The economic potential of generative AI: The next productivity frontier


AI로 4.4조 달러를 창출한다? 생성형 AI의 경제적 힘

생성형 AI는 경제와 산업 전반에 걸쳐 막대한 가치를 창출할 수 있는 차세대 기술로 평가된다. 맥킨지 연구에 따르면, 생성형 AI는 연간 2.6조~4.4조 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있으며, 이는 영국의 2021년 GDP에 맞먹는 규모이다. 기존 AI의 경제적 기여도를 15~40%까지 확대할 것으로 전망된다. 특히 생성형 AI를 현재 사용 중인 소프트웨어와 결합한다면 그 잠재적 가치는 두 배 이상으로 증가할 수 있다. 이러한 가치는 63개의 주요 활용 사례를 분석한 결과에 기반한 것이다.

전체 가치의 대부분은 고객 운영, 마케팅 및 판매, 소프트웨어 엔지니어링, 연구개발(R&D)의 네 가지 핵심 영역에서 발생할 것으로 예상된다. 이들 분야는 전체 AI 가치의 약 75%를 차지한다.


고객 서비스의 AI 혁명: 더 빠르고 정확해진 상담

생성형 AI는 고객 경험을 개선하고 상담원들의 생산성을 높이는 데 기여할 수 있다. 연구에 따르면 고객 서비스 분야에서 AI를 도입한 결과 문제 해결률이 14% 증가하고 평균 처리 시간은 9% 감소했다. 또한 상담원의 이직률이 25% 줄어들었으며, 특히 덜 숙련된 상담원들의 생산성과 품질이 크게 향상되었다. AI 도입은 주로 고객의 요구를 신속하게 처리하는 자동화된 시스템을 통해 이루어지며, 챗봇은 복잡한 질문에도 개인화된 답변을 제공해 고객 만족도를 높인다.

이와 함께 생성형 AI는 상담원들이 더욱 고도화된 업무에 집중할 수 있도록 지원한다. AI는 고객 데이터를 기반으로 가장 적절한 해결책을 찾아내 상담원이 처음 상호작용에서 문제를 해결할 수 있게 한다. 이러한 변화는 고객 운영 비용의 약 30~45%에 해당하는 가치를 창출할 수 있는 것으로 분석된다.


당신을 위한 맞춤형 광고? AI로 바뀌는 마케팅과 판매

생성형 AI는 마케팅과 판매 분야에서도 다양한 혁신을 이끌어낼 수 있다. 특히 AI는 개인화된 콘텐츠를 신속하게 제작하고, 고객의 행동 데이터를 분석해 맞춤형 전략을 수립하는 데 활용된다. 이를 통해 기업은 시간과 자원을 절약하면서 더 효과적인 마케팅 메시지를 전달할 수 있다. AI는 다국어 콘텐츠를 생성하고, 다양한 고객 세그먼트와 지리적 특성에 맞는 메시지를 생산하는 것도 가능하게 한다. 예를 들어, 대규모 이메일 캠페인은 수많은 언어로 즉각 번역될 수 있으며, 고객층에 따라 다양한 이미지와 메시지를 사용할 수 있다.

또한 생성형 AI는 비정형 데이터 분석을 통해 고객 행동 패턴과 시장 기회를 파악하고, 이를 기반으로 마케팅 전략을 수립하는 데 도움을 준다. 예를 들어 소셜 미디어와 고객 피드백을 분석해 새로운 트렌드나 제품 기회를 찾아낼 수 있다. SEO 최적화에서도 AI는 웹사이트 콘텐츠를 분석하고 최적의 키워드를 도출해 더 높은 전환율을 이끌어낼 수 있다.

판매 분야에서는 생성형 AI가 영업 리드를 식별하고 고객의 특성을 분석해 판매 가능성을 높이는 데 기여한다. AI는 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 제안과 대화를 위한 스크립트를 제공해 영업 사원의 업무를 지원한다. 이로 인해 영업 생산성이 개선되고 더 나은 고객 경험이 가능해진다.


코딩도 AI가 한다? 개발자들의 필수 도구가 된 AI

생성형 AI는 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 개발자의 업무 속도를 크게 향상시킨다. AI는 자연어로 입력된 명령을 코드로 변환해 초안을 작성하거나, 기존 코드의 오류를 수정하고 최적화할 수 있다. 이러한 AI의 활용은 코드 개발과 테스트, 시스템 설계의 속도를 높이는 동시에 개발자들이 창의적이고 고도화된 작업에 집중할 수 있도록 지원한다.

예를 들어 AI 기반 도구인 GitHub Copilot을 사용한 개발자는 비슷한 작업을 수행하는 데 걸리는 시간을 절반 이상 단축할 수 있었다. 또한 AI 도입으로 인해 소프트웨어 품질도 개선되며, IT 아키텍처 설계와 같은 고급 업무의 생산성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.


신약부터 신소재까지, AI가 혁신하는 연구개발

생성형 AI는 연구개발 분야에서도 혁신을 이끌어내고 있다. 특히 생명과학 및 제약 산업에서 AI는 신약 후보 물질을 신속하게 발견하고 임상시험의 성공 확률을 높이는 데 활용된다. 전통적으로 몇 달이 걸리던 물질 스크리닝 과정은 AI를 통해 단 몇 주 만에 완료될 수 있다. 연구자들은 AI를 이용해 더 정확하고 효율적으로 신약 개발을 진행할 수 있다.

또한 AI는 제품 설계를 최적화하고 테스트 단계를 단축해 연구개발의 전반적인 속도를 높인다. 이를 통해 기업은 시장 출시 시간을 크게 단축할 수 있으며, 비용 절감 효과도 기대할 수 있다.


AI가 일자리와 직업을 바꾼다? 미래 노동의 변화

생성형 AI는 지식 기반 업무의 자동화를 가속화하며 노동 시장에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 연구에 따르면 업무 활동의 약 60~70%가 AI를 통해 자동화될 가능성이 있다. 특히 자연어 처리의 발전으로 문서 작성, 데이터 분석, 고객 응대와 같은 반복적인 지식 노동이 빠르게 자동화될 것이다.

또한 생성형 AI는 고학력 직군의 업무 자동화를 더욱 빠르게 이끌어낼 수 있다. 이는 기존의 자동화 기술이 주로 중간 임금 노동자에게 집중되었던 것과 달리, 고임금 및 고숙련 직군에도 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.

이와 함께 AI 도입으로 노동 생산성이 향상될 것으로 전망되지만, 이를 실현하기 위해서는 재교육과 직무 전환 프로그램이 필수적이다. 기업과 정책 입안자는 노동자의 원활한 직무 전환을 위해 새로운 교육 시스템과 훈련 프로그램을 마련해야 할 것이다.


생성형 AI, 기회일까 위기일까? 준비해야 할 미래

생성형 AI는 경제 전반에 걸쳐 혁신적인 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 기업과 정책 입안자는 AI의 활용을 통해 생산성을 극대화하면서도 기술 도입으로 인한 윤리적, 사회적 과제를 해결하는 데 주력해야 한다. AI 기술이 가져올 변화를 긍정적으로 이끌어가기 위해서는 지금부터 미래에 대한 준비와 협력이 필요하다.

해당 리포트의 원문은 맥킨지에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.