AI Survey: Four Themes Emerging
생성형 AI 도입에 있어 2023년이 가능성을 탐색하는 해였다면, 2024년은 실제 결과를 도출하고 비즈니스 가치를 창출하는 해로 전환되고 있다. Bain & Company가 실시한 최신 분기별 설문조사 결과에 따르면, 기업들의 생성형 AI에 대한 접근 방식과 기대가 변화하고 있음이 드러났다.
실험에서 실질적 가치 창출로
2024년 초 시점에 Bain이 조사한 기업의 87%가 이미 어떤 형태로든 생성형 AI를 개발, 시범 운영 또는 배포 중이라고 응답했다. 초기 도입은 주로 소프트웨어 코드 개발, 고객 서비스, 마케팅 및 영업, 제품 차별화 분야에서 이루어지고 있다.
기업들은 생성형 AI에 상당한 투자를 하고 있다. 평균적으로 연간 약 500만 달러를 투자하고 있으며, 평균 100명의 직원이 생성형 AI 관련 업무에 시간을 할애하고 있다. 대기업의 경우 약 20%가 연간 최대 5,000만 달러까지 투자하고 있다. 이는 생성형 AI가 기업의 우선순위임을 반영한다. 60% 이상의 기업이 향후 2년간 생성형 AI를 3대 우선순위로 꼽았지만, 약 35%만이 생성형 AI로 비즈니스 가치를 창출할 명확한 비전을 가지고 있다고 응답했다.
가치 창출에 대한 현실적 평가
2024년 들어 생성형 AI에 대한 논의는 더욱 진지해졌다. 초기의 흥분과 과대 선전에서 벗어나 더욱 현실적인 평가가 이루어지고 있다. 파일럿 프로그램을 통한 학습을 바탕으로 보안 문제에 대한 우려와 구현에 관한 대화가 더욱 신중하고 정보에 입각해 이루어지고 있다.
조직의 준비 상태에 대한 우려는 증가한 반면, 품질과 위험에 대한 우려는 감소했다. 이는 기업들이 생성형 AI의 도전 과제를 더 잘 이해하게 되었음을 시사한다. 초기의 보안 우려는 클라우드와 같은 다른 기술 전환에서 보았던 것과 유사하지만, 생성형 AI의 경우 구현이 훨씬 빠르게 이루어지고 있으며 가치 창출을 위한 구현 관련 우려로 더 빠르게 전환되고 있다.
기술 기업들의 선도적 역할과 도전
기술 기업들은 생성형 AI 준비도 측면에서 앞서 나가고 있지만, 동시에 구현의 어려움을 먼저 경험하고 있다. 기술 기업들은 비기술 기업들에 비해 자사의 데이터, 자원, 정책이 생성형 AI 사용 사례를 지원할 준비가 되어 있다고 말할 가능성이 더 높다. 그러나 2023년 10월 조사에 비해 2024년 2월 조사에서는 기술 기업들이 데이터와 보안 프로토콜이 생성형 AI에 준비되어 있다고 말할 가능성이 낮아졌다. 반면 다른 산업의 기업들은 두 조사에서 비슷한 수준의 준비도를 보고했다.
자체 개발과 기성 솔루션의 혼합 접근
기업들은 사용 사례에 따라 자체 개발과 기성 솔루션 구매를 모두 시도하고 있다. 가능한 경우 제3자 솔루션을 구매하지만 자사의 요구에 맞게 조정하는 데 투자하고 있다. 새로운 기술 물결에서 예상할 수 있듯이, 많은 애플리케이션이 기성 버전이 아직 준비되지 않았거나 기대에 미치지 못해 사내에서 개발되고 있다.
제3자 솔루션이 성숙해짐에 따라 더 많은 구매 결정이 이루어질 수 있다. 이미 더 많은 도구가 사용 가능해짐에 따라 기성 애플리케이션을 구매하는 기업의 비율이 소폭 증가했다. 그러나 결과는 혼재되어 있다. 2024년 2월 조사에서 응답자들은 생성형 AI가 기대에 미치지 못한 이유로 ‘공급업체와 도구의 낮은 품질’을 더 많이 선택했다.
베인의 분기별 설문조사 결과는 전반적으로 산업 전반에 걸쳐 기업들이 생성형 AI가 비즈니스에 더할 수 있는 가치에 대해 높은 기대를 가지고 있으며, 인재와 기타 자원에 적절히 투자하고 있음을 보여준다. 일부 사용 사례는 이미 다른 사례보다 더 많은 가능성을 보이고 있으며, 경영진들이 더 많이 배우면서 기대치(및 자금 지원)를 조정할 것으로 예상된다. 경쟁 우위를 확보하기 위한 경쟁으로 많은 기업들이 자체 솔루션을 개발하고 있지만, 제3자 제품이 개선되고 더욱 정교하고 구체화됨에 따라 자체 개발보다는 구매 결정이 더 많아질 것으로 예상된다. 기술이 성숙해짐에 따라 결과의 차이는 주로 데이터 품질과 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용 사례를 운영화하는 능력에 따라 달라질 것으로 예상된다.
베인의 리포트는 링크에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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