조직들이 최근 역사에서 가장 중요한 기술 혁신 중 하나인 생성형 AI를 도입하기 위해 레이스를 벌이고 있습니다. 최근 맥킨지 보고서에 따르면, 현재 65%의 조직이 정기적으로 AI를 사용하고 있으며, 이는 불과 10개월 전의 수치보다 거의 두 배 증가한 것입니다. 이러한 급증은 챗GPT 출범 1년 반 후에 나타났으며, 이는 우리의 세계를 크게 변화시켰습니다. 응답자의 다수는 생성형 AI가 산업에 "상당한 또는 파괴적인" 변화를 가져올 것이라고 기대하고 있습니다.
“2024년에는 생성형 AI가 더 이상 신기술이 아닐 것”이라고 맥킨지의 QuantumBlack 글로벌 공동 리더인 알렉스 싱글라가 말했습니다. “이 기술의 잠재력은 분명합니다. 대부분의 조직은 아직 초기 단계에 있지만, 우리는 효과적인 구현과 가치 창출에 대해 이해하기 시작하고 있습니다.”
신속한 AI 투자 증가
응답자의 절반은 조직이 여러 비즈니스 기능에서 AI를 도입했다고 보고했으며, 67%는 향후 3년 동안 AI 투자 증가를 예측하고 있습니다. 생성형 AI의 가장 많은 도입은 전문 서비스 분야에서 발생했으며, 마케팅 및 영업(콘텐츠 생성, 개인화, 영업 리드), 제품 및 서비스 개발(디자인 및 연구), IT(챗봇 및 데이터 관리)에서 주로 활용되고 있습니다. 조직들은 인적 자원 비용의 상당한 절감도 경험하고 있습니다. 기업들은 생성형 AI를 배포하는 데 평균 1~4개월의 기간을 보고했습니다.
모든 계층의 근로자들이 직장과 개인적으로 AI 도구에 점점 더 편안함을 느끼고 있으며, C레벨 경영진의 41%가 업무에서 정기적으로 생성형 AI를 사용하고 있습니다. “혁신 속도, 새로운 기업의 출현, 투자 유입이 놀랍습니다”라고 맥킨지의 준 파트너인 브라이스 홀은 말했습니다. “선도 기업들은 이제 이러한 고급 AI 기능을 통해 비즈니스 가치를 창출하고 있습니다.”
생성형 AI 구현을 위한 세 가지 접근 방식
맥킨지는 생성형 AI 구현을 위한 세 가지 유형을 정의했습니다: 기존 도구를 활용하는 “사용자”, 이를 맞춤화하는 “형성자”, 그리고 처음부터 모델을 개발하는 “제작자”입니다. 조사에 따르면, 조직들은 일반적으로 이 두 가지 방식을 혼합하여 채택하며, 약 50%는 기존 솔루션에 의존하고 나머지는 상당히 맞춤화하거나 자체적으로 구축합니다. 이러한 경향은 기술, 미디어, 통신, 소매, 금융 서비스 등 여러 분야에서 나타나고 있습니다.
앞으로는 "구매, 구축, 파트너" 접근 방식으로의 전환이 예상되며, "구축 대 구매"의 이분법에서 벗어날 것으로 보입니다. 맥킨지의 QuantumBlack 글로벌 공동 리더인 알렉산더 수하레프스키는 성공적인 미래 기업이 잘 조율된 해결책의 혼합을 필요로 할 것이라고 강조했습니다.
간단한 일회성 솔루션이 새로운 기술 채택 초기에는 선호되지만, 수하레프스키는 생성형 AI가 성숙함에 따라 이를 경계해야 한다고 경고합니다. “미래 기업의 인프라는 특정 필요에 맞춘 다양한 기초 모델의 강력한 통합에 의존할 것입니다.”
위험 및 도전 과제 해결
AI에 대한 열정에도 불구하고 조직들은 그 위험을 인식하고 있습니다. 응답자의 44%가 생성형 AI로 인해 부정적인 결과를 경험했다고 보고했으며, 주로 부정확성, 사이버 보안 문제, 설명 가능성 부족이 문제였습니다. 다른 우려 사항으로는 AI의 오용, 데이터 프라이버시, 편향, 지식재산권 침해 가능성이 포함됩니다.
고성과 조직들은 특히 훈련 데이터의 가용성 및 효과적인 데이터 거버넌스 필요성과 같은 데이터 도전에 어려움을 겪고 있습니다. 놀랍게도, 응답자의 18%만이 조직의 전체적인 책임 있는 AI 거버넌스를 위한 위원회가 있다고 응답했으며, 단 3분의 1만이 AI 도구 사용자에 대한 위험 인식 및 완화가 필요한 기술 세트로 인식하고 있습니다.
“책임 있는 AI는 첫날부터 시작해야 하며, 교육과 행동에서 상당한 작업이 남아 있습니다”라고 맥킨지의 선임 파트너인 라레이나 이가 경고했습니다. 그녀는 생성형 AI 적용을 위한 명확한 원칙 수립, 가드레일 시행, 포괄적인 교육 제공, 공급자와의 계약 체결을 지지합니다. 직원들은 또한 자산 데이터가 공개 모델로 누출되지 않도록 교육받아야 하며, AI 개발에 위험 관리가 포함되어야 합니다.
“책임 있는 AI에 대한 인식이 증가하고 있으며, 이를 해결해야 할 긴급성이 커지고 있습니다”라고 이는 덧붙였습니다. “인식에서 행동으로의 전환이 중요할 것입니다.”
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