요약생성
바쁠 때는 리얼라이즈가 내용을 요약해 드려요.
조직들은 생성형 AI를 도입하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 생성형 AI는 한 세대(또는 여러 세대)에서 가장 중요한 기술 혁신 중 하나입니다.
실제로 ChatGPT가 발표되어 우리가 알고 있는 세상을 바꾼 지 불과 1년 반 만에 컨설팅 회사 맥킨지의 새로운 보고서에 따르면 기업의 65%가 정기적으로 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 불과 10개월 전 맥킨지 글로벌 설문 조사에서 나타난 수치보다 거의 두 배 증가한 것입니다.
앞으로 기대가 높습니다. 대다수의 응답자는 생성형 AI가 자신의 산업에 '상당한 또는 파괴적인' 변화를 가져올 것으로 예측합니다.
맥킨지의 AI 부문인 QuantumBlack의 글로벌 공동 리더이자 수석 파트너인 Alex Singla는 '2024년에는 생성형 AI가 더 이상 새로운 것이 아닙니다.'라고 말했습니다. '이 기술의 잠재력은 더 이상 의심의 여지가 없습니다. 대부분의 기업이 아직 생성형 AI 도입 초기 단계에 있지만, 우리는 이 기술을 구현하고 실질적인 가치를 창출하는 데 있어 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 파악하기 시작했습니다.'
급증하는 AI 투자
설문 조사 응답자의 절반은 소속 기업에서 두 개 이상의 비즈니스 기능에 AI를 도입했다고 답했으며, 67%는 향후 3년 동안 AI 투자가 증가할 것으로 예상했습니다.
도입이 가장 크게 증가한 분야는 전문 서비스이며, 생성형 AI는 (적어도 오늘날에는) 마케팅 및 영업(콘텐츠, 개인화, 영업 리드용), 제품 및 서비스 개발(디자인 개발, 과학 문헌 및 연구 검토용), IT(헬프 데스크 챗봇, 데이터 관리, 실시간 지원, 스크립트 제안용)에서 가장 자주 사용되고 있습니다. 또한 기업들은 인적 자원에서 가장 큰 비용 절감 효과를 보고 있습니다.
평균적으로 응답자들은 소속 기업에서 생성형 AI를 실제 운영 환경에 도입하는 데 1~4개월이 걸렸다고 답했습니다.
또한 모든 직급의 직원들이 직장뿐만 아니라 가정에서도 AI 도구를 더욱 편안하게 사용하고 있습니다. 오늘날 직원들은 직장과 개인 생활 모두에서 생성형 AI를 사용하고 있습니다. 놀랍게도 C레벨 임원의 41%가 직장에서 정기적으로 생성형 AI를 사용한다고 답했습니다.
맥킨지의 부파트너인 Bryce Hall은 '혁신의 속도, 새로운 기업과 역량의 진화, 투자의 물결이 놀라웠습니다.'라고 말했습니다. '이제 우리는 선도적인 기업들이 종종 놀라운 AI 및 생성형 AI 기능에서 어떻게 비즈니스 가치를 창출하고 있는지 확인하고 있습니다.'
수용자, 형성자, 제작자
맥킨지는 생성형 AI 구현을 위한 세 가지 유형을 제시합니다. 기성품 도구를 사용하는 '수용자', 공개적으로 사용 가능한 도구를 사용자 정의하는 '형성자', 처음부터 자체 모델을 개발하는 '제작자'입니다.
흥미롭게도 설문 조사 결과 대부분의 기업이 절반씩 섞여 있는 것으로 나타났습니다. 생성형 AI 사용의 약 50%는 기성품 도구를 사용하는 반면, 나머지는 '상당히 사용자 정의'되었거나 처음부터 구축되었습니다. 이는 기술, 미디어 및 통신, 소비재 및 소매, 금융 서비스, 비즈니스 및 법률 및 전문 서비스 전반에 걸쳐 나타납니다.
맥킨지의 QuantumBlack 글로벌 공동 리더이자 수석 파트너인 Alexander Sukharevsky는 앞으로 기업들이 독점 모델, 기성품 모델, 오픈소스 모델을 혼합한 생태계를 구축하는 '구매, 구축, 파트너십'( '구축 vs. 구매'에서 벗어나)으로 전환하는 것을 보게 될 것이라고 말했습니다.
Sukharevsky는 '단순한 원스톱 솔루션을 도입하는 것은 모든 기술의 초기에 자연스러운 경향이지만, 생성형 AI가 더 널리 보급됨에 따라 '이는 합리적인 접근 방식이 아닙니다.'라고 말했습니다. '미래 기업의 척추와 두뇌는 기성품 솔루션과 기업의 특정 요구 사항에 맞게 미세 조정된 도구를 적절히 조합한 여러 기반 모델에 의존하게 될 것입니다.'
데이터, 설명 가능성, 보안 관련 과제
하지만 기업들은 AI의 내재적 위험을 모르는 것은 아닙니다. 실제로 응답자의 44%는 소속 기업이 이미 생성형 AI 사용으로 인해 부정적인 결과를 경험했다고 답했습니다. 일반적으로 출력의 부정확성, 사이버 보안, 설명 가능성 부족 등이었습니다. 기타 문제로는 AI 및 데이터 개인 정보 보호의 잘못된 사용, 편견 또는 지적 재산(IP) 침해가 있습니다.
또한 맥킨지가 선정한 '고성과 기업'은 특히 데이터 관련 문제를 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 이들은 불충분한 학습 데이터, 데이터 거버넌스 프로세스 정의의 어려움, 빠른 데이터 통합의 어려움을 보고합니다.
하지만 이러한 문제를 인식하고 있음에도 불구하고 고용주가 책임감 있는 AI 거버넌스에 중점을 둔 전사적 위원회나 이사회를 두고 있다고 답한 응답자는 18%에 불과했습니다. 또한 AI 도구와 상호 작용하는 직원에게 필요한 기술 세트로 생성형 AI 위험 인식 및 완화 제어를 꼽은 응답자는 3분의 1에 불과했습니다.
맥킨지의 수석 파트너이자 맥킨지 기술 위원회 위원장인 Lareina Yee는 '책임감 있는 AI는 첫날부터 시작해야 하며, 교육과 실행 측면에서 아직 할 일이 많습니다.'라고 말했습니다.
Yee는 기업이 생성형 AI를 적용하기 위한 명확한 거버넌스와 원칙을 수립하고, 가드레일을 적용하고, '강력한 교육'을 수행하고, 제공업체와 안전한 계약을 체결해야 한다고 말했습니다. 또한 직원들이 실수로 기밀 데이터가 공개 모델에 유출되지 않도록 교육을 받아야 합니다. AI 개발에 위험 사례를 통합하는 것도 중요합니다.
Yee는 '설문 조사 결과와 고객과의 대화에서 우리가 확인한 것은 책임감 있는 AI에 대한 인식이 높아지고 있으며, 이를 바로잡아야 한다는 위기감이 커지고 있다는 것입니다.'라고 말했습니다. '인식에서 행동으로 옮기는 것이 중요할 것입니다.'