Navigating the Generative AI Landscape
: Global Strategies for Implementation and Scaling

하버드 비즈니스 리뷰가 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 기업의 85%가 생성형 AI(Generative AI)를 사용하거나 파일럿 프로젝트를 진행하고 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI 초기 도입 열풍이 진정되면서, 기업들은 이제 실질적인 비즈니스 성과 창출에 집중하고 있다.

전 세계 기업 85% 생성형 AI 도입... 아시아 태평양 2038년까지 4조 5천억 달러 가치 창출 전망

하버드 비즈니스 리뷰 애널리틱 서비스가 2024년 11월 실시한 설문조사에서 응답자의 85%가 자신이 속한 조직이 생성형 AI를 비즈니스 목적으로 사용하거나 파일럿 프로젝트를 진행 중이라고 답했다. 이는 생성형 AI가 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있음을 보여주는 지표다.

지역별로는 북미, 유럽, 라틴 아메리카, 아시아 태평양 지역 모두에서 생성형 AI 도입이 활발하게 이뤄지고 있다. 특히 아시아 태평양 지역의 경우, 액센츄어(Accenture)의 던컨 이디(Duncan Eadie) 아시아 태평양 클라우드 우선 및 인프라 엔지니어링 전무이사는 "생성형 AI가 2038년까지 아시아 태평양 기업들에게 약 4조 5천억 달러의 추가 가치를 창출할 수 있을 것으로 전망된다"고 밝혔다.

도입 장벽 1위는 '보안 우려' 49%... AI 인재 부족도 47%로 심각

생성형 AI 도입이 확산되고 있지만, 여전히 해결해야 할 과제들이 존재한다. 생성형 AI를 고려하지 않거나 도입을 진행하지 않는 조직의 49%는 리더십이 생성형 AI 사용을 중요하게 여기지 않는다고 답했다. 또한 데이터 프라이버시 및 보안 우려(47%), 필요한 기술과 지식을 갖춘 인재 부족(47%)이 주요 장벽으로 지적됐다.

이미 생성형 AI를 사용하고 있는 조직들도 확산 과정에서 어려움을 겪고 있다. 응답자의 45%는 명확한 전략이나 로드맵 부족을 주요 과제로 꼽았으며, 42%는 필요한 기술과 지식을 갖춘 인재 부족을 언급했다. 조직화되지 않은 사일로화된 노력(39%)과 데이터 보안 또는 사이버보안 문제(38%)도 생성형 AI 구현 과제로 나타났다.

아람코 90년 데이터를 AI로 분석... 디스커버는 통화시간 단축 성과

실제로 생성형 AI를 성공적으로 도입한 기업들은 구체적인 비즈니스 성과를 거두고 있다. 사우디 아람코(Saudi Arabian Oil Co.)는 생성형 AI를 활용해 시추 작업을 최적화하고, 고급 지하 분석을 통해 탐사 정확도를 향상시키며, 예측 유지보수와 실시간 데이터 인사이트로 생산 효율성을 개선하고 있다.

아흐마드 알 코와이터(Ahmad Al Khowaiter) 아람코 기술혁신 부사장은 "생성형 AI를 모든 정보를 통합하고 '데이터 우선' 미래의 무대를 설정하는 수단으로 보고 있다"며 "석유·가스 사업은 지진 데이터, 저장소 데이터, 생산 데이터, 운영 데이터 등 엄청난 데이터 세트로 유명한데, 이를 통합적이고 포괄적인 방식으로 수동 분석하기는 매우 어렵다"고 설명했다.

미국의 디지털 은행인 디스커버 파이낸셜 서비스(Discover Financial Services)는 생성형 AI를 활용해 고객 상호작용을 지속적으로 개선하고 있다. 키스 닐슨(Keith Nielsen) 기술 전략 및 혁신 이사는 "콜센터 직원들이 정책 및 절차 라이브러리에 빠르게 접근할 수 있게 함으로써 평균 통화 처리 시간을 단축하는 의미 있는 성과를 보고 있다"고 말했다.

C레벨 60%가 2025년 전사 확산 계획... 소프트웨어 개발 30% AI 활용 중

생성형 AI의 성공적인 확산을 위해서는 클라우드 인프라가 필수적이라는 것이 전문가들의 공통된 견해다. 액센츄어의 이디 전무는 "AI 여정 없이는 데이터 여정이 없고, 데이터 여정 없이는 클라우드 여정이 없다"며 클라우드 인프라의 중요성을 강조했다.

액센츄어 조사에 따르면, C레벨 임원의 60%가 2025년에 생성형 AI 솔루션을 조직 전체에 확산시킬 것으로 예상한다고 답했는데, 이는 2024년 36%에서 크게 증가한 수치다. 하지만 28%의 C레벨 임원들은 '데이터 또는 기술 인프라의 한계'를 생성형 AI 구현 및 확산의 가장 큰 장애물로 지목했다.

디스커버의 닐슨 이사는 "플랫폼 중심성이 조직이 기본 인프라를 관리하는 대신 애플리케이션 구축과 개선에 집중할 수 있게 해준다"며 "쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 클라우드 전략을 통해 데이터 과학과 엔터프라이즈 애플리케이션이 공통 기능으로 통합될 수 있다"고 설명했다.

FAQ

Q: 생성형 AI 도입을 고려하는 기업들이 가장 우선적으로 해결해야 할 과제는 무엇인가요?

A: 데이터 보안과 프라이버시 문제(49%)와 AI 전문 인재 부족(47%)이 가장 큰 과제입니다. 명확한 도입 전략 수립과 리더십의 적극적인 지원도 필수적입니다.

Q: 생성형 AI를 성공적으로 도입하기 위한 핵심 요소는 무엇인가요?

A: 클라우드 기반 인프라 구축, 리더십의 강력한 지원, 적절한 생태계 파트너 선택, 그리고 현실적인 사용 사례부터 시작하는 것이 중요합니다. 특히 확장성을 고려한 플랫폼 중심 접근법이 필요합니다.

Q: 생성형 AI 도입으로 어떤 비즈니스 효과를 기대할 수 있나요?

A: 고객 상호작용 개선, 운영비용 절감, 데이터 기반 의사결정 향상, 생산성 증대 등의 효과를 기대할 수 있습니다. 특히 소프트웨어 개발 분야에서는 이미 30%의 작업이 생성형 AI로 향상되고 있습니다.


해당 기사에 인용된 리포트 원문은 하버드 비즈니스 리뷰에서 확인 가능하다.

이미지 출처: 하버드 비즈니스 리뷰

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.