ChatGPT를 활용한 다양한 업무 활용 사례

오늘은 ChatGPT를 활용한 다양한 업무 활용 사례를 살펴보려고 합니다.

못하는게 없다는 인공지능이지만 이런것까지 해준다니 위기의식도 느끼게 됩니다.

그렇지만 적대적으로 보기보다는 잘 달래서 나의 업무 생산성을 높여주는

좋은 친구로 데려갈 수 있다면 좋겠습니다. 

 

ChatGPT 데이터분석 및 시각화

1. 데이터 분석 및 시각화

ChatGPT는 주어진 데이터를 분석하고, 시각화를 도와줄 수 있습니다.

사례 1: 월별 매출 데이터를 기반으로 연간 성장률 계산
사례 2: 고객의 구매 패턴 분석을 위한 히트맵 생성
사례 3: 재고 데이터를 사용하여 미래 재고 예측 모델링

 

2. 코드 작성 및 디버깅

프로그래밍 문제나 버그에 대한 해결책을 제시하거나, 

코드 최적화 방안을 제안할 수 있습니다.

사례 1: 웹 스크래핑 코드 작성을 위한 파이썬 라이브러리 사용 권장
사례 2: 데이터베이스 연결 문제 해결을 위한 SQL 쿼리 최적화
사례 3: 모바일 앱의 성능 문제를 해결하기 위한 코드 리팩토링 권장

 

3. 문서 검토 및 편집

제공된 문서나 이메일의 내용을 검토하고, 

문법이나 표현을 수정할 수 있습니다.

사례 1: 회사 보고서의 문법 및 구두점 오류 수정
사례 2: 프레젠테이션 자료의 내용 흐름 및 구조 개선
사례 3: 이메일 캠페인 내용의 톤 및 스타일 조정

 

4. 시장 조사

특정 주제나 시장에 대한 기본적인 정보를 제공하거나, 

관련된 최신 트렌드나 뉴스를 요약할 수 있습니다.

사례 1: 새로운 기술 트렌드에 대한 요약 리포트 작성
사례 2: 특정 산업의 경쟁사 분석 및 강점/약점 도출
사례 3: 타겟 고객 세그먼트에 대한 시장 조사 및 인사이트 제공

 

5. 교육 및 트레이닝

특정 주제에 대한 설명이나 교육 자료를 제공하거나, 

직원 교육을 위한 튜토리얼을 작성할 수 있습니다.

사례 1: 새로운 소프트웨어 도입에 대한 사용자 매뉴얼 작성
사례 2: 직원 교육을 위한 튜토리얼 및 워크숍 자료 제작
사례 3: 특정 기술 또는 도구에 대한 Q&A 세션 진행

 

6. 업무 자동화

특정 업무 프로세스를 자동화하기 위한 

스크립트나 방법론을 제안할 수 있습니다.

사례 1: 매일 아침 리포트 자동 생성 및 이메일 전송 스크립트 작성
사례 2: 웹사이트의 데이터 백업 및 복원 작업 자동화
사례 3: CRM 시스템과의 연동을 위한 API 호출 및 데이터 동기화 스크립트 제작

 

 

ChatGPT는 수많은 문서, 웹 페이지, 책 등에서 수집된 데이터를 통해 

교육받았기 때문에 광범위한 주제에 대한 지식을 가지고 있습니다. 

일반적인 주제나 다양한 분야에서의 질문에 대해 포괄적이고 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

이러한 넓은 지식 범위는 ChatGPT가 다양한 주제에 대한 질문에 빠르고 정확하게 응답할 수 있게 만듭니다. 

그러나 이것은 ChatGPT가 "전문가" 수준의 지식을 모든 분야에서 

가지고 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 특히 최신의 연구나 발전에 대한 정보, 

또는 깊이 있는 전문 지식을 요구하는 분야에서는 인간 전문가의 지식과 경험이 여전히 중요합니다.

하지만 일반적인 주제나 다양한 분야에서의 기본적인 질문에 대해서는 

ChatGPT는 누구보다도 빠르고 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

 

주의해야할 "할루시네이션"

 

"할루시네이션"은 일반적으로 "환각"이라는 의미로 사용되지만, 

여기서는 ChatGPT의 잘못된 또는 예상치 못한 응답을 가리키는 용어로 사용하였습니다.

ChatGPT의 할루시네이션(즉, 잘못된 응답)이 발생하는 주요 원인은 다음과 같습니다:

데이터의 한계: ChatGPT는 훈련 데이터에 기반하여 응답합니다. 

따라서 데이터에 없는 정보나, 데이터가 잘못되었거나 

불완전한 경우 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다.

일반화의 어려움: 딥 러닝 모델은 본 적 없는 질문이나 

상황에 대해 일반화하는 능력이 있습니다. 

그러나 항상 올바르게 일반화하는 것은 어렵습니다. 

때로는 예상치 못한 방식으로 응답할 수 있습니다.

모호한 질문: 질문이 모호하거나 명확하지 않은 경우, 

ChatGPT는 다양한 해석을 할 수 있습니다. 

이로 인해 예상과 다른 응답을 할 수 있습니다.

최적화의 한계: ChatGPT는 확률적으로 "가장 적절한"

응답을 생성하려고 시도합니다. 

그러나 "가장 적절한" 것이 항상 "정확한" 것은 아닙니다.

ChatGPT는 학습데이터의  크기와 복잡성:

ChatGPT는 수천만 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 

이러한 크기와 복잡성 때문에 ChatGPT의 동작을 

완전히 이해하거나 예측하는 것은 어렵습니다.

피드백 부족: 실제 사용자와의 상호작용 중에 피드백을 받지 않으면, 

ChatGPT는  잘못된 응답을 계속해서 제공할 수 있습니다.