딜로이트 보고서로 본 생성형 AI의 실제 가치… 기업 74%, ROI 기대치 충족 또는 초과

Now decides next: Generating a new future

제한적인 접근성: 직원 40% 미만만이 생성형 AI 사용 가능

생성형 AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있지만, 대부분의 기업들은 기술의 속도가 아닌 조직의 속도로 움직이고 있다. 딜로이트(Deloitte)의 보고서에 따르면, 기업들의 생성형 AI에 대한 관심과 기대감은 여전히 높지만, 초기의 열광적인 분위기는 점차 실용적인 마인드셋으로 전환되고 있다. 특히 비즈니스 리더들 사이에서 이러한 변화가 두드러지게 나타나는 반면, 기술 리더들의 관심과 열정은 여전히 높은 수준을 유지하고 있다.

보고서에 따르면, 조직 내 생성형 AI 접근성은 여전히 제한적이며, 대부분의 기업에서 직원의 40% 미만만이 생성형 AI에 접근할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 접근 권한이 있는 직원 중에서도 60% 미만만이 실제로 매일 사용하고 있는 것으로 조사됐다. 이는 많은 기업들이 아직 생성형 AI를 표준 업무 흐름에 통합하지 못하고 있음을 시사한다.

가장 큰 성과 영역은 ‘새로운 아이디어와 인사이트’… 46% 달성

기업들은 여전히 생성형 AI와 관련된 많은 실험을 진행 중이며, 스케일링은 보다 장기적인 목표로 설정하고 있다. 설문 응답자의 3분의 2 이상이 향후 3~6개월 내에 현재 진행 중인 실험 중 30% 이하만 완전히 스케일링될 것으로 예상했다. 이는 기업들이 생성형 AI의 잠재력을 테스트하고 어디에서 가장 도움이 될 수 있는지 파악하는 데 시간을 투자하고 있음을 보여준다.

생성형 AI를 통해 기업들이 가장 많이 추구하는 이점은 ‘효율성과 생산성 향상’이며, 많은 조직(40%)이 이 영역에서 이미 기대한 이점을 상당 부분 달성하고 있다고 보고했다. 그러나 ‘새로운 아이디어와 인사이트 발견'(46%)과 ‘혁신과 성장 촉진'(45%) 같은 보다 전략적인 영역에서 더 높은 성공률을 보이고 있는 것으로 나타났다.

부서별 적용 현황: IT 28%, 운영 11%, 마케팅 10%

또한, 기업의 가장 발전된 생성형 AI 이니셔티브 중 IT 부문이 28%로 가장 높은 비중을 차지했으며, 이어서 운영(11%), 마케팅(10%), 고객 서비스(8%) 순으로 나타났다. 특히 IT 부문 외에서는 각 산업의 핵심 비즈니스 영역에 생성형 AI가 깊이 배치되는 경향을 보였다. 예를 들어, 소비재 산업에서는 마케팅, 에너지 및 산업 자원 분야에서는 운영, 금융 서비스에서는 사이버보안 영역이 주요 적용 분야로 나타났다.

ROI 현황: 74%가 기대치 충족, 사이버보안에서 44% 기대 초과

기업의 가장 발전된 생성형 AI 이니셔티브에 대한 투자수익률(ROI)은 전반적으로 긍정적인 결과를 보여주고 있다. 거의 모든 조직이 측정 가능한 ROI를 보고했으며, 5분의 1(20%)이 30%를 초과하는 ROI를 보고했다. 또한 응답자의 약 4분의 3(74%)이 가장 발전된 이니셔티브가 ROI 기대치를 충족하거나 초과하고 있다고 답했다. 특히 사이버보안 분야에 초점을 맞춘 생성형 AI 이니셔티브는 ROI 기대치를 크게 초과할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 사이버보안 이니셔티브의 44%가 기대 이상의 ROI를 제공하고 있으며, 이는 다른 영역에 비해 훨씬 높은 성공률을 보여준다.

규제 준수(38%)와 리스크 관리(32%)가 최대 도입 장벽

그러나 생성형 AI 도입에는 여전히 많은 장벽이 존재한다. 규제 준수에 대한 우려(38%), 리스크 관리의 어려움(32%), 고품질 데이터 부족(30%), 편향, 환각 및 부정확성으로 인한 신뢰 상실(29%) 등이 향후 2년간 생성형 AI 모델/도구/애플리케이션 도입을 가장 늦출 수 있는 요소로 지목됐다.

에이전틱 AI(52%)와 멀티에이전트 시스템(45%)에 대한 관심 고조

보고서에 따르면, 모든 새로운 생성형 AI 관련 기술 혁신 중에서 에이전틱 AI가 현재 가장 많은 관심을 받고 있다. 에이전틱 AI(52%)와 멀티에이전트 시스템(45%)이 현재 가장 흥미로운 영역으로 꼽혔으며, 이어서 멀티모달 기능(44%)이 뒤를 이었다.

에이전틱 AI에 대한 비전은 자율 AI 에이전트가 다양한 도구를 사용하여 작업을 완료하고, 다른 AI 에이전트와 협업하며, 과거 경험에서 학습할 수 있는 능력을 갖추는 것이다. 그러나 여전히 현재 생성형 AI가 직면한 규제 불확실성, 리스크 관리 부족, 데이터 부족, 인력/인재 문제와 같은 장벽이 적용된다.

산업별 성공 사례: 금융권의 일일 경고 수백만 개에서 10개로 감소

보고서는 다양한 산업에서 생성형 AI를 사용하여 가치를 창출하는 방법에 대한 실제 사례 연구를 포함하고 있다. 가장 주목할 만한 것은 각 기업의 산업에서 성공에 중요한 영역에 생성형 AI를 적용하는 데 초점을 맞춘 이니셔티브다.

예를 들어, 한 금융 기업의 생성형 AI 사례에서는 애플리케이션 취약성 경고를 분석하고 거짓 양성을 줄임으로써 엔지니어가 중요한 문제에 집중하고, 실행 가능한 경고 수를 제한하며, 운영 효율성을 향상시키는 데 성공했다. 이 솔루션은 매일 수백만 개의 경고를 처리하는 은행의 보안 팀을 위한 것으로, 일별 10개 미만의 중요 취약점으로 감소시켰다.

또 다른 기술 기업은 생성형 AI 기반 판매 도구를 통해 영업팀이 더 효율적이고 효과적으로 업무를 수행하고 더 빠르게 거래를 성사시키도록 도왔다. 이 솔루션은 RFP 응답 작성을 가속화하고 내부 지식 베이스에 접근할 수 있는 인터랙티브 챗봇을 제공했다.

소비재 기업의 경우, 생성형 AI를 사용하여 소셜 미디어 트렌드 분석과 콘텐츠 생성을 완전히 자동화하고 확장하는 데 성공했다. 이 회사는 미국 내 브랜드의 약 60%가 최소한의 인간 참여로 소셜 미디어 존재감을 유지하고 관련 콘텐츠를 생성하기 위해 생성형 AI 기반 솔루션을 사용하고 있다고 보고했다.

FAQ

Q: 에이전틱 AI는 무엇이며 왜 중요한가요?

A: 에이전틱 AI는 인간의 개입 없이 복잡한 작업을 완료하고 목표를 달성할 수 있는 소프트웨어 시스템으로, 독립적으로 행동하고 특정 목표를 달성하기 위한 계획을 세우고 실행할 수 있는 ‘에이전시’를 가지고 있습니다. 이는 생성형 AI의 다음 논리적 단계로, AI 시스템에 더 많은 정보 유형에 접근할 수 있게 하고 책임과 자율성 수준을 높이는 방향으로 발전하고 있어 중요합니다.

Q: 기업이 생성형 AI 도입 시 직면하는 가장 큰 장벽은 무엇인가요?

A: 딜로이트 보고서에 따르면, 규제 준수에 대한 우려(38%), 리스크 관리의 어려움(32%), 고품질 데이터 부족(30%), 편향, 환각 및 부정확성으로 인한 신뢰 상실(29%) 등이 주요 장벽으로 나타났습니다. 이러한 장벽을 극복하기 위해 기업은 데이터 관리, 사이버보안, 거버넌스 및 인력 개발에 투자해야 합니다.

해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. 

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