, 이런 것들이 중요할 것 같아요
28:18을 이제 활용을 할 수 있습니다
28:27퍼블릭을 활용할 수가
28:35있지만, 저런 이제 외부에 질의를 할 만한 뭐 트렌드라지만 가지고 유출을 할 수 있는 그런 상황이 되면은 사실 회사 입장에서 굉장히 부담을 가질 수밖에 없겠죠
28:44이런 것들이 보안 필터링 기능으로 차단하는 부분들이 굉장히 중요할 것 같아요
28:51그래서 지금 이제 사례로 잠깐 뭐 말씀드리면 지금 GPT 4.0에 뭔가 질의를 하는 내용입니다
28:56근데 여기에 실제 회사의 정책상 유출하면 안 되는 키워드를 이제 담고 있다면, 이런 것들 이제 보완적으로 차단을 하게 되는 그런 기능이 될 거고요
29:12그다음 이제 소스 코드 같은 경우도 이렇게 메시지 패턴을 분석을 해서 차단하는 기능들도 있습니다
29:17소스 코드라는 뭐 주민 번호나 혹은 계좌 정보 같은 개인 정보들, 이런 것들은 메시지 패턴을 분석을 해서 유출되지 않도록 그렇게 이제 사전 차단한, 이거는 사람이 실수를 할 수도 있는 것이기 때문에 이런 기능들은 필수적으로 필요한 사항이 아닐까 생각이 됩니다
29:31그다음 데이터 접근 관리 굉장히 중요합니다
29:44어, 실제 공통으로 전사에서 접근할 수 있는 어떤 지적 자산이라 혹은 정책 가이드라, 이런 것들은 뭐 권한 뭐 크게 상관없이 모두 이제 활용할 수 있게 되겠죠
29:57근데 예를 들면 뭐 특정 부서에서 활용해야 되는 뭐 인사 정보, 보안 정보라든가, 뭐 영업 직군이라고 하더라도 일부 영업 기밀이 있어 가지고 담당자들만 이제 조회를 하거나 활용할 수 있는 그런 어떤 그 어 권한 관리가 필요한 정보들도 있을 겁니다
30:19이런 것들은 예를 들면, 이런 권한 요청을 통해서 승인을 다 가지고 접근이 가능한 어떤 프로세스를 제공을 한다든지, 어, 아예 이제 차단을 해야 되는 경우에는 아예 접근 제한을 해야 되겠죠
30:27이런 어떤 기능들이 필요할 겁니다
30:34실제로 이제 저희 브리티 웍스는 기업에 최적화된 형태, 어떤 권한 관리 서비스들을 굉장히 세밀하게 제공을 하고 있습니다
30:42회사나 부서, 그다음 개인의 어떤 별로 정보들을 권한 관리 할 수 있는 어떤 체계, 그런 것들이 뭐 직급별이라든지, 혹은 사용자가 사용하는 디바이스별, 혹은 사내외 이런 위치별, 이런 것들에 따라서 권한을 부여할 수 있는 그런 정, 그 권한 체계들을 제공을 하고 있고요
30:57이런 것들은 이제 브리티 코파일럿에서도 동일하게 제공할 수 있는 서비스가 될 겁니다
31:02간단한 예시입니다
31:07뭐, 이런 식으로 활용할 수가 있습니다
31:11브리티 코파일럿 문의를 했을 때, 어, 권한 이제 요청이 필요한 사항이면 바로 이제 요청하기를 통해서 승인을 받은 후에 이제 데이터를 받는 그런 프로세스, 이제 활용할 수 있, 뭐 이런 내용입니다
31:24자, 지금까지 이제 설명드렸던 내용들은 저희 이제 브리티 웍스에서 생성형 AI 결합을 해서 활용할 수 있는, 어, 기업 최적화된 코파일럿 서비스를 말씀을 드렸습니다
31:36여기서 이제 핵심 포인트는 산해 데이터를 어떻게 잘 활용할 수 있느냐에 대해서 멀티 옵션이라는, 그다음에 이제 사내 업무 시스템들을 연계할 수 있는 플러그인 구조, 이런 것들에 대해서 말씀드렸고, 사용성 측면에서는 저희가 접근 인터페이스를 여러 가지 측면에서 제공할 수 있는 부분들, 문서 작업을 위한 오피스 애드인, 그리고 심리스 사용성을 말씀드렸습니다
31:56보안은 뭐 금방 말씀드렸는데, 필터링이나 일단 기본적으로 저희가 프라이빗 클라우드를 활용하는 것들을 좀 공고를 드리는 거고요
32:08그리고 그 외에도 뭐 키워드 필터링이라든지, 그다음에 데이터 접근을 관리할 수 있는 어떤 권한 관리 체계, 이런 것들은 이제 강점으로 말씀드렸습니다
32:19어, 뭐 올 한해는 사실 좀 많은 분들이, 시간이 좀 많이 지났죠? 예, 죄송합니다
32:26예, 그 굉장히 이제 급변하는 것들을 모두 이제 체감을 하셨을 것 같아요
32:33이렇게 뭐 IT 비즈니스 생태계라는 모든 어 사업의 환경들이 변하고 있는 거 같은데요
32:39이제 이제 브리티 코파일럿을 이제 활용을 하셔 가지고, 어 실제 기업의 업무 혁신도 체감을 좀 하시기를 바라겠습니다
32:44저희가 지금 부스를 마련한 게 있으니까 직접 한번 체험을 해보시면 좋을 것 같고요
32:52제 발표는 여기서 마치도록 하겠습니다
32:57감사합니다.