안녕하세요, 이번 글에서는 생성형 AI(Generative AI)를 활용해서 보고서를 작성해 본 내용을 말씀드리려고 합니다.
이미 다양한 분야에 있어서 ChatGPT, Bard와 같은 생성형 AI가 활용되고 있고, 과연 보고서를 작성하는 데에도 활용할 수 있을까 하는 궁금함에 한번 테스트를 해보았습니다.
1. 생성형 AI 정하기
이번 글을 작성하면서 활용했던 생성형 AI는 ChatGPT와 뤼튼(wrtn)입니다.
ChatGPT는 제가 블로그에서 많이 언급하기도 했고, 전 세계적으로도 센세이셔널 한 서비스이기 때문에 모르시는 분은 없으실 거라 생각합니다. 뤼튼(wrtn)은 모르시는 분도 계실 것 같은데요. 한마디로 쉽게 설명하자면, 한국어에 최적화된 생성형 AI라고 할 수 있습니다. GPT뿐만 아니라 네이버의 하이퍼클로바 모델을 활용하는 한국 기업의 서비스이기 때문에 좀 더 한국사람에게 친숙한 언어모델과 부가 서비스들이 있는 플랫폼입니다.
정리하자면, 현재 가장 보편적으로 활용되는 ChatGPT와 한국어에 특화된 뤼튼(wrtn), 이 두 가지 AI 서비스를 활용해서 보고서를 작성해 보았습니다.
2. 보고서 주제 정하기
보고서 주제를 정하는 것이 가장 어려웠습니다. 일단 테스트에 활용할 보고서 주제를 선정한 기준으로는,
① 최근에 시장에서 언급되거나 논의되고 있는 트렌디한 주제
② 단순 사실을 전달하는 수준의 주제보다는 고민하고 결론을 내릴 수 있는 기획성 주제
이 두 가지를 기준으로 고민을 했습니다. 사실 업무적으로 연관된 내용을 활용해 볼까도 고민했었지만, 기업의 내부정보를 활용하기 어려울뿐더러 AI에게 지시하기도 어려운 주제들이 많다 보니 좀 더 쉽게 접근할 수 있을만한 주제들을 고민해 보았습니다.
그래서 선정한 주제는, 100명 정도 규모의 IT시스템 운영회사에서 재택근무 도입여부에 대해서 검토하는 보고서를 작성해 보기로 생각했고, 아래에 이어서 테스트한 결과들을 공유드리겠습니다.
3. ChatGPT를 활용한 보고서 작성
먼저, ChatGPT를 통해 보고서를 만들어 보겠습니다.
첫 번째 시도로, "IT회사에서 재택근무 도입 여부 검토보고서를 작성해 줘"라고 명령어를 전달했습니다. 그 결과 값으로는 보고서 목차를 생성해 주었는데 아래 보시는 것처럼, 마치 연구보고서와 같은 형태의 목차를 구성해 주었기에 기대하는 결과물은 아니었습니다.
지난 글에서 언급했던 것처럼 프롬프트 엔지니어링(Prompt Enginnering) 방법을 통해서, 명령어를 좀 더 구체적으로 좁혀서 전달해 보겠습니다.
먼저, 회사의 규모와 업종을 제시하고, 생성하고자 하는 결과물의 목적, 형태를 아래와 같이 구체적으로 전달했습니다.
우리 회사는 100명 규모의 IT시스템 운영회사야
재택근무 도입여부를 검토한 결과 보고서를 작성하고 싶어.
제목 : 재택근무 도입여부 검토 결과
1. 재택근무 도입의 장단점 (표형태로 표시하되 구체적인 수치를 포함)
2. 재택근무 도입 주요 사례(재택근무를 도입한 실제 기업의 사례와 시사점)
전체적인 문장은 개조식으로 표현하고
보고서의 전체 내용은 워드프로세스 기준으로 2페이지 내외로 작성해 줘
그러자 GPT는 아래내용을 생성해 주었는데요. 나름대로 내용과 형식을 갖춘 보고서가 생성되었습니다.
물론 많이 부실한 것이 사실이기는 하지만, 솔직히 저는 기대치가 매우 낮았었는데 결과물을 보고 살짝 놀랐습니다.
[보고서 제목]
재택근무 도입 여부 검토 결과
[서론]
본 보고서는 100명 규모의 IT 시스템 운영회사에서 재택근무 도입 여부를 검토한 결과를 제시합니다. 재택근무는 최근 많은 기업에서 도입하고 있는 트렌드로, 이에 따른 장단점과 주요 사례를 분석하여 최종적인 결론을 도출하였습니다.
[1. 재택근무 도입의 장단점]
장점:
장점 구체적인 수치 비용 절감 연간 임대료 감소 20%, 전기비 감소 15% 생산성 향상 생산성 증가율 10%, 팀 당 일일 업무 처리량 증가 15% 업무와 가정생활 균형 유지 직원 만족도 증가 20%, 휴가 신청 건수 감소 30% 인재 채용 및 유지에 대한 경쟁력 강화 인재 유치율 증가 25%, 이직률 감소 10%
단점:
단점 구체적인 수치 소통 및 협업의 어려움 프로젝트 완료 기간 지연율 증가 15%, 문제 해결 시간 증가 20% 업무 감독과 성과 평가의 어려움 성과평가 항목 수립 및 평가 시간 증가 30%, 업무 관련 불만사항 증가 25% 사회적 접촉 부족과 직장 문화의 퇴색 직원 간 커뮤니케이션 감소 35%, 직장 문화 지속적인 형성 어려움
[2. 재택근무 도입 주요 사례]
2.1 주요 기업의 재택근무 도입 사례와 시사점
2.1.1 기업 A
- 재택근무 도입 후 생산성 향상: 생산성 증가율 12%, 팀 당 일일 업무 처리량 증가 20%
- 유연한 근무 환경으로 인한 인재 유치력 강화: 인재 유치율
증가 30%, 이직률 감소 8%
- 소통 도구 및 협업 플랫폼 적극 활용: 프로젝트 완료 기간 지연율 감소 10%, 문제 해결 시간 단축 25%
2.1.2 기업 B
- 비용 절감 효과: 연간 임대료 감소 15%, 전기비 감소 10%
- 직원 만족도와 가정생활 균형 유지: 직원 만족도 증가 18%, 휴가 신청 건수 감소 25%
- 소통과 협업을 위한 도구 활용: 직원 간 커뮤니케이션 감소 30%, 업무 관련 불만사항 증가 20%
[결론]
위의 분석 결과를 종합적으로 고려할 때, 100명 규모의 IT 시스템 운영회사에 재택근무를 도입하는 것이 유리하다고 판단됩니다. 재택근무 도입으로 인한 비용 절감, 생산성 향상, 업무와 가정생활 균형 유지, 인재 채용 및 유지에 대한 경쟁력 강화 등의 이점이 있습니다. 또한, 주요 기업의 사례를 살펴본 결과, 재택근무 도입 시 소통 도구와 협업 플랫폼을 적극적으로 활용하는 것이 중요하며, 이를 통해 업무 감독과 성과평가의 어려움을 극복할 수 있습니다.
[참고 문헌]
- 기업 A. "재택근무 도입 사례 연구 보고서", 2022년
- 기업 B. "재택근무 도입에 따른 효과 분석 보고서", 2021년
이상이 재택근무 도입 여부 검토 결과 보고서의 내용입니다.
4. 뤼튼(wrtn)
뤼튼을 대상으로도 첫 번째 질문을 동일하게 던져보았습니다.
네, 좀 더 까칠한 친구였군요.. 동일한 방식으로 구체적인 조건을 같이 전달해 보았습니다.
[보고서 제목]
재택근무 도입여부 검토 결과 보고서
1. 재택근무 도입의 장단점
- 장점
- 단점
장점 구체적인 수치 직원 생산성 향상 월평균 생산성 20% 향상 사무실 운영 비용 절감 인건비, 기계 등 간접 비용 약 30% 절감 유연한 시간 관리 가능 직원들이 개인 생활 및 업무 조율 용이 긴급 상황 대처 능력 강화 갑작스러운 상황(자연재해, 대규모 전염병 등) 대처 역량 강화
단점 구체적인 수치 직원 간 커뮤니케이션 어려움 회사 내 메신저 이용률 약 30% 감소 업무 분배 어려움 1인 단독 업무의 비중이 늘어남 직원들의 업무 과부하 가능성 가정 업무와 업무를 개중 하며 신체적 및 정신적 스트레스 가능성
2. 재택근무 도입 주요 사례
- 기업 A: 재택근무 도입으로 인한 생산성 향상과 인건비 감소
- 회사 내 생산성 평균 25% 향상
- 인건비 30% 감소
- 기업 B: 유연한 시간 관리가 가능하도록 재택근무 시스템 도입
- 직원들 개인 생활과 업무조율이 용이해짐
- 업 및 긴급 상황 대처 역량 강화
- 기업 C: 전국적으로 유행하고 있는 지속 가능한 업무 환경 제공
- 기업의 친환경 이미지 강화
- 재택근무 도입으로 인한 인건비 및 업무 시간 감소
[종합결론]
본 보고서에서는 기존의 사무실 근무 방식 대신 재택근무 시스템을 도입하는 경우 장단점 및 주요 사례를 검토하여 보고서를 작성하였습니다. 이에 따라서 양쪽 모두의 기대효과와 단점이 존재하며, 회사 내 구체적인 시스템 도입 전 검토 및 조율이 필요합니다.
뤼튼에서도 GPT엔진을 활용하고 있어서인지 일부 내용이 조금씩 차이가 있긴 하지만 결과물은 대동소이한 느낌입니다. 마찬가지로 기대한 것보다는 좋은 결과물을 만들어준다는 생각이 들었습니다.
5. 시사점
처음에는 정말 무엇이라도 결과물을 그럴듯하게 만들어 낼 수 있을까에 대해 의심이 많았고, 기대치가 굉장히 낮았지만 결과물을 보고 나서는 약간의 위기감도 들었습니다. 점점 AI의 영역이 늘어나고 있음을 다시 한번 느끼게 되었습니다.
물론, 실사례를 제공해주지 못하는 점이라던지, 검증되지 않은 데이터들을 말하고 있기 때문에 신뢰도가 매우 낮은 보고서이긴 합니다. 하지만 1차적으로 프레임을 잡아준다는 관점에서 보면 생성형 AI가 작성해 준 틀을 가지고 실제 정보나 사례들을 추가해 가면서 보완하면 충분히 활용할 수 있는 보고서가 될 것 같습니다.
하지만, 이미 특정 업무에 경험치가 쌓여있는 사람 입장에서는 생성형 AI를 활용하는 것보다는 본인이 직접 하는 것이 훨씬 효율적일 것이라고 생각되고 마치 후배사원을 양성하는 느낌으로 지속적으로 학습시킨다면, 언젠가는 진짜로 보고서 하나를 맡겨볼 수 있는 날이 오지 않을까 하는 기대가 되었습니다.
실제로 생성형 AI를 활용하기에는, 회사 보고서들은 회사의 정보/데이터들을 기반으로 작성해야 하기 때문에 일반적으로 제공되고 있는 개방형 서비스들을 사용하기가 어려울 텐데요. 퍼블릭환경의 생성형 AI를 사용해야 할지 아니면 별도로 프라이빗한 생성형 AI환경을 구축해야 하는 것인지도 고민하게 되는 그런 테스트였습니다.