생성형 AI, 지속가능발전목표 달성 높인다.

유엔글로벌콤팩트(UN Global Compact)와 글로벌 컨설팅 기업 액센츄어(Accenture)가 공동으로 발표한 보고서에 따르면, 생성형 AI(Generative AI)가 기업의 지속가능발전목표(SDGs) 달성을 가속화할 수 있는 강력한 도구로 주목받고 있다. 이 보고서는 생성형 AI 기술이 기업의 운영 효율성을 높이고 지속가능한 가치 사슬을 구축하며 혁신을 촉진하는 데 기여할 수 있다고 분석했다.

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술이다. 이 기술은 방대한 데이터를 학습하여 인간과 유사한 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있다. 보고서에 따르면, 생성형 AI는 데이터 마이너(Data Miner), 인사이트 내비게이터(Insight Navigator), 지식 증폭기(Knowledge Amplifier)라는 세 가지 핵심 기능을 통해 기업의 지속가능성 향상에 기여할 수 있다.

운영 효율성 측면에서 생성형 AI는 자원 최적화, 직원 생산성 향상, 효율적인 코드 작성 등을 지원할 수 있다. 예를 들어, 지멘스(Siemens)는 마이크로소프트(Microsoft)와 협력하여 개발한 ‘시멘스 산업용 코파일럿(Siemens Industrial Copilot)’을 통해 공장 자동화 엔지니어의 코드 작성 시간을 단축하고 오류를 줄이는 데 성공했다. 이 도구는 자연어 입력을 통해 프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러(PLC) 코드를 생성하여 엔지니어의 작업 효율성을 크게 향상시켰다.

지속가능한 가치 사슬 구축에도 생성형 AI가 활용될 수 있다. 제품 수명주기 평가(LCA), 책임 있는 조달, 공급업체 참여 등의 영역에서 생성형 AI는 복잡한 데이터를 분석하고 인사이트를 제공할 수 있다. SAP의 지속가능성 발자국 관리 솔루션은 생성형 AI를 활용해 기업의 구매 제품에 대한 탄소 발자국을 빠르게 계산하고 분석할 수 있도록 지원한다. 이 솔루션은 OpenAI의 임베딩 모델을 활용하여 제품 데이터와 LCA 데이터베이스를 매핑하고, 각 제품에 대한 배출 요인을 신속하게 식별할 수 있다.

액센츄어가 개발한 N-Tier 공급망 내비게이터는 생성형 AI를 활용하여 공급망 운영의 개선 기회를 찾아내는 데 도움을 준다. 이 도구는 지속가능성 및 조달 관리자들이 실시간 인사이트를 얻고 특정 쿼리에 답변하며 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 지원한다. 최근 한 대형 소프트웨어 회사와의 협업에서 이 도구는 154개국에 걸친 12만 2천 개 이상의 직간접 공급업체 네트워크를 분석하여 Tier 2와 Tier 3 공급업체에서 CO2e 핫스팟의 50-60%가 발생한다는 사실을 밝혀냈다.

혁신 분야에서도 생성형 AI의 역할이 주목받고 있다. 그린 파이낸스, 지속가능한 제품 및 서비스 설계, 최첨단 연구 등에 생성형 AI를 활용할 수 있다. 야마하(Yamaha)와 파이널 에임(Final Aim)은 생성형 AI를 활용해 일본 산악 지역의 농업 작업을 지원하는 소형 전기차량 ‘컨셉 451(Concept 451)’을 설계했다. 이들은 생성형 AI를 사용하여 일본 농업 부문이 직면한 고령화 등의 문제를 연구하고 기능적 요구사항을 파악했으며, 이미지 생성 AI를 통해 2,000개의 디자인 변형을 검토한 후 최종 디자인을 선정했다. 이를 통해 연구 개발 주기를 단축하고 사회적 과제에 효과적으로 대응할 수 있었다.

크레용(Crayon)은 국제 에너지 회사와 협력하여 LLM 기반의 챗봇을 개발했다. 이 챗봇은 직원들이 여러 데이터 소스에서 관련 정보를 쉽게 검색하고 요약할 수 있도록 지원한다. 연구 논문, 신문, EU 에너지 규제 등 다양한 관련 소스로 훈련된 이 챗봇은 기존의 비생성형 시장 조사 솔루션에 비해 15% 더 관련성 높은 답변을 제공할 수 있었다. 이를 통해 해당 에너지 회사는 운영 및 전략적 의사결정을 개선하고 고객 대면 상호작용의 품질을 높일 수 있었다.

세일즈포스(Salesforce)는 지난해 자사의 AI 시스템인 아인슈타인(Einstein)을 ESG 관리 플랫폼인 넷제로 클라우드(Net Zero Cloud)에 통합했다. 아인슈타인의 생성형 AI 기능을 통해 넷제로 클라우드는 이제 기업들의 ESG 보고서 작성을 지원할 수 있게 되었다. 이 시스템은 회사의 과거 ESG 데이터, 업로드된 문서, 배출량 등의 데이터를 활용하여 프레임워크별 보고서 작성을 자동화하고 있다.

그러나 보고서는 생성형 AI 사용에 따른 위험도 지적했다. 불투명한 프로세스, 편향된 결과, 데이터 프라이버시 침해, 오용 가능성 등 사용자 측면의 위험과 함께 자원 소비 증가, 일자리 변화, 디지털 격차 심화 등 외부적 위험도 존재한다. 특히 생성형 AI 모델의 학습과 운영에 필요한 데이터 센터의 전력 소비량이 2022년부터 2026년까지 두 배 이상 증가할 것으로 예상되며, 이는 이미 전 세계 에너지 소비의 1.5% 이상을 차지하고 있다.

이에 기업들은 생성형 AI를 책임감 있게 개발하고 배포하기 위한 노력을 기울여야 한다. 보고서는 기업들이 생성형 AI를 구현할 때 명확한 목표와 KPI 설정, 체계적인 AI 테스트, 소규모 시작, 지속적인 개선, 위험 평가 등의 단계를 거칠 것을 권고했다. 또한 기업들은 생성형 AI 생태계를 구축할 때 데이터, 클라우드 컴퓨팅 등에 대한 제3자 공급업체의 접근 방식이 회사의 가치와 일치하는지 확인해야 한다.

유엔글로벌콤팩트의 산다 오지암보(Sanda Ojiambo) CEO는 “생성형 AI는 2030년까지 지속가능발전목표를 달성하는 데 중요한 역할을 할 수 있다”며 “민간 부문이 이 기술을 책임감 있게 활용하여 지속가능한 발전을 가속화할 수 있기를 기대한다”고 말했다.

액센츄어의 스테파니 제이미슨(Stephanie Jamison) 글로벌 리소스 산업 실천 의장은 “생성형 AI는 기업의 지속가능성 전략을 혁신하고 실행을 가속화할 수 있는 강력한 도구”라며 “기업들이 이 기술을 통해 비즈니스 가치와 사회적 가치를 동시에 창출할 수 있을 것”이라고 강조했다.

결론적으로, 생성형 AI는 기업의 지속가능발전목표 달성을 위한 강력한 도구가 될 수 있지만, 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 책임감 있는 개발과 사용이 필수적이다. 기업들은 생성형 AI의 혜택을 누리는 동시에 잠재적 위험을 관리하며, 궁극적으로 더 나은 세상을 만드는 데 기여할 수 있을 것이다. 앞으로 생성형 AI 기술이 발전함에 따라 지속가능발전목표 달성을 위한 혁신적인 해결책들이 더욱 많이 등장할 것으로 기대된다.

엑센츄어의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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