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AI 도입 전략: 2025년 기업 90%가 AI를 활용할 것... 당신의 선택은?

기업들이 인공지능(AI) 기회를 포착하려면 초기 단계에서 AI 야망의 유형과 범위를 명확히 결정하고 표현하는 것이 중요하다. 가트너(Gartner) 보고서에 따르면 기업은 두 가지 핵심 질문에 답해야 한다. 먼저, 일상적인 AI 생산성 향상을 넘어 게임 체인징 수준의 혁신과 파괴적 영향을 추구할 것인지 결정해야 한다. 둘째, AI를 고객 접점에 배치할 것인지, 아니면 내부 운영을 강화하는 데만 활용할 것인지 선택해야 한다. 이러한 선택에 따라 AI 전략과 투자 방향이 크게 달라진다.

가트너는 이러한 결정을 돕기 위해 'AI 기회 레이더'를 설계했다. 이 시각적 도구는 경영진이 다양한 AI 기회를 탐색하고 결정하는 데 도움을 준다. IT 리더들은 이러한 대화의 핵심 이해관계자로서 경영진과 협력하여 AI 야망을 초기에 설정하고 AI 환경이 변화함에 따라 자주 재검토해야 한다.

더욱 중요한 것은 IT 리더들이 AI 준비의 세 가지 핵심 기둥을 강화하는 데 중요한 역할을 한다는 점이다. 첫째, AI 대비 사이버보안, 둘째, AI 활용 가능한 데이터, 셋째, AI 원칙을 수립하는 것이다. 가트너 보고서는 이러한 영역에서 지금 바로 이니셔티브를 시작하여 기업의 미래 AI 성공을 위한 기반을 마련할 것을 권고한다.

기업들이 추구하는 세 가지 AI 야망 유형 탐색

가트너는 현재 기업들이 추구하는 전형적인 AI 야망을 세 가지로 분류했다. 첫 번째는 '생산성 추구자(Productivity pursuers)'로, AI를 주로 전면 및 후방 오피스를 강화하고 자동화하는 데 사용하며, 핵심 역량에 대해서는 신중하게 AI를 적용한다. 두 번째는 '고객 접점 회피(Not in front of my customers)' 전략으로, AI를 주로 내부적으로 사용하고 고객 앞에 AI를 노출시키지 않는다. 마지막 유형은 'AI 우선/전방위(AI first/everywhere)' 접근법으로, 고객 근처와 조직 내부 전반에 걸쳐 광범위하게 AI 기회를 추구한다.

이러한 야망은 실현 가능성과 함께 고려해야 한다. 가트너의 AI 기회 레이더는 세 가지 차원의 실현 가능성을 고려한다: 기술적 실현 가능성(기술을 획득하고 구현할 수 있는 조직의 능력), 내부 준비성(사용 사례를 활용하고 통합할 수 있는 조직의 능력과 개방성), 외부 준비성(고객/파트너 및 외부 당사자가 AI를 수용하는 정도). 이 세 가지 차원을 결합하면 높음(내부 링), 중간(중간 링), 낮음(외부 링)의 전체적인 실현 가능성 점수가 산출된다.

AI 가치 비교: 일상적 AI는 생산성 향상, 혁신적 AI는 경쟁 우위 창출

가트너의 AI 기회 레이더는 기업의 AI 야망을 '일상적 AI(Everyday AI)'와 '혁신적 AI(Game-Changing AI)'로 구분한다. 일상적 AI는 팀과 고객의 생산성을 높이고 번거로운 작업을 제거하는 데 도움을 준다. 그러나 이는 지속 가능한 경쟁 우위를 제공하지 않는다. 반면, 혁신적 AI는 핵심 역량을 재발명하고 완전히 새로운 제품과 서비스를 창출할 수 있게 한다. 이는 경쟁 우위를 확보하는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 더 많은 비용과 위험이 따른다.

가트너의 AI 기회 레이더는 내부 운영과 외부 고객 대면 영역을 구분하여 네 가지 주요 분야로 나뉜다: 핵심 역량, 백 오피스, 프론트 오피스, 제품/서비스. 이 프레임워크를 활용하면 조직이 AI 사용 사례의 우선순위를 정하고 자원을 할당하는 데 도움이 된다. 예를 들어, 은행업에서는 대출 처리나 사기 방지와 같은 핵심 역량에 혁신적 AI를 적용하면서, 고객 서비스나 마케팅과 같은 프론트 오피스 영역에는 일상적 AI를 활용할 수 있다.

IT 리더를 위한 AI 성공 기반의 세 가지 핵심 활동

IT 리더들이 조직의 AI 성공을 위해 집중해야 할 세 가지 핵심 활동이 있다. 첫째, 'AI 대비 보안'이다. 모든 긍정적인 AI 기술 사용에 대해 누군가는 동일한 기술을 부정적으로 활용한다. CISO와 CIO는 악의적 행위자가 AI를 활용하여 공격할 수 있는 새로운 공격 벡터를 이해하고 대비해야 한다. 예를 들어, 생성형 AI의 직접 공격 벡터(신용카드 정보 추출)나 간접 공격 벡터(특정 계정 거래 무시 지시 삽입)가 있다. 전통적인 보안 방식으로는 이러한 문제를 모두 해결할 수 없으므로, AI 신뢰, 위험 및 보안 관리(TRiSM)에 대한 포괄적인 접근 방식이 필요하다.

둘째, 'AI 대비 데이터'를 준비해야 한다. AI 야망에 부합하는 데이터에 집중하고, 가치 있는 데이터가 다섯 가지 핵심 기준을 충족하는지 확인해야 한다: 윤리적 거버넌스, 보안, 편향성 제거, 규칙과 태그로 강화, 정확성. 가트너 보고서에 따르면 IT 리더의 단 4%만이 자신들의 데이터가 AI 준비가 되어 있다고 말한다.

셋째, 'AI 원칙'을 정의해야 한다. AI로 할 일과 하지 않을 일을 명확히 표현하는 성명서를 개발해야 한다. 이 원칙은 조직의 가치에 부합하고, 인간과 기계의 상호작용 미지의 영역을 탐색하는 지침이 되며, 구체적이고 명확해야 한다. 가트너에 따르면 CIO의 단 9%만이 조직에 AI 비전 성명서가 있다고 한다.

산업별 AI 활용 사례: 은행·제조·정부 분야의 생성형 AI 활용 방안

가트너는 은행, 제조, 정부-인적 서비스 등 다양한 산업에 대한 AI 기회 레이더를 개발했다. 은행업에서는 AI 금융 코치, 대출 처리, 사기 방지와 같은 사용 사례가 혁신적 AI 범주에 포함되는 반면, 프론트라인 AI 공동 파일럿, 뱅킹 연락 센터 어시스턴트 등은 일상적 AI 범주에 속한다.

제조업에서는 제품 품질 인텔리전스, 디자인-제조 과정, 위험 상황 로봇 등이 혁신적 AI 사용 사례로 매핑되며, 생산 훈련, 자재 처리 효율성, 고객 셀프 서비스 등은 일상적 AI로 분류된다. 정부-인적 서비스 분야에서는 복잡한 개입의 개인화, 다국어 사례 관리, 서비스 수신자를 위한 프로세스 설명 등이 주요 AI 사용 사례로 포함된다.

이러한 산업별 사례는 조직이 AI 기회 레이더를 활용하여 자신의 산업에 맞는 AI 사용 사례를 식별하고 우선순위를 정하는 데 참고할 수 있는 예시를 제공한다. 가트너는 생성형 AI에 대한 수백 개의 산업별 사용 사례를 자세히 분석했다.

FAQ

Q: 생성형 AI의 미래 전망은 어떻게 되나요?
A: 가트너 보고서에 따르면 2025년까지 생성형 AI는 전 세계 기업의 90%에서 직원의 파트너가 될 것으로 예상됩니다. 이는 기업들이 AI를 업무 환경에 통합하는 추세가 가속화될 것임을 시사합니다.

Q: AI를 도입할 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 무엇인가요?
A: 기업이 AI를 도입할 때 가장 먼저 명확히 해야 할 것은 AI 야망의 범위입니다. 일상적인 생산성 향상에 집중할지, 혁신적인 변화를 추구할지, 그리고 AI를 고객 접점에 배치할지 아니면 내부 운영에만 활용할지 결정해야 합니다. 이런 결정은 AI 기회 레이더를 통해 구체화할 수 있습니다.

Q: IT 리더가 AI 준비를 위해 집중해야 할 세 가지 핵심 영역은 무엇인가요?
A: IT 리더는 AI 준비를 위해 세 가지 핵심 영역에 집중해야 합니다. 첫째, AI 대비 사이버보안으로 새로운 공격 벡터에 대한 이해와 대비가 필요합니다. 둘째, AI 대비 데이터로 윤리적 거버넌스, 보안, 편향성 제거, 강화, 정확성이 보장되어야 합니다. 셋째, AI 원칙을 수립하여 조직이 AI로 할 일과 하지 않을 일을 명확히 정의해야 합니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 가트너

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.