생성형 AI에 대한 전 세계 기업들의 투자와 활용이 계속되는 가운데, 이와 관련된 흥미로운 조사 결과가 발표됐다.

SAS가 최근 콜먼 파크스 리서치(Coleman Parkes Research Ltd.)에 의뢰한 전 세계 조사에 따르면 생성형 AI를 가장 적극적으로 사용하고 있는 나라는 중국인 것으로 나타났다.

중국의 비즈니스 의사 결정자들은 자사 조직의 83%가 이 기술을 이용하고 있다고 응답했다. 이는 영국(70%), 미국(65%), 호주(63%)보다 높은 수치이다. 하지만 생성형 AI 기술을 완전하게 구축하고 활용하는지를 묻는 성숙도 면에서는 미국의 조직들이 24%로, 중국의 19%, 영국의 11%에 비해 앞서고 있다.

이같은 결과는 AI와 생성형 AI가 세계 경제에 끼치는 영향을 반영한다. 매킨지는 2023년 보고서에서 생성형 AI가 다양한 활용 사례를 통해 매년 2.6조 달러에서 4.4조 달러에 해당하는 경제적 가치를 추가할 수 있다고 추정했다. 이는 2021년 영국의 전체 GDP와 비슷하다. 이러한 추세를 감안하면, 인공 지능의 전체 영향력은 15%에서 40%까지 증가할 것으로 전망된다.

SAS와 콜먼 파크스는 이러한 경제적 의미를 고려해 전 세계 주요 지역 1천600 명의 의사 결정자를 대상으로 조사를 진행했다. 응답자들은 은행, 보험, 공공 분야, 생명과학, 의료, 통신, 제조, 소매, 에너지 및 유틸리티 그리고 전문 서비스를 포함한 다양한 업계의 종사자들이다. 참여한 기업 중 가장 작은 조직은 500~999명의 인력을 고용했으며 가장 큰 조직은 1만 명 이상을 고용한 기업들이다.

콜먼 파크스 매니징 디렉터 스티븐 소(Stephen Saw)는 발표자료를 통해 '중국이 생성형 AI 채택률 면에서는 최고일 수 있지만 더 높은 채택률이 반드시 효과적인 활용이나 더 높은 투자 수익률을 의미하는 것은 아니다'라면서 '실제로는 중국의 19%에 비해 미국은 24%의 조직이 생성형 AI를 완전하게 구축해 활용하고 있기 때문에 경쟁에서 앞서고 있다'라고 말했다.

생성형 AI 이용에 앞서고 있는 전 세계 지역
전 세계 조사 결과에서 눈에 띄는 사실은 생성형 AI를 여러 지역이 이미 이용하고 있으며 의미 있는 방식으로 채택하기 시작했지만 그 현황은 상이하다는 점이다.

SAS 수석부사장 겸 CTO인 브라이언 해리스(Bryan Harris)는 '조직에서 신기술을 도입할 때 과장된 부분과 실제를 분리하는 발견 단계를 거쳐야 하는데, 생성형 AI를 통해 이 부분이 이미 검증됐다'면서 '과대 포장의 사이클에서 벗어남에 따라, 이제는 생성형 AI를 통해 반복 가능하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 결과를 의도적으로 구현하고 제공하는 것이 중요하다'라고 말했다.

생성형 AI 채택하는 산업과 기능 분야
알케미 크루(Alchemy Crew)의 CEO 겸 벤처파트너 사빈 밴더 린덴(Sabine Vander Linden)은 생성형 AI에 투자하는 업계에 많은 잠재력이 있다면서 '생성형 AI가 비즈니스의 미래를 다시 만들고 있다'고 전했다.

또한, '실제로 마케팅의 동적 프로파일링부터 정밀 보험금 청구에 이르기까지 비즈니스 프로세스에 생성형 AI를 통합하면 효율성, 개인화, 전략적 예측을 위한 탁월한 기회를 얻을 수 있다. 불확실성이 높고 예측할 수 없는 경쟁 시장에서 앞서 나가기 위해서는 이 기술을 도입하는 것이 필수적'이라고 덧붙였다.

산업별로 살펴보면, 생성형 AI를 일상적인 비즈니스 운영에 적용하는 측면에서 은행 및 보험 업계가 다른 업계보다 앞서 있다는 것을 알 수 있다.

생성형 AI의 이용과 구현 방해하는 장애요소
조직이 생성형 AI를 일상적으로 이용하는 과정에서 직면하는 어려움 중 가장 큰 부분은 명확한 생성형 AI 전략이 없다는 것이다.

조사에 응답한 리더 중 단 9%만이 조직의 생성형 AI 도입에 대해 매우 잘 알고 있다고 답했다. 생성형 AI를 완전하게 구현한 조직의 응답자 중 25%만이 각사의 생성형 AI 도입 전략에 대해 매우 잘 알고 있다고 응답했다. 도입을 빠르게 진행한 조직의 기술 투자 의사 결정권자들 조차도 AI에 대해 잘 알지 못하고 있었다.

고위 기술 의사 결정권자 10명 중 9명은 GenAI와 그것이 비즈니스 프로세스에 영향을 미칠 잠재력을 완전히 이해하지 못한다고 인정했다. AI 도입 전략을 이해하는 경영진과 함께 생성형 AI 를 추진하고 있는 CIO는 45%로 나타난 반면, 최고 기술 책임자(CTO)의 36%만이 완전히 생성형 AI를 이해하고 있다고 응답했다.

그러나 이러한 이해도의 격차에도 불구하고 대부분의 조직들(75%)은 다음 회계 연도에 생성형 AI 투자 예산을 책정했다고 말했다.

조직이 직면한 기타 과제들은 무엇이 있을까.

데이터
생성형 AI를 도입함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하기 위한 데이터가 부족하다는 것을 인식하게 된다. 또한 AI를 성공적으로 구현할 수 있는 적절한 도구가 부족하다는 것을 깨닫게 된다. 조직의 IT 리더들은 대부분 개인 정보 보호(76%)와 데이터 보안(75%)에 대해 우려하고 있다.

규제
기업의 10분의 1만이 임박한 AI 규제를 준수할 준비가 완전히 돼 있다고 말한다. AI를 완전히 구현한 조직들의 3분의 1이 규제를 준수할 수 있다고 믿고 있다. 단 7%만이 생성형 AI 거버넌스에 대한 높은 수준의 교육을 제공하고 있다. 그리고 5%만이 LLM의 편향성과 개인 정보 보호 리스크를 측정하는 신뢰할 수 있는 시스템을 갖고 있다.

장애 요인도 있지만 생성형 AI를 일찍 도입한 기업에서는 이미 의미 있는 이점을 경험하고 있다. 89%는 직원의 경험과 만족도가 향상됐다고 보고하고, 82%는 운영 비용을 절감하고 있다고 답했으며, 82%는 고객 유지율이 높아졌다고 응답했다.