AI가 자동차 산업과 고객 경험을 변화시키는 방법

세계 최대 모빌리티 행사인 IAA 모빌리티 2023은 9월 5일부터 10일까지 뮌헨에서 약 50만 명의 방문객을 모았습니다. 자동차 산업의 인공지능(AI)은 올해 전시회의 거의 모든 영역에서 반복되는 주제였습니다. 예를 들어, 운전자 지원 시스템 및 자율 주행 개발, 품질 관리 및 생산 등이 있습니다.

자동차 공장에서는 이제 AI 제어 로봇이 용접, 도장, 조립 등의 작업을 독립적으로 수행하고 있습니다.

점점 더 지능적인 알고리즘이 차량 상태를 모니터링하고 "예측 유지 관리"라고도 알려진 향후 유지 관리 또는 수리에 대한 징후를 제공하는 데 사용되고 있습니다.

인공 지능은 차량 설계에도 사용되며 내비게이션 시스템의 음성 제어 및 지능형 주차 보조 장치의 효율성과 지속 가능성을 높이기 위해 운전을 최적화합니다. 한편, 마케팅, 영업, 고객 서비스 부문에서는 AI를 구현하여 고객을 더 행복하게 만들고 공급망을 더욱 효율적으로 만듭니다.

자동차 산업의 AI: 인공지능이 방향을 어떻게 바꾸고 있는가

저는 모빌리티 페스티벌에서 AI에 대해 토론하는 즐거움을 누렸으며, BMW 그룹의 디지털 공급 책임자인 Alexander Scholz와 e-모빌리티 스타트업인 ChargeX의 Tobias Wagner도 함께했습니다. 분주한 무역 박람회 속에서 우리는 파트너 IBM iX DACH가 TikTok과 함께 운영하는 Executive Lounge를 이용하여 흥미진진한 AI 마스터클래스를 진행할 수 있었습니다.  

Generative AI는 특히 커뮤니케이션 분야에서 진정한 게임 체인저입니다.

이 기술은 기존 정보와 사용자 입력을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있기 때문입니다. LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 하며 ChatGPT, Google Bard, Aleph Alpha와 같은 AI 도구에 사용됩니다. 다양한 맥락과 차원에서 대량의 데이터를 훈련하면 이러한 기계 학습(ML) 모델은 이제 복잡한 관계와 종속성을 이해할 수 있습니다.

BMW 전문가 Alexander Scholz에게 이 기술은 특히 공급망에서 중요한 효율성 동인이기도 합니다.

자동차 산업에서 AI의 이점은 이미 생산 현장에서 느껴지고 있습니다. 예를 들어, 스파르탄버그에 있는 BMW의 미국 공장에서는 차체 공장에서만 AI를 사용하여 생산 비용을 연간 백만 달러 이상 절약하고 있습니다. 그리고 회사는 이미 인간의 개입 없이 새로운 오프로드 차량을 설계하는 등 차량 설계에 인공 지능을 실험하고 있습니다.

젊은 회사인 ChargeX도 모듈식 전기 자동차 충전 인프라를 위해 AI 솔루션을 사용하고 있습니다. 한 현장의 다양한 전기차 사이에 부하를 자동으로 분배하는 데 사용됩니다. 창립자이자 CEO인 Tobias Wagner는 “이를 사용하여 최적의 충전 전략을 개발할 수 있습니다.”라고 말했습니다. 그러나 아직은 초기 단계이다.

자동차 산업에서 AI의 잠재적 위험에 주목

서로 다른 관점에도 불구하고 토론을 통해 많은 공통점이 드러났습니다. 예를 들어 데이터 보안, 민감한 정보 보호, 책임 및 보증 문제 등 AI의 잠재적 위험에 대해 이야기했을 때였습니다.

Scholz는 “우리는 적극적으로 행동하고 최대한의 투명성을 보장해야 합니다.”라고 강조했습니다. 그는 AI 언어 모델을 책임감 있게 사용하고 직원과 고객 사이에서 사용에 대한 신뢰를 구축하는 것이 중요하다고 덧붙였습니다.

이러한 이유로 BMW는 이미 이 파괴적인 기술을 다루기 위한 윤리적 원칙을 제시하는 자체 AI 지침을 발표했습니다. 여기에는 인간의 통제 없이 AI 응답에 맹목적으로 의존하지 않는 것이 포함됩니다.

특히 안전이 중요한 상황에서 AI가 "환각"하는 것을 방지하려면 적절한 교육을 통해 LLM의 출력이 실제로 정확하고 편견이 없는지 확인해야 합니다. 더욱이, 의심스러운 경우에는 항상 인간의 판단이 AI의 판단보다 우선해야 합니다.

최종 사용자의 수용이 없으면 최고의 AI 솔루션도 쓸모가 없습니다

Tobias Wagner는 우리 논의에 또 다른 측면, 즉 최종 사용자 수용의 절대적 필요성을 제시했습니다.

그는 운전자가 불투명한 알고리즘에 맡기지 않고 스스로 결정을 내리기를 원하기 때문에 자동차 산업은 이에 특히 민감해야 한다고 말했습니다.

그는 이전 버전에서 과거 데이터와 특정 위치의 현재 상황을 기반으로 전기 자동차에 대한 최적의 충전 프로세스를 자동으로 결정하는 회사의 충전 앱을 지적했습니다.

"그러나 사람들은 자신의 특정 상황에 따라 배터리를 얼마나 가득 채워야 하는지, 얼마나 많은 시간을 사용해야 하는지 스스로 결정하고 싶어합니다."라고 ChargeX의 경험을 바탕으로 그는 말했습니다. AI의 합리적인 제안과 추천은 도움이 되지만 최종 결정은 고객의 몫이라고 그는 말했습니다.

AI를 규제하기보다는 스스로 경험하는 것이 낫다

그러나 모든 패널리스트는 모든 종류의 신기술에 대한 영구적인 규제가 거의 도움이 되지 않을 것이라는 점에 동의했습니다. 이는 혁신을 둔화시킬 뿐이며 독일은 다른 영역에서 뒤처지게 될 것입니다.

그러나 책임이나 데이터 보호를 이유로 현재 가능한 것이 무엇인지, 여전히 제한이 있을 수 있는 부분은 자동차 제조업체의 법무 부서와 자세히 논의해야 하는 경우가 많습니다. 문제를 함께 해결하려면 법적 문제나 기존 우려로 인해 새로운 사용 사례 구현이 지연되지 않도록 해야 합니다.

직원들의 경험을 모으는 것도 AI 애플리케이션에 대한 심각한 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마스터클래스에 참석한 전문가들은 “AI 발전은 더 이상 멈출 수도, 되돌릴 수도 없다”고 확신했다. 오히려 이를 형성하고 책임감 있게 사용하는 것이 과제입니다.

데이터 품질이 없으면 AI는 유용한 결과를 내놓을 수 없습니다.

뮌헨에서 열린 마스터클래스에서 우리는 자동차 산업에서 생성 AI 사용에 관한 또 다른 주요 문제인 데이터 수집 및 구조화와 품질에 대해서도 논의했습니다. 최고의 분석 도구라도 품질 데이터가 없으면 쓸모가 없다는 사실이 주목되었습니다. 데이터가 좋지 않으면 최고의 AI라도 쓸모없는 답변만 제공할 수 있을 뿐입니다.

반면, 고객 여정의 모든 접점에서 관련 정보를 수집하고 분석하면 고객이 선호하는 채널을 통해 맞춤형 제안을 보낼 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 그들의 동의가 필요합니다.

우리 패널은 생성 AI가 수신자의 현재 상황에 맞는 맞춤형 마케팅을 위한 이상적인 도구라는 데 동의했습니다. 이는 고객과 관련성이 높은 1:1 캠페인을 자동화하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는 훌륭한 방법이기 때문입니다.

AI 솔루션 개발을 위한 2단계 접근 방식

Scholz에 따르면 BMW는 인공 지능의 추가 활용에 대해 2단계 접근 방식을 추구하고 있습니다. 첫 번째 단계는 이를 사용하여 모든 영역에서 효율성을 높이고 작업량을 줄이며 직원의 일상적인 업무를 덜어주는 것입니다. 두 번째 단계에서는 수집된 데이터를 기반으로 더 정확하고 더 나은 결정을 내리는 것이 더 쉬울 것입니다. 이는 또한 인구통계학적 변화와 증가하는 직원 부족에 직면한 직원들에게 효과적인 지원을 제공할 것입니다.

자동차 산업의 AI에 대한 우리의 논의는 다음과 같이 요약될 수 있습니다.

1. 자동차 산업에는 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 사용 사례가 이미 무한히 많습니다 . 우리는 세션에서 공급망부터 충전 인프라, 고객 대면 프로세스에 이르기까지 몇 가지 예를 논의했지만 우리는 진화의 시작 단계에 불과합니다.
2. 기술은 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 따라서 업계에서는 개발 상황을 주시하고 새로운 추세에 신속하게 대응할 수 있도록 조직 내에 전담 팀/역량 센터를 설치하는 것이 좋습니다.
3. 현재 추세 는 자동차 회사가 특정 요구 사항에 맞게 맞춤화되고 자체 데이터로 교육을 받아 결과의 품질을 보장하는 자체 "엔터프라이즈 ChatGPT"를 보유하는 것입니다.
4. 깨끗한 데이터는 비즈니스 관점에서 AI 배포에서 흥미로운 결과를 얻고 고객 경험을 향상시키는 열쇠입니다 .
5. 오늘날 가장 큰 과제 중 하나는 필요한 AI 기술을 갖춘 직원을 찾거나 직접 교육하는 것입니다.
6. 직원과 고객의 우려 사항을 해결하고 완화하려면 훌륭하고 투명한 의사소통이 필수적입니다.

패널에 있는 전문가들로부터 AI를 사용하여 비즈니스 프로세스를 더욱 효율적으로 만드는 방법을 직접 듣는 것은 나에게 큰 도움이 되었습니다. 또한 판매, 마케팅, 서비스를 개선하고 가장 중요하게는 고객을 위한 더 나은 고객 경험을 창출하기 위해 이를 사용하는 방법도 있습니다.

지금은 매우 흥미로운 시기이며, 자동차 산업에서 AI의 다음 단계가 어떻게 될지 매우 기대됩니다. 당신은?