[컴퓨터월드] 챗GPT 시대가 도래하면서 기업들의 데이터 분석 방식에 혁신이 일어나고 있다. 지난 3월 오픈AI(OpenAI)가 발표한 챗GPT API는 기업들이 데이터 수집 및 분석에서부터 코딩 효율성과 워크플로우 개선까지 다양한 분야에서 활용하고 있다. 그 중심에는 챗GPT의 강력한 능력이 있다.

특히, 챗GPT 어드밴스드 데이터 애널리시스(Advanced Data Analysis, 이하 고급 데이터 분석, 구 코드 인터프리터)의 출시는 국내의 데이터 분석 전문가 커뮤니티에서도 큰 관심과 반향을 불러일으켰다. 아직 베타 버전이고 제한적이기는 하지만 데이터 파일을 직접 입력 받은 후 해당 데이터를 데이터 분석용으로 가공하고, 시각화와 모델링을 포함해 다양하고 깊이 있게 분석한 후 그 결과에 대한 해석까지 제공하는 것이 가능하기 때문이다. 이미 이 기능은 챗GPT의 기업용 버전에서 대용량으로 사용할 수 있는 기능을 제공하고 있다.

다음 그림은 전 세계적으로 챗GPT의 고급데이터 분석에 대한 관심이 어떻게 변해왔는지를 보여준다. 구글에서의 챗GPT 고급데이터 분석에 대한 키워드 검색 양을 코드 인터프리터 검색 양과 통합하고, 누적으로 얼마나 관심도가 축적됐는지를 표시한 것이다. 이 분석과 시각화 역시 챗GPT의 고급데이터 분석 기능으로 완성한 것이다.

차트를 보면 세 가지 사실이 나타난다. 우선 7월에 코드 인터프리터가 폭발적인 관심을 받았고, 챗GPT 엔터프라이즈(Enterprise)가 출시된 8월에 명칭이 고급 데이터 분석으로 변경되면서 다시 한번 주목받았다. 이 두 가지가 결합돼 누적으로 얻은 관심의 추세는 꾸준히 크게 증가하고 있는 상황이다.

여기에 최근 이미지 파일을 읽는 비전(Vision) 기능과 이미지를 생성하는 기능까지 추가돼 기업들은 더욱 다양한 분석 애플리케이션도 개발할 수 있게 됐다. 이는 이전에 상상할 수조차 없었던 새로운 기회를 제공한다.

기업 데이터 분석에서의 주요 항목별로 대략 구분해서 살펴보면 다음과 같다.

데이터 수집 및 분석에서 챗GPT는 특정 주제에 대해 빠르게 데이터를 수집하고 분석하는 능력을 갖추고 있다. 이를 활용해 기업들은 시장 조사나 제품 아이디어를 빠르게 도출할 수 있다. 특히 마케팅, 광고, 고객 지원 및 인사 관리 분야에서는 중소기업들도 새로운 사업 기회를 발견해가고 있다. 데이터 분석에서 가장 큰 부담 요소인 코딩 효율성 면에서는 데이터 분석 전문 인력들이 머신 러닝 모델 개발이나 데이터 클렌징을 포함해 파이썬 코딩 작업을 단순화하고 스스로 작성한 코드를 점검받거나 개선하는 용도로 챗GPT를 활용하고 있다. 이를 통해 데이터 분석 작업의 효율성이 크게 향상됐다.

데이터 분석 워크플로우 개선에서는 대량의 데이터 처리와 인간처럼 자연어로 응답하는 챗GPT의 능력을 활용해, 데이터 분석 과정이 보다 효율적으로 변화하고 있다. 데이터 분석가에게 매우 큰 부담 요소인 분석결과와 과정에 대한 문서화가 쉬워지면서 동료 데이터 분석가와 더불어 데이터 분석 결과를 사용해야 하는 현업 직원들과도 효과적인 커뮤니케이션이 가능해졌다.

하지만 챗GPT의 기능적인 혁신만으로는 충분하지 않다. 실제 사업에 적용하는 해외 사례들을 보면, 스냅은 ‘마이 AI(My AI)’라는 챗GPT 기반 AI 챗봇을 스냅챗(Snapchat)에 도입했고, 퀴즐렛(Quizlet)은 ‘Q-챗(Q-Chat)’이라는 적응형 AI 튜터를 출시했다. 또한 스픽(Speak) 앱은 위스퍼(Whisper) API를 활용해 언어 학습자들에게 인간 수준으로 대화할 수 있는 제품을 제공하고 있다.

이 사례들은 챗GPT의 혁신이 어떻게 기업 분야와 결합되는지를 잘 보여준다. 데이터 분석의 효율성 향상, 고객과의 더 나은 소통, 새로운 서비스 제공 등 다양한 분야에서 챗GPT의 능력이 유기적으로 연결됐을 때 큰 효과를 얻을 수 있다는 사실을 전해준다.

여전히 도전적인 과제들도 존재한다. 챗GPT의 기업 데이터 분석에서의 완전한 잠재력을 발휘하기 위해서는 내부적으로 특히 활용 측면에서의 방법을 고도화하기 위한 지속적인 연구와 개선이 필요하다. 기업들은 이를 극복하기 위한 다양한 방법을 탐구하며, 챗GPT와 함께 데이터 분석의 미래를 그려 나가고 있다.

이 글에서는 간략하게 챗GPT가 기업의 데이터 분석에서 어떻게 사용되고 있는 것인가를 살펴봤다. 필자는 이와 같은 기업의 데이터 분석의 현재 모습을 전 세계와 국내를 비교하는 측면에서 좀 더 깊이 검토하고, 구체적인 도전 과제들이 무엇인지를 도출해 공유하기 위해 11월 7일 ‘컴퓨터월드/IT DAILY’ 주최로 개최되는 ‘2023 데이터 컨퍼런스(부제: 생성형 AI & 빅데이터)’에서 “ChatGPT 시대의 기업 데이터 분석 혁신: 현재와 과제”라는 제목으로 강연할 예정이다.

나날이 치열해지는 경쟁에서 우위를 얻기 위한 기업의 혁신에 밑거름이 되어줄 수 있는 데이터 분석을 더 고도화하고 체계화하기 위해 챗GPT와 같은 생성형 AI를 적극 활용할 방법에 대해 더 많은 관심이 필요한 시점이다.