생성형 AI 도입, 기업 가치 창출의 새로운 동력으로 부상

생성형 AI 기술이 기업에 실질적인 가치를 창출하고 있다는 증거가 나타나고 있다. 딜로이트가 실시한 ‘기업의 생성형AI 사용 현황’ 설문조사에 따르면, 응답 기업의 67%가 현재까지 생성형 AI에서 상당한 이점을 누리고 있어 앞으로 관련 투자를 늘리겠다고 답했다.

기업들이 생성형 AI를 통해 얻고자 하는 가장 일반적인 이점은 효율성 및 생산성 향상(34%)과 비용 절감(9%)이었다. 그러나 나머지 58%의 기업은 혁신 촉진(12%), 제품 및 서비스 개선(10%), 고객 관계 강화(9%) 등 더 다양한 영역에서 가치를 창출하고 있다고 응답했다.

한 은행의 AI 센터 부사장은 “LLM은 AI 기술 생태계에서 엔진과 같은 역할을 합니다. 따라서 이를 비즈니스 프로세스의 일부로 만들고 접목시켜야 비로소 실질적인 비즈니스에서 성과를 창출해 낼 수 있습니다.”라고 설명했다.

많은 기업들이 생성형 AI의 초기 가치를 확인하고 투자를 늘리고 있지만, 여전히 성공적인 확장에는 어려움을 겪고 있다. 응답 기업의 68%가 자사의 생성형 AI 실험 중 30% 이하만이 실제 비즈니스에 접목되어 성과 창출 단계로 전환되었다고 답했다.

한 자동차 산업 AI 컴플라이언스 부문 선임 전문가는 “대부분의 애플리케이션은 아직 최소기능 적용 또는 개념 증명 단계에 머물러 있습니다. 수천 명의 직원으로 구성된 조직에서 생성형 AI를 확장하는 데는 몇 가지 기본적인 요구사항이 있으며, 이는 대부분의 조직에게 상당한 도전으로 작용합니다”라고 말했다.

설문에 참여한 기업의 75%가 생성형 AI로 인해 데이터 생애 주기 관리에 대한 기술 투자를 늘렸다고 응답했다. 그러나 55%의 기업은 데이터 관련 문제로 인해 특정 생성형 AI 활용 사례를 피하고 있다고 밝혔다. 주요 우려 사항으로는 민감한 데이터 사용(58%), 데이터 개인정보 보호(58%), 데이터 보안(57%) 등이 꼽혔다.

한 제조 회사의 최고 기술 책임자는 “과거에는 훨씬 덜 중요했던 데이터 전략이 이제는 생성형 AI가 촉발한 일련의 도전적 과제로 인해 매우 중요해졌습니다. 데이터가 생성형 AI의 핵심 기반이 되기 때문에, 생성형 AI 자체와 관련된 질문만큼이나 데이터 전략과 관리에도 많은 시간을 투자하고 있는 것 같습니다.”라고 언급했다.

생성형 AI 도입에 있어 리스크 관리와 거버넌스의 중요성이 점점 더 부각되고 있다. 설문 결과, 규제 준수에 대한 고민(36%), 리스크 관리의 어려움(30%), 거버넌스 모델의 부재(29%)가 생성형 AI 도입의 주요 장벽으로 지목됐다.

그러나 생성형 AI와 관련된 리스크 관리와 거버넌스에 대해 매우 잘 준비되어 있다고 평가한 기업은 23%에 불과했다. 이에 대응하기 위해 기업들은 생성형 AI 사용을 위한 거버넌스 프레임워크 구축(51%), 규제 요건 모니터링 및 규정 준수 보장(49%) 등의 조치를 취하고 있다.

생성형 AI 이니셔티브의 가치를 측정하고 전달하는 방법에 대해 많은 기업들이 고심하고 있다. 41%의 기업이 생성형 AI 노력의 정확한 영향을 정의하고 측정하는 데 어려움을 겪고 있다고 응답했다.

이에 대응하여 일부 기업들은 생성형 AI 성과를 평가하기 위한 특정 KPI 설정(48%), 투자 평가를 위한 프레임워크 구축(38%) 등 공식적인 접근 방식을 채택하고 있다. 그러나 CFO를 위한 정기 보고서를 작성하는 기업은 16%에 불과해, 앞으로 더욱 체계적인 성과 측정과 보고의 필요성이 제기되고 있다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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