어도비가 전망하는 2025 AI 및 디지털 트렌드

2025 AI 및 디지털 트렌드

비즈니스 성장의 신 동력, 고위 경영진 65%가 AI와 예측 분석에 베팅

2025년은 기업에게 중대한 변화의 해가 될 전망이다. 어도비(Adobe)와 이콘설턴시(Econsultancy)의 조사에 따르면 고위 경영진의 65%가 AI 및 예측 분석을 2025년 비즈니스 성장의 주요 동력으로 꼽았다. 이 두 기술은 보다 빠르고 효율적이며 훨씬 규모가 큰 차세대 개인화를 구현할 잠재력을 지니고 있다. 실제로 61%의 고위 경영진은 개인화된 경험으로 고객 참여를 높이는 것이 비즈니스 성장에 핵심이라고 답했다.

AI 투자의 가치는 이미 실질적인 성과로 나타나고 있다. 생성형 AI를 사용 중인 조직의 고위 경영진 중 53%가 팀 효율성 증가를, 50%는 콘텐츠 아이디어 구상과 콘텐츠 제작 시간 단축을 주요 이점으로 꼽았다. 이러한 성과는 기업들이 AI 도입을 확대하는 강력한 동기가 되고 있다.

흥미로운 점은 2025년 지출 계획에서 고위 경영진이 기술, 데이터, 디지털 전략을 최우선 순위로 꼽는 동시에 인력 감축은 고려하지 않는다는 것이다. 설문 조사에 따르면 80%가 새로운 기술에 대한 지출을 늘릴 예정이며, 69%는 인재 영입 예산도 확대할 계획이다. 이는 미래 지향적인 조직들이 기술을 사람을 대체하는 것이 아닌, 사람의 역량을 강화하는 수단으로 보고 있음을 시사한다.

개인화 격차: 고객의 71%가 원하지만 기업 34%만 제공하는 맞춤형 경험

기업들은 고객 경험의 격차를 해소해야 한다는 압박을 느끼고 있지만, AI를 활용해도 탁월한 경험을 제공하는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 설문 조사에 따르면 단 14%의 실무자만이 자사가 제공하는 디지털 경험이 탁월하다고 답했는데, 이는 지난해 보고서의 25%보다 크게 감소한 수치다.

개인화는 단순히 이메일 제목에 고객 이름을 넣는 것이 아니라 고객과 깊은 관계를 형성하는 것이다. 그러나 대부분 기업에게 대규모 개인화는 현실보다는 이상에 가까운 상태다. 소비자의 71%는 브랜드가 자신의 니즈를 예측해 적시에 개인화된 제안이나 유용한 정보를 제공하기를 원하지만, 이러한 기대를 충족하는 브랜드는 34%에 불과하다. 또한 소비자의 78%는 디지털 채널과 물리적 채널에서 모두 원활한 경험을 기대하지만, 이를 제공하는 브랜드는 45%에 그친다.

특히 우려스러운 점은 소비자의 88%가 자신의 개인 데이터를 안전하고 책임감 있게 사용한다는 확신을 갖고 싶어하지만, 이러한 확신을 주는 조직은 49%에 불과하다는 것이다. 이러한 신뢰의 격차는 데이터 공유에 대한 고객의 의향, 나아가 개인화 수준에 직접적인 영향을 미친다.

개인화에 제대로 투자한 기업들은 뚜렷한 성과를 거두고 있다. 덴마크 통신 기업 텔모어(Telmore)는 AI 기반 개인화를 통한 매출이 개인화되지 않은 경험보다 11% 높게 나타났으며, 영국의 TSB 뱅크는 실시간 데이터와 최신 고객 활동을 기반으로 대출 상품을 개인화한 결과 모바일 대출 상품 매출이 300% 증가했다.

선두 기업과 후발 주자의 격차: ROI 입증한 선두 기업 20%, 후발 기업 7%

생성형 AI 혁신이 본격화되면서 AI 기술의 가능성에 대한 전망과 기대가 고조되고 있다. 그러나 지나친 신중함이 AI 도입과 확산을 가로막는 경우도 많다. 업계 경쟁사보다 더 나은 성과를 내는 선두 기업과 그렇지 못한 기업 간에는 명확한 격차가 존재한다. 선두 기업의 절반 가량이 이미 실무 AI 솔루션을 사용하고 있는 반면, 후발 기업은 1/3 미만이 이 단계에 진입했으며 ROI를 입증할 가능성도 3배나 낮다.

AI 도입의 초기 단계에서 활용 사례 탐색과 예산 확보가 가장 큰 과제로 꼽힌다. 그러나 도입이 진행될수록 브랜드 평판 보호와 조직 문화 변화 관리가 더 중요한 과제로 부상한다. 이는 AI 도입 여부보다 어떻게 효과적이고 책임감 있게 구현할 것인지가 더 중요해졌음을 시사한다.

ROI를 추적하기 위한 강력한 프레임워크를 구축한 조직이 빠르게 성장하는 반면, 그렇지 못한 조직은 뒤처지는 경향이 뚜렷하다. 실제로 AI 솔루션을 사용 중인 기업 중 64%는 ROI 측정 프레임워크를 마련했지만, 시범 운영 단계 조직은 34%만이 이를 갖추고 있다.

현재 생성형 AI의 도입은 챗봇과 고객 지원 툴을 중심으로 이루어지고 있다. 실무자의 19%가 이 영역에서 ROI를 입증했다고 답했으며, 개인화된 고객 여정과 콘텐츠 생성은 각각 13%가 ROI를 입증하며 고성장 기회 영역으로 부상하고 있다.

가상 쇼핑 도우미의 부상: 45세 미만 소비자 절반이 선택한 에이전틱 AI 경험

생성형 AI 기술이 진보함에 따라 에이전틱 AI가 새로운 고객 경험의 지평을 열고 있다. 에이전틱 AI는 가상 어시스턴트에서 한 단계 발전한 기술로, 주문 추적이나 계정 세부 정보 업데이트 같은 단순 작업을 넘어 스스로 판단하여 가상 제품 체험 제공, 개인화된 추천, 선제적 지원 등을 수행한다.

소비자 설문 조사에 따르면 응답자의 절반 가량이 일정 예약이나 문제 해결 과정에서 정적인 웹 경험보다 AI 기반 어시스턴트를 선호한다고 답했다. 특히 젊은 고객층은 이러한 고급 기능에 더 많은 관심을 보이며, 45세 미만 소비자 중 약 절반이 자신의 스타일과 과거 구매 내역을 기반으로 장바구니에 선제적으로 상품을 추가해주는 가상 쇼핑 어시스턴트가 등장한다면 기꺼이 사용할 것이라고 답했다.

그러나 에이전틱 AI가 성공하려면 기업은 신뢰와 투명성에 관한 소비자 우려를 해소해야 한다. 설문 조사에서 소비자의 45%가 브랜드와 상호 작용할 때 데이터에 대한 가시성과 제어가 중요하다고 답했으며, 33%는 AI를 활용한 추천에 대한 투명성을 요구하고 있다.

생성형 AI와 에이전틱 AI를 함께 활용하면 더 빠르고 효과적으로 대규모 개인화를 구현할 수 있다. 하지만 이를 위해서는 강력한 통합 데이터 시스템이 필수적이다. 현재 조직의 33%는 필수적인 기술과 툴에 대한 예산 부족으로 데이터 연결에 어려움을 겪고 있으며, 분산된 IT 시스템(32%)과 불명확한 데이터 전략(30%)도 발전을 가로막는 주요 장애물로 꼽히고 있다.

FAQ

Q: 생성형 AI와 에이전틱 AI의 차이점은 무엇인가요?

A: 생성형 AI는 주로 콘텐츠 생성, 아이디어 구상 등 창의적인 작업을 지원하는 기술입니다. 반면 에이전틱 AI는 더 발전된 형태로, 자율적으로 판단하고 행동하며 가상 제품 체험 제공, 개인화된 추천, 선제적 지원 등 주도적으로 업무를 수행하는 기술입니다.

Q: 기업이 AI를 도입할 때 가장 많이 겪는 어려움은 무엇인가요?

A: 초기 단계에서는 활용 사례 탐색(47%)과 예산 확보(47%)가 가장 큰 어려움입니다. 도입이 진행될수록 브랜드 평판 보호(54%)와 조직 문화 변화 관리(52%)가 더 중요한 과제로 부상합니다. 또한 데이터 통합 문제와 개인정보 보호 우려도 주요 장애물입니다.

Q: 대규모 개인화를 위해 기업이 갖춰야 할 핵심 요소는 무엇인가요?

A: 대규모 개인화를 위해서는 통합된 데이터 시스템, 강력한 AI 기술, 명확한 ROI 측정 프레임워크, 그리고 부서 간 협업이 필수적입니다. 특히 데이터 통합은 실시간 개인화의 기반이며, 마케팅 팀과 기술 팀, 고객 경험 팀 간의 원활한 협업도 성공적인 개인화 구현에 중요한 요소입니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 어도비

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.