생성형 AI, 어디까지 왔을까? 산업별 사례로 알아보는 기술 트렌드

생성형 AI, 지금 어디까지 와 있을까요?

불과 2~3년 전만 해도 우리는 ChatGPT가 질문에 빠르게 답하는 것만으로도 놀라워 했습니다.
하지만 이제는 광고 영상부터 온라인 쇼핑몰의 상담창까지, 우리가 일상 속에서 마주하는 많은 장면에 생성형 AI가 자연스럽게 녹아들고 있죠.
AI는 이제 단순히 텍스트를 생성하는 도구를 넘어 광고를 기획하고, 고객 문의를 신속하게 처리하며, 교육 현장의 반복 작업을 줄여주는 실질적인 업무 파트너로 자리매김하고 있습니다.
실제로 많은 기업들이 생성형 AI를 통해 업무 자동화, 비용 절감, 고객 맞춤화라는 세 가지 과제를 동시에 해결하고 있으며, 이를 통해 조직 운영 전반에 걸쳐 큰 변화를 만들어내고 있습니다.
이 글에서는 생성형 AI의 개념부터 시작해, 산업별 실제 활용 사례, 향후 기술 트렌드까지 함께 살펴보겠습니다.

1. 생성형 AI란? : 콘텐츠를 창조하는 인공지능

생성형 AI(Generative AI)는 대규모 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 스스로 창조해내는 기술입니다.
이전까지의 AI가 규칙에 따라 데이터를 분석하거나 예측하는 데 그쳤다면, 생성형 AI는 한 걸음 더 나아가 ‘창작’까지 해내고 있습니다.

• 텍스트: 이메일 작성, 회의록 요약, 스크립트 생성 (예: ChatGPT, Clova X)
• 이미지: 광고 비주얼, 썸네일, 광고소재 생성 (예: DALL・E, Midjourney)
• 오디오/음악: 배경음악, AI 보이스 등 (예: Suno, ElevenLabs)
• 코드: 개발 보조, 테스트 자동화 (예: Github Copilot)

특히 최근에는 생성형 AI가 워크플로우의 중심에 통합되고 있어, 기업의 운영 방식 자체를 바꾸는 역할까지 수행하고 있습니다.

2. 광고: 생성형 AI 기반 크리에이티브의 확산

디지털 광고 분야에서는 생성형 AI의 도입이 빠르게 확산되고 있습니다.
콘텐츠 제작 속도를 높이고, 다양한 타깃에 맞춘 맞춤형 광고를 대규모로 운영하려는 니즈가 커지면서, 생성형 AI는 디지털 마케팅의 핵심 도구로 자리잡고 있습니다.

• 서울우유협동조합
  배우 박은빈을 포티프로 한 가상 AI 모델을 광고에 등장시켜, 어린이부터 성인까지 성장 단계를 자연스럽게 표현했습니다.
  딥러닝 기반 딥페이크 기술을 활용해 실제 인물과 구별이 어려울 정도의 고품질 영상이 제작되었습니다.
  (출처: 문화경제)

▲ 서울우유 ‘A2+ 우유’ 광고

• 농심
  제품 광고에 프롬프트 기반 이미지 생성 + AI 영상화 기술을 도입,
  광고 콘셉트에 맞는 이미지를 생성하고 이를 자동 편집하여 광고 제작 효율을 극대화했습니다.
  (출처: 디지털데일리)

• Coca-cola
  코카콜라는 2023년 연말 캠페인에서 생성형 AI로 재해석한 ‘Holydiays Are Coming’ 광고를 선보였습니다.
  기존 광고 소재를 다양한 지역, 문화, 언어에 맞춰 재구성하여 글로벌 타깃 맞춤형 콘텐츠를 실현했습니다.
  (출처: Marketing Week)

  
  

3. 고객상담: 생성형 AI가 만든 24시간 응대 체계

고객상담은 반복 업무의 자동화와 고객 경험 향상이라는 두 가지 측면에서 생성형 AI가 빠르게 자리잡고 있는 분야입니다.
항공사, 커머스 기업들은 AI를 통해 환불 처리, 배송 문의, 불만 접수 등 고객 서비스 전반을 자동화하며, 상담 인력의 부담은 줄이고 고객 만족도는 높이는 선순환 구조를 만들고 있습니다.

• 신한은행
  기존 챗봇 서비스 ‘쏠(SOL)’을 생성형 AI 기반으로 업그레이드하여 맥락 이해도를 강화하였습니다.
  또한 금융상품 추천, 대출 안내, 지점 위치 검색 등까지 자연어로 처리하여 월 100만 건 이상의 고객 문의를 자동으로 응대하고 있습니다.

• 델타항공
  델타항공은 AI 기반 챗봇 ‘Ask Delta’를 통해 항공편 조회, 수하물 추적, 체크인 안내 등의 기능을 자동화하고 있습니다.
  이를 통해 고객센터 문의량을 약 20% 절감했으며, 24시간 셀프 서비스 체계를 구축했습니다.
  (출처: delta news hub) 

  
  

4. 교육: 콘텐츠 제작 자동화와 학습 개인화

교육 분야는 생성형 AI의 장점이 가장 직관적으로 드러나는 영역입니다.
강의자료 요약, 시험문제 생성, AI 튜터 개발 등 교육 전반에서 AI 활용도가 빠르게 확대되고 있으며, 기존 교육 방식에 비해 콘텐츠 생산 속도와 학습 효율성 모두를 끌어올리는 사례가 늘고 있습니다.

• Khan Academy
  미국의 비영리 교육 서비스 Khan Academy는 ChatGPT 기반 AI 튜터 ‘Khanmigo’를 도입해 학생별 학습 진행 상황에 맞는 피드백을 제공하며, 교사의 수업 준비 시간과 반복 설명 부담을 크게 줄였습니다.

• 엘리스
  엘리스는 AI 기술을 적용한 교육 플랫폼인 엘리스LXP를 통해 기업교육 뿐만 아니라 공교육까지 AI 전환을 위한 맞춤형 교육을 제공하고 있습니다.
  또한 엘리스는 생성형 AI 챗봇 ‘AI 헬피(AI Helpy)’ 를 개발해, 초·중등 교육 현장에서 신뢰도 높은 학습 보조 솔루션으로 활용하고 있습니다.

5. 앞으로의 전망: 생성형 AI는 ‘인프라’가 된다

생성형 AI는 더 이상 단순한 도구가 아닌 조직 전체의 워크플로우에 통합되는 ‘AI 인프라’로 진화하고 있습니다. 지금까지의 생성형 AI가 업무 보조의 성향이 강한 기술이었다면, 앞으로의 생성형 AI는 업무 그 자체를 재설계하는 인프라로서 자리잡고 있습니다.

예를 들어 마케팅 부서에서는 콘텐츠 제작을 넘어 A/B테스트 자동화, 퍼널 분석 보고서 작성까지 해결하고 있고, 고객지원팀에서는 단순 문의 응답을 넘어 VOC 분석, 이슈 자동 태깅, 보고까지, AI의 역할이 확장되고 있습니다.

그렇다면 앞으로 생성형 AI는 우리 일상 속에 어떠한 변화를 가져오게 될까요?

일상 속 주목할 변화 3가지🚀

1. 웹 기반 생성형 AI 서비스의 보편화
→ 복잡한 프로그램 설치나 개발 지식 없이도 누구나 사용할 수 있는 웹 기반 생성형 AI 서비스로 일상 속에서도 자연스럽게 AI를 활용하는 시대
예) 이력서 첨삭, 여행 일정 추천, 쇼핑 리뷰 자동 요약 등

2. 사용자 맞춤형 도우미로 진화
→ 사용자의 상황, 취향, 업무 방식 등 대화의 맥락을 파악하며 ‘맞춤형 도우미’로 진화
예) “내 평소 말투에 맞게 이메일 써줘” 같은 요청도 가능

3. AI와 함께 일하는 워크플로우
→ AI가 사람의 일자리를 대체하는 것이 아니라 함께 일하는 동료처럼 기능
예) 콘텐츠 기획 초안을 AI가 먼저 만들어주고 마케터가 초안을 바탕으로 발전시키는 방식의 보편화

이처럼 생성형 AI는 등장 속도만큼이나 빠르게 우리의 일상과 일터의 풍경을 바꾸고 있습니다.

정리하며

지금까지 알아본 것처럼 생성형 AI는 이미 광고, 고객상담, 교육을 비롯한 다양한 분야에서 실질적인 변화를 이끌고 있으며, 기업·개인 모두에게 새로운 업무 구조와 창작 기회를 제공하고 있죠. 이러한 변화에 앞장서서 엘리스는 생성형 AI 기술과 AI 특화 클라우드 인프라를 통합적으로 제공하는 환경을 구축해, 기업의 AI 전환을 실질적으로 지원하고 있습니다.

LG생활건강은 업무 자동화와 생산성 향상을 목표로 엘리스와 함께 임직원을 대상으로 한 생성형 AI 교육 프로그램을 진행했습니다. 이를 통해 빠르게 발전하는 생성형 AI 기술 트렌드를 습득하고 실습 중심 학습을 통해 업무 응용력을 높일 수 있었죠.

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