AI 투자, 똑같이 해도 다른 결과… 정보기술 기업 65%가 높은 수익 거두는 반면 소매업은 17%에 그쳐

Generative AI’s ROI Divide: How Leading Industries Are Innovating While Others Lag

정보기술 산업, 생성형 AI 활용 선두주자로 높은 ROI 달성

생성형 인공지능(Generative AI, 이하 생성형 AI)은 기업 혁신과 효율성을 높이는 강력한 도구로 자리매김했다. 하지만 모든 산업이 동일한 수준의 성과를 거두고 있지는 않다. 데이터 연구 및 조사 기관 PYMNTS Intelligence의 보고서에 따르면 정보기술 산업은 생성형 AI 도입에서 가장 높은 투자수익률(ROI)을 기록했다. 정보기술 분야 기업의 65%가 생성형 AI 도입에서 ‘매우 긍정적인 ROI’를 달성했다고 응답했다. 이는 다른 산업군과 비교할 때 압도적인 수치이며, 2위인 건설업(37%)과도 상당한 격차를 보였다.

정보기술 산업의 이러한 성공은 고도로 맞춤화된 생성형 AI 활용 전략에서 비롯됐다. 해당 산업의 기업들은 단순히 기성품 솔루션을 사용하는 것을 넘어 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하거나 기존 모델을 기업 특성에 맞게 개선하는 경향이 강했다. 조사 결과 정보기술 기업의 약 70%가 기존 모델을 기반으로 확장하거나 자체 LLM을 구축하는 방식을 채택했다. 이들은 새로운 콘텐츠 생성(71%)과 자동화된 사이버보안 시스템(57%) 등 다양한, 그리고 전략적으로 중요한 영역에서 생성형 AI를 활용했다.

특히 주목할 점은 정보기술 산업에서 생성형 AI의 활용이 단순한 비용 절감이나 효율성 향상을 넘어, 혁신과 전략적 인사이트를 얻는 데 초점을 맞추고 있다는 점이다. 이러한 접근 방식이 타 산업보다 우월한 재무적 성과로 이어지고 있다.

제조업의 56%가 생산 피드백에 활용, 건설업 37%만 높은 ROI 보고

제조업과 건설업은 전통적으로 육체노동 중심의 산업으로 인식되지만, 생성형 AI 활용에서도 상당한 성과를 보이고 있다. 흥미롭게도 이들 산업은 기술적으로 첨단 산업이 아님에도 불구하고 생성형 AI를 효율성 향상과 혁신에 적극 활용하는 모습을 보였다.

제조업체의 56%가 생산 공정에 대한 피드백 생성에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 건설 기업들도 제품 혁신에 생성형 AI를 적극적으로 도입하고 있다. 건설 기업의 약 1/3은 부정행위나 불일치를 식별하는 데 생성형 AI를 사용하고 있으며, 제조업체도 비슷한 비율로 이를 활용하고 있다. 건설 기업의 44%와 제조 기업의 59%는 생성형 AI가 제품 또는 서비스 혁신에 기여한다고 보고했다.

그러나 건설 기업들은 생성형 AI의 혁신 기여도에 비해 ROI 성과는 상대적으로 낮은 편이다. 건설 기업 중 37%만이 생성형 AI 사용에서 매우 긍정적인 ROI를 보고했다. 이는 복잡한 건설 프로젝트 전반에 걸쳐 생성형 AI 솔루션을 확장하거나 기존 워크플로우에 통합하는 과정에서 겪는 어려움을 반영한 것일 수 있다.

한편, 제조 기업들은 생산 공정 최적화와 같은 핵심 영역에 생성형 AI를 전략적으로 활용함으로써 더 높은 성과를 거두고 있다. 생산 피드백에 생성형 AI를 활용하고 혁신에 성공한 사례는 이 산업의 실용적인 접근 방식이 효과적임을 보여주고 있다.

소매업 71%가 챗봇 도입했지만 기성품 솔루션에 의존…61%가 기본 모델만 사용

소매업계는 생성형 AI 도입에 적극적이지만, 기성품 솔루션에 대한 의존도가 높아 ROI 실현에 어려움을 겪고 있다. 소매업체의 71%가 고객 대면 챗봇에 생성형 AI를 배치했으며, 이는 대량의 고객 상호작용을 관리하는 핵심 도구로 자리잡았다. 소매업에서는 고객 참여가 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 챗봇은 중요한 애플리케이션으로 평가받고 있다.

그러나 소매업체들은 이러한 진전에도 불구하고 일반 목적 도구에 크게 의존하고 있다. 조사 결과 소매업체의 61%가 기존 기본 모델만을 사용하고 있으며, 이러한 기성품 기술에 대한 의존은 더 혁신적인 ROI를 달성하는 능력을 제한하고 있다. 맞춤화와 고급 사용 사례(일반적으로 높은 ROI를 견인하는 요소)는 소매업에서 아직 충분히 탐색되지 않고 있다.

비교하자면, 정보기술 및 제조업 분야는 기존 솔루션을 기반으로 구축하거나 독점 솔루션을 개발하는 데 앞서 있다(각각 70%, 69%). 이러한 맞춤형 전략은 사이버보안 및 생산 최적화와 같은 특정 운영 목표에 생성형 AI 애플리케이션을 맞춤화하여 더 높은 수익을 창출한다.

주목할 만한 점은 조사된 소매업체의 100%가 일반 목적 대화형 AI를 사용한다고 보고했으며, 이는 빈번한 고객 상호작용 처리에서의 역할을 강조한다. 이 접근 방식은 참여에는 효과적이지만, 생성형 AI를 더 광범위한 전략적 작업에 활용하는 다른 분야에서 볼 수 있는 혁신적 깊이가 부족하다. 이는 소매업이 챗봇 성공을 넘어 맞춤형 애플리케이션을 탐색할 기회가 있음을 강조한다. 개인화된 제품 추천, 동적 가격 책정 또는 공급망 최적화는 더 많은 기업이 매우 긍정적인 ROI를 보고하는 데 도움이 될 수 있다.

생성형 AI 예산, 소매업 65.9%·금융업 60% 증액 계획… “7~8년 내 완전 통합”

생성형 AI의 혁신 가능성에 대한 C레벨 경영진들의 낙관론은 뚜렷하다. 소매, 교육, 정보 산업 등 대부분의 산업에서 90% 이상의 경영진이 생성형 AI가 생산성을 향상시킨다는 데 동의했으며, 많은 이들이 혁신 가속화를 보고했다.

이러한 광범위한 낙관론은 예산 트렌드에도 반영되어 있다. 경영진들은 7~8년 내에 생성형 AI의 완전한 통합을 예상하고 있으며, 조사된 조직의 약 절반이 이 목표를 지원하기 위해 예산을 증가시킬 계획이다. 정보기술과 제조업 같은 산업이 ROI에서 선두를 달리는 반면, 소매업과 같이 더 깊은 도입에 어려움을 겪는 산업들도 생성형 AI 역량에 투자하려는 의지를 보여주고 있다.

정보기술 및 건설과 같은 성과가 높은 산업은 생성형 AI에 더 많은 자원을 할당하는 경향이 있으며, 이는 고영향 작업에 대한 집중을 강조한다. 뒤처지는 산업의 경우, 이러한 추세는 유사한 ROI를 확보하기 위해 투자 수준을 더 야심찬 맞춤형 사용 사례와 일치시켜야 할 필요성을 강조한다.

조직들이 완전한 통합을 준비함에 따라 예산을 목표 전략과 맞추는 것이 중요할 것이다. 증가된 지출을 혁신과 효율성에 중점을 둔 전략과 결합하는 산업은 생성형 AI의 혁신적 잠재력에서 가장 큰 혜택을 얻을 것이다.

FAQ

질문 1: 생성형 AI에서 가장 높은 ROI를 보이는 산업은 어디이며, 그 이유는 무엇인가요?

답변: 정보기술 산업이 생성형 AI에서 가장 높은 ROI를 보이고 있으며, 기업의 65%가 매우 긍정적인 ROI를 보고했습니다. 이는 이 산업이 단순히 기성품 솔루션을 사용하는 것을 넘어 자체 AI 모델을 구축하거나 기존 모델을 맞춤화하는 데 주력하기 때문입니다. 콘텐츠 생성과 사이버보안처럼 전략적으로 중요한 영역에 생성형 AI를 활용하는 것도 높은 ROI의 요인입니다.

질문 2: 소매업에서 생성형 AI 활용이 다른 산업보다 낮은 ROI를 보이는 이유는 무엇인가요?

답변: 소매업은 주로 고객 대면 챗봇에 생성형 AI를 활용하고 있지만, 기성품 솔루션에 크게 의존하고 있어 맞춤화된 고급 활용 사례가 부족합니다. 소매업체의 61%가 기존 기본 모델만 사용하고 있으며, 이는 혁신적인 ROI를 달성하는 능력을 제한합니다. 개인화된 제품 추천이나 공급망 최적화와 같은 맞춤형 애플리케이션 개발에 더 투자한다면 더 높은 ROI를 달성할 가능성이 있습니다.

질문 3: 생성형 AI에 대한 기업들의 미래 투자 계획은 어떠한가요?

답변: 대부분의 산업에서 C레벨 경영진들은 7~8년 내에 생성형 AI의 완전한 통합을 예상하고 있으며, 조사된 조직의 약 절반이 생성형 AI 예산을 증가시킬 계획입니다. 특히 소매업(65.9%)과 금융보험업(60%)이 예산 증가 계획이 가장 높은 편입니다. 현재 ROI 성과와 관계없이 대부분의 산업은 생성형 AI가 생산성과 혁신을 향상시킨다는 데 동의하며, 이는 기술에 대한 낙관적인 전망을 반영합니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 이디오그램 생성

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. 

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