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“AI, 기업의 새 일꾼될까 리스크될까”…글로벌 기업 93% 이미 도입

GENERATIVE AI IN BUSINESS: A Snapshot of Enterprise Use, Risk, and Regulation
이미지 출처: 미드저니 생성

GENERATIVE AI IN BUSINESS: A Snapshot of Enterprise Use, Risk, and Regulation

생산성 향상이 최우선, AI 도입 본격화

글로벌 기업들이 생성형 AI 도입에 적극적인 모습을 보이고 있다. 애크로링스(Acrolinx)가 아마존(Amazon), 시스코(Cisco), 어도비(Adobe), 시멘스(Siemens) 등 포브스 글로벌 2000대 기업 162곳을 대상으로 실시한 설문조사에서 응답 기업의 67.3%가 ‘생산성 향상’을 AI 도입의 주된 이유로 꼽았다. AI 혁신 트렌드에 대한 관심(50%), 업무 프로세스 개선(47.5%)이 그 뒤를 이었다. 특히 응답 기업의 93.2%가 이미 AI 도구를 활용하고 있어, 기업 현장에서 AI 기술이 빠르게 확산되고 있음이 확인됐다.

조사 결과 흥미로운 점은 경쟁 압박으로 인한 AI 도입은 24.7%에 그쳤다는 것이다. 이는 기업들이 외부 압력보다는 실질적인 업무 효율성 향상을 위해 AI를 도입하고 있음을 보여준다. 또한 응답자의 54%가 AI를 활용한 제품을 구매할 의향이 있다고 답해, AI에 대한 기업들의 신뢰도가 높은 것으로 나타났다.

AI 리스크에 대한 우려와 내부 규제 강화

기업들의 적극적인 AI 도입에도 불구하고, 리스크에 대한 우려는 여전히 높다. 응답자의 56.8%가 AI 도구 사용을 위험하다고 인식했으며, 90% 이상이 AI가 브랜드를 잘못 대표할 수 있다는 점을 우려했다. 주요 리스크로는 정보의 정확성과 보안, 콘텐츠 품질, 저작권 침해, 규제 준수, 편향성, 프라이버시 등이 지적됐다.

특히 기업들은 AI가 생성한 콘텐츠의 품질과 브랜드 정체성 유지에 대해 큰 관심을 보였다. 적절한 조정 없이 비공개 LLM(Large Language Model)을 사용할 경우, 브랜드의 특성을 제대로 반영하지 못하고 일반적이거나 규정에 맞지 않는 콘텐츠가 생성될 수 있다는 우려가 제기됐다.

이러한 우려를 반영하듯 기업 내부의 AI 규제도 강화되는 추세다. 2023년 41.9%에 그쳤던 AI 내부 규제 비율이 74.7%로 크게 증가했다. 이는 AI 기술이 지속적으로 발전하고 있는 상황에서 기업들이 AI 가드레일과 내부 정책 수립, AI 생성 콘텐츠로 인한 커뮤니케이션 리스크 감소 등에 더 많은 관심을 기울이고 있음을 보여준다.

AI 규제에 대한 기업들의 입장 엇갈려

AI 규제에 대한 기업들의 입장은 다양하게 나타났다. 37%는 국가 차원의 규제가 마련될 때까지 AI 혁신을 일시 중단해야 한다고 답한 반면, 32%는 반대 입장을 보였다. 31%는 유보적인 태도를 보였다. 규제 찬성 측은 AI 발전 속도가 기존 규제를 앞지르면서 발생할 수 있는 프라이버시 침해, 편향성, 오남용 등을 우려했다. 반대 측은 혁신 중단이 경제 성장과 기술 발전을 저해할 수 있다고 주장했다.

반면 AI로 생성된 콘텐츠와 인간이 만든 콘텐츠를 법적으로 구분해야 한다는 데는 80%가 동의해, 높은 공감대를 보였다. 이는 AI 기술의 활용과 혜택을 인정하면서도, 투명성과 책임성 확보가 필요하다는 인식이 널리 퍼져 있음을 시사한다.

AI는 대체가 아닌 보완의 도구로 인식

기업들은 AI를 인간을 대체하는 도구가 아닌 보완하는 도구로 인식하고 있다. 응답자의 75.9%가 AI가 콘텐츠 전략을 완전히 자동화하기보다는 보완하는 역할을 할 것으로 전망했다. 완전 자동화를 예상한 응답자는 10.5%에 그쳤다. 특히 콘텐츠 품질에 대한 우려가 높은 만큼, 콘텐츠 전략 수립과 실행 과정에서 인간의 역할이 여전히 중요하다고 보고 있다.

한편 AI가 조직의 투명성과 의사결정에 미치는 영향에 대해서는 아직 평가가 엇갈렸다. 59.3%가 영향을 판단하기 어렵다고 답했으며, 27.2%는 긍정적 영향을, 13.6%는 부정적 영향을 미친다고 응답했다. 이는 AI 도입이 아직 초기 단계에 있어 그 효과를 정확히 판단하기 어렵다는 것을 보여준다.

기사에 인용된 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 




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