The Productivity Payoff: Unlocking Competitiveness with Generative AI
생성형 AI, 기업 생산성의 새로운 승수 효과 창출
액센추어(Accenture)의 최신 보고서에 따르면, 생성형 AI를 통해 기업들은 최대 16%의 연간 생산성 향상을 달성할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 글로벌 2000대 기업 중 상위 10% 수준의 생산성 성장률에 해당한다. 보고서는 생성형 AI가 업무 시간을 12% 이상 절감하면서도 산출물의 품질을 8.5% 개선할 수 있다고 분석했다.
특히 비즈니스 분석가들의 경우 생성형 AI 활용을 통해 재무 및 물류 예측의 정확도가 23% 향상되고, 의사소통의 명확성이 18% 개선되는 것으로 나타났다. 고객 대응과 문제 해결과 같은 창의적이고 판단이 필요한 업무에서도 생성형 AI는 상당한 효과를 보였다. 전화상담원의 창의적 문제해결 능력이 130% 향상되었으며, 소프트웨어 개발자들의 코드 디버깅 및 수정 작업의 정확도는 54% 개선되었다.
AI 도입 기업과 미도입 기업 간 생산성 격차 확대
연구진은 생산성 향상 정도에 따라 기업들을 분석한 결과, 상위 25%의 기업들이 연간 8% 이상의 생산성 증가를 달성하고 있다고 밝혔다. 이들 기업은 단순한 비용 절감이 아닌 성장을 위한 투자에 초점을 맞추고 있으며, 생성형 AI를 혁신과 업무 품질 향상을 위한 도구로 활용하고 있다.
주목할 만한 점은 고성과 기업들이 비용 대비 수익 효율이 평균적으로 4.5% 더 높으며, 비용이 1% 증가할 때마다 매출은 1.3% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 이들 기업은 직원 1인당 매출액을 연간 7% 증가시키는 동시에, 1인당 총비용은 6% 증가하는 수준으로 관리하고 있다.
생산성 향상을 위한 새로운 방정식
액센추어는 생산성 향상을 위한 새로운 방정식을 제시했다. 이는 비용 투입(Cost Inputs), 효과성 요인(Effectiveness Factor), 생성형 AI 승수(Generative AI Multiplier)로 구성된다. 특히 생성형 AI는 단순한 업무 자동화 도구가 아닌, 지식 생산성을 높이는 승수 효과를 창출하는 핵심 요소로 평가됐다.
보고서는 생성형 AI가 영향을 미칠 수 있는 업무 시간이 전체의 44%에 달한다고 추산했다. 이 중 11.4%는 시간 절약과 품질 향상이 동시에 가능한 업무로 분석됐다. 17.6%는 상당한 시간 절약이 가능하며, 9.9%는 품질 개선이 가능한 업무로 분류됐다.
인적 자원 개발이 AI 성공의 핵심 요인
보고서는 생성형 AI를 통한 생산성 향상을 위해서는 인재 개발이 핵심이라고 강조했다. 높은 생산성을 보이는 기업들은 직원들에 대한 지속적인 교육을 33% 더 중시하는 것으로 나타났다. 이들 기업은 직원 1인당 IT 투자액이 타 기업의 2배에 달하며, 투자 증가 속도도 3배 더 빠른 것으로 조사됐다.
특히 주목할 점은 이러한 기업들이 단순한 기술 교육을 넘어 행동, 기능, 기술적 측면에서 포괄적인 학습 기회를 제공한다는 것이다. 이는 현재의 필요성뿐만 아니라 미래의 요구사항까지 고려한 접근방식이다.
변화 관리의 중요성
보고서에 따르면 조사 대상 기업의 80%가 장기 비전의 일부로 변화를 고려하고 있으나, 단 30%만이 자사의 변화 관리 능력에 자신감을 보였다. 주요 장애 요인으로는 문화적 변화에 대한 저항, 인력의 역량과 새로운 기술 간의 불일치, 부적절한 교육, 효과적인 피드백 수집 및 적용 메커니즘의 부재 등이 지적됐다.
BMW의 성공 사례
보고서는 BMW의 EKHO(Enterprise Knowledge Harmonizer and Orchestrator) 플랫폼 구축 사례를 소개했다. 이 플랫폼은 생성형 AI를 활용해 기업 전반의 데이터를 분석하고 복잡한 질문에 정확한 답변을 제공한다. BMW는 이를 통해 애플리케이션 관리 분야에서 30-40%의 생산성 향상을 달성했다.
미래 전망
액센추어는 책임감 있고 인간 중심적인 방식으로 생성형 AI를 도입하는 조직들이 2038년까지 10.3조 달러의 추가적인 경제적 가치를 창출할 수 있을 것으로 전망했다. 이를 위해서는 비용 절감에만 초점을 맞추는 전통적인 접근방식에서 벗어나, 비즈니스 모델의 복잡성 감소, 프로세스 단순화, 기술을 활용한 산출물 품질 향상 등 전체적인 관점의 혁신이 필요하다고 강조했다.
본 보고서는 액센추어가 18개 산업군에 걸친 2,000명의 임원진 설문조사, 63,000건 이상의 실적 발표 분석, 1,392개 글로벌 기업의 재무제표 분석을 바탕으로 작성됐다. 또한 25개의 학술 실험과 AI 연구소의 실험 결과를 종합적으로 분석하여 생성형 AI의 잠재적 영향력을 평가했다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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