Generative AI for Data and Analytics: How Early Adopters Are Reaping the Rewards
기업들이 생성형 인공지능(AI)을 빠르게 도입하고 있다. 생성형 AI는 비즈니스의 거의 모든 측면에서 사람들의 업무 방식과 의사결정 방식을 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. MIT SMR Connections가 ThoughtSpot의 후원으로 실시한 최근 설문조사에 따르면, 생성형 AI의 활용이 2024년 상반기에 거의 두 배로 증가했다. 일부 기업들은 아직 계획 단계에 있지만, 다른 기업들은 생산성과 매출 향상, 고객 경험 개선, 더 나은 제품 및 서비스 설계 등 다양한 분야에서 생성형 AI의 가능성을 탐색하고 있다.
조기 도입 기업들의 성공 전략
설문조사 결과, 생성형 AI를 이미 도입한 ‘조기 도입 기업’들은 몇 가지 공통된 특징을 보였다:
조기 도입 기업들은 생성형 AI를 전략적 비즈니스 의사결정을 분석하고 개선하는 데 주로 활용하고 있다. 데이터 기반 의사결정 속도 향상(44%), 제품 및 서비스 품질 개선(44%), 비즈니스 인사이트 품질 개선(42%)이 주요 활용 목적으로 꼽혔다.
세계경제포럼(WEF)에 따르면 CEO의 40%가 이미 생성형 AI를 의사결정에 활용하고 있으며, 향후 경쟁력은 단순히 가장 발전된 AI를 보유하는 것이 아니라 이 기술을 전략적 의사결정에 어떻게 활용하느냐에 따라 좌우될 것이라고 전망했다.
딜로이트 AI 연구소(Deloitte AI Institute)의 글로벌 책임자인 비나 아마나트(Beena Ammanath)는 “생성형 AI는 이전에는 불가능했던 방식으로 정보에 기반한 전략적 의사결정을 지원할 수 있다”고 설명했다. 그는 “비즈니스 리더들이 복잡한 데이터셋을 빠르게 이해하고 과거 데이터를 활용해 미래 트렌드를 예측하고 비즈니스 시나리오를 시뮬레이션할 수 있게 해준다”고 덧붙였다.
조기 도입 기업들은 생성형 AI 프로젝트에 대한 명확한 전략을 수립하고 결과와 지출을 면밀히 추적하는 것의 중요성을 인식하고 있다. 37%가 전략적 고려사항을 주요 과제로 꼽았다.
포춘 1000대 기업의 데이터 및 AI 리더십 자문위원인 랜디 빈(Randy Bean)은 “기업들은 생성형 AI를 사용하려는 이유를 매우 명확히 하고 가장 큰 가치를 더할 수 있는 영역을 파악해야 한다”고 조언했다. 그는 “전략을 수립하면 더 나은 결과를 얻을 수 있다”며 “어떤 프로세스를 변경해야 하는지, 어떻게 변경할지, 필요한 기술을 어떻게 개발할지, 현실적인 일정은 무엇인지 등을 결정해야 한다”고 강조했다.
많은 조기 도입 기업들이 생성형 AI 도입으로 인상적인 결과를 얻고 있으며, ROI와 매출에 대한 높은 기대를 가지고 있다. 조기 도입 기업의 절반 가까이(48%)가 3년 내 100% 이상의 투자수익률을 예상했으며, 12%는 300% 이상의 ROI를 기대한다고 답했다.
베리존(Verizon)의 데이터 및 AI 엔지니어링 부사장인 아닐 쿠마르(Anil Kumar)는 “우리는 생성형 AI의 ROI를 여러 가지 방식으로 계산한다”며 “생산성 향상이나 운영 비용 절감을 기준으로 할 수도 있고, 증분 수익이나 새로운 제품 아이디어를 기준으로 할 수도 있다”고 설명했다.
조기 도입 기업의 75%가 비즈니스 팀과 데이터 팀 간에 강력한 파트너십과 중앙 집중식 전략을 갖추고 있다고 답했다. 반면 도입 계획 단계에 있는 기업들은 47%만이 그렇다고 응답했다.
아마나트는 “생성형 AI는 단순한 IT나 데이터 프로젝트가 아니다”라며 “비즈니스에 전략적 가치를 제공할 것이기 때문에 협업, 지속적인 학습, 상호 존중의 환경을 조성해야 한다”고 강조했다.
랜디 빈은 “데이터 팀이 비즈니스와 강력한 파트너십을 구축하지 않으면 조직은 데이터 분석의 가치를 충분히 얻지 못할 것”이라고 지적했다.
미래 준비 위해 기술과 인재 확보 관건
조기 도입 기업들은 생성형 AI 솔루션을 만들거나 맞춤화하는 데 필요한 주요 기술의 중요성을 인식하고 있다. 데이터 모델링(49%), 머신러닝/예측 모델 구축(41%), 자연어 처리(41%) 등이 가장 중요한 기술로 꼽혔다.
보스턴 칼리지 캐롤 경영대학원의 비즈니스 애널리틱스 교수인 샘 란스보텀(Sam Ransbotham)은 “대규모 언어 모델을 처음부터 학습시키는 것은 대부분의 조직에게 불가능한 일”이라며 “필요한 컴퓨팅 파워가 가장 큰 기업들을 제외하고는 감당하기 어려울 정도로 압도적”이라고 설명했다.
전문가들은 생성형 AI가 새로운 기술이며 예상치 못한 결과를 낼 수 있기 때문에 사람들이 그 결과물을 모니터링하고 필요에 따라 변경하는 것이 필수적이라고 강조한다. 랜디 빈은 “생성형 AI에서는 그 어느 때보다도 인간의 판단력을 발휘하는 것이 중요하다”며 “AI는 가르침과 컴퓨터 지시에 기반해 지시받은 대로만 할 수 있다”고 말했다.
생성형 AI, 모든 산업에 영향 미칠 것
향후 몇 년 동안 생성형 AI는 거의 모든 산업의 조직에 깊은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이 기술을 비즈니스 의사결정에 통합하는 기업들은 새로운 시장 확장, 매출 증대, 제품 및 서비스 개선, 또는 경쟁업체를 크게 앞서는 완전히 새로운 수익 창출 기회를 만들어낼 수 있는 인사이트를 얻을 수 있다. 일부 기업들은 이미 이러한 이점을 실현하고 있어, 방관자들이 따라잡기가 점점 더 어려워지고 있다.
그러나 무분별한 도입은 좋은 결과를 가져오지 않을 것이다. 대신 조직의 가치를 극대화하기 위한 전략을 수립하고, 비즈니스 팀과 데이터 팀 간의 협업을 촉진하며, 적절한 도구와 파트너십을 활용하고, 생성형 AI 지출과 영향을 면밀히 추적하는 리더들이 광범위하고 지속적인 결과를 얻을 가능성이 가장 높다.
MIT의 논문은 링크에서 확인할 수 있다.
본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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