비즈니스 기회
McKinsey : Gen AI 채택 가속화
조직들은 생성형 AI를 채택하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 이는 한 세대(또는 여러 세대)에서 가장 중요한 기술 혁신 중 하나입니다.
실제로 컨설팅 회사 McKinsey의 새로운 보고서에 따르면 ChatGPT가 발표된 지 불과 1년 반 만에 조직의 65%가 정기적으로 AI를 사용하고 있습니다. 이는 불과 10개월 전 맥킨지 글로벌 서베이(McKinsey Global Survey)에 비해 거의 두 배에 달하는 수치다.
향후 전망에 대한 기대치가 높음: 응답자의 대다수는 AI세대가 해당 산업에 "중대하거나 파괴적인" 변화를 가져올 것으로 예측합니다.
맥킨지(McKinsey)의 AI 퀀텀블랙(QuantumBlack)의 시니어 파트너이자 글로벌 공동 리더인 알렉스 싱글라(Alex Singla)는 "2024년에 젠 AI는 더 이상 새로운 것이 아닙니다"라고 말했습니다. "기술의 잠재력은 더 이상 의심의 여지가 없습니다. 그리고 대부분의 조직이 아직 Gen AI를 도입하는 여정의 초기 단계에 있지만, 우리는 기술을 구현하고 실제 가치를 창출하는 데 있어 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지에 대한 그림을 얻기 시작했습니다."
빠른 속도로 증가하는 AI 투자
설문조사 응답자의 절반은 자신의 조직이 두 개 이상의 비즈니스 기능에 AI를 도입했다고 답했으며, 67%는 향후 3년 동안 AI 투자가 증가할 것으로 예상했습니다.
채택이 가장 많이 증가한 분야는 전문 서비스이며, AI는 (적어도 오늘날) 마케팅 및 영업(콘텐츠, 개인화 및 영업 리드용)에 가장 자주 사용되고 있습니다. 제품 및 서비스 개발(디자인 개발, 과학 문헌 및 연구 검토용); 및 IT(헬프 데스크 챗봇, 데이터 관리, 실시간 지원 및 스크립트 제안용). 또한 조직은 인적 자원에서 가장 큰 비용 절감을 경험하고 있습니다.
또한 응답자들은 평균적으로 자신의 조직이 Gen AI를 프로덕션에 도입하는 데 1개월에서 4개월이 걸린다고 보고했습니다.
또한 모든 직급의 근로자가 직장뿐만 아니라 가정에서도 AI 도구에 점점 더 익숙해지고 있습니다. 오늘날 그들은 직장 생활과 개인 생활 전반에 걸쳐 Gen AI를 사용하고 있습니다. 놀랍게도 고위 경영진의 41%가 직장에서 정기적으로 Gen AI를 사용한다고 보고했습니다.
"혁신의 속도, 새로운 기업과 역량의 진화, 투자의 물결은 놀라웠습니다"라고 McKinsey 제휴 파트너인 Bryce Hall은 말했습니다. "이제 우리는 선도 기업들이 이러한 눈부신 AI 및 세대 AI 기능에서 비즈니스 가치를 포착하는 방법을 보고 있습니다."
테이커(taker), 셰이퍼(shaper), 메이커(maker)
맥킨지(McKinsey)는 Gen AI를 구현하기 위한 세 가지 전형을 식별합니다. 공개적으로 사용 가능한 도구를 사용하는 ‘Taker’, 공개툴을 맞춤형으로 개선하여 활용하는 "Shaper", 그리고 처음부터 자신의 모델을 개발하는 "Maker" 등입니다.
흥미롭게도, 설문 조사에 따르면 대부분의 조직은 반반으로 나뉘어 세대 AI 사용의 약 50%는 기성 도구에서 비롯된 반면, 다른 조직은 "상당한 사용자 정의"를 제공하거나 처음부터 구축했습니다. 이는 기술, 미디어 및 통신, 소비재 및 소매, 금융 서비스, 비즈니스, 법률 및 전문 서비스 전반에 걸쳐 있습니다.
맥킨지(McKinsey)의 AI 퀀텀블랙(QuantumBlack)의 시니어 파트너이자 글로벌 공동 리더인 알렉산더 수카레브스키(Alexander Sukharevsky)는 "앞으로 우리는 "구매, 구축 및 파트너"("구축 대 구매"에서 벗어난)로의 전환을 보게 될 것이며, 여기서 조직은 독점, 기성품 및 오픈 소스 모델을 혼합하는 생태계를 구축할 것이라고 말했습니다.
수카레프스키는 "모든 기술의 초창기에는 간단한 원스텝 솔루션을 채택하는 것이 자연스러운 경향이지만, AI가 더 널리 채택됨에 따라 건전한 접근 방식은 아니다"라고 말했다. "미래 기업의 척추와 두뇌는 기성 솔루션과 기업의 특정 요구 사항에 맞게 정교하게 조정된 도구 등 여러 기본 모델의 잘 조정된 조합에 의존할 것입니다."
데이터, 설명 가능성, 보안과 관련된 과제
그럼에도 불구하고 조직이 AI에 내재된 위험을 간과하는 것은 아닙니다: 실제로 응답자의 44%는 조직이 이미 Gen AI 사용으로 인해 부정적인 결과를 경험했다고 말합니다. 이는 일반적으로 출력의 부정확성, 사이버 보안 및 설명 가능성 부족입니다. 다른 문제로는 AI의 잘못된 사용 및 데이터 개인 정보 보호, 편견 또는 지적 재산권(IP) 침해가 있습니다.
또한 McKinsey가 파악한 "고성과자"는 특히 데이터 관련 문제를 겪고 있으며, 학습 데이터의 양이 부족하고, 데이터 거버넌스 및 데이터의 빠른 통합을 위한 프로세스를 정의하는 데 어려움을 겪고 있다고 보고했습니다.
그러나 이러한 문제를 인식하고 있음에도 불구하고 응답자의 18%만이 고용주가 책임 있는 AI 거버넌스에 중점을 둔 전사적 위원회 또는 이사회를 보유하고 있다고 답했습니다. 또한 1/3만이 AI 도구와 상호 작용하는 작업자에게 필요한 기술 세트로 Gen AI 위험 인식 및 완화 제어를 식별했습니다.
맥킨지(McKinsey)의 시니어 파트너이자 맥킨지 테크놀로지 카운슬(McKinsey Technology Council) 의장인 라레이나 이(Lareina Yee)는 "책임감 있는 AI는 첫날부터 시작해야 하며, 교육과 행동 측면에서 아직 해야 할 일이 많습니다"라고 말했습니다.
조직은 Gen AI를 적용하기 위한 명확한 거버넌스와 원칙을 수립하고, 가드레일을 적용하고, "강력한 교육"을 수행하고, 공급자와 안전한 계약을 맺어야 한다고 그녀는 말했습니다. 또한 독점 데이터가 실수로 공개 모델에 유출되지 않도록 직원을 교육해야 합니다. AI 개발에 위험 관행을 통합하는 것도 중요합니다.
"설문조사 결과와 고객과의 대화에서 볼 수 있는 것은 책임감 있는 AI에 대한 인식이 높아지고 있으며 이를 올바르게 구현해야 한다는 시급성이 있다는 것입니다. 인식에서 행동으로 옮기는 것이 중요합니다."
이상의 기사는 2024년 5월 30일 VentureBeat에 게재된 “McKinsey: Gen AI adoption rockets, generates value for enterprises”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : McKinsey: Gen AI adoption rockets, generates value for enterprises | VentureBeat