2024년 10월 14일, 맥킨지(McKinsey)는 AI 도입의 현재 상태에 관한 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 생성형 AI(Generative AI)의 도입이 비즈니스와 여러 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며, 기업들이 이 기술을 통해 비용 절감과 수익 증가라는 실질적인 혜택을 보고 있다고 강조하고 있습니다. 이번 글에서는 2024년 AI 산업 트렌드: 생성형 AI의 부상과 도입 증가를 다루고자 합니다. 맥킨지의 보고서를 바탕으로 2024년 AI 산업의 주요 트렌드를 자세히 살펴보고, 생성형 AI의 도입 현황과 그로 인해 나타난 효과를 분석해 보겠습니다.
AI 도입의 급증
맥킨지의 조사에 따르면, 2024년 기업들의 AI 도입 비율이 크게 증가하여 72%에 달합니다. 이는 전년도 약 50%였던 도입률과 비교해 보면 상당한 증가율을 보인 것입니다. 이러한 도입 증가의 배경에는 특히 생성형 AI에 대한 관심이 높아진 것이 큰 역할을 하고 있습니다. 이전에는 특정 산업이나 제한된 기능에서만 AI가 도입되었다면, 이제는 마케팅, 판매, 제품 및 서비스 개발 등 다양한 비즈니스 기능에서 AI가 널리 사용되고 있습니다. 이로 인해 기업들은 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출할 수 있게 되었습니다.
조사에 따르면, 많은 기업이 이제 두 개 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 도입하고 있으며, 이는 2023년의 3분의 1보다 더 높은 비율입니다. 특히 마케팅과 판매 부문에서는 AI 도입이 두 배 이상 증가하여, 비즈니스 운영의 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한, 생성형 AI는 IT 부문에서도 도입이 크게 증가하였으며, 이는 기업들이 내부 운영의 효율성을 개선하고 데이터 분석의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
생성형 AI의 비즈니스 가치
맥킨지의 보고서는 생성형 AI가 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 기능에서 주로 사용되고 있다고 밝히고 있습니다. 마케팅과 판매, 제품 및 서비스 개발에서 생성형 AI 도입이 활발하며, 이러한 부문에서는 AI가 기업의 수익성을 극대화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 마케팅에서는 생성형 AI를 통해 고객 세분화를 개선하고, 맞춤형 광고 캠페인을 더욱 정교하게 진행할 수 있게 되었습니다. 또한 제품 개발 부문에서는 AI를 활용하여 제품 디자인과 프로토타입 제작을 자동화하고, 소비자 피드백을 신속하게 분석하여 제품의 개선 방향을 설정하고 있습니다.
2024년의 조사에서는 또한, 기업들이 AI를 도입하면서 비용 절감과 수익 증가라는 두 가지 주요 혜택을 보고 있다고 밝혔습니다. 특히 인사관리 부문에서는 AI의 도입으로 비용이 크게 절감되었으며, 공급망 및 재고 관리에서는 수익이 5% 이상 증가하는 성과를 보였습니다. 이는 AI가 단순히 업무를 자동화하는 수준을 넘어, 데이터 분석을 통해 전략적 결정을 지원하고 운영 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있음을 의미합니다.
AI 도입의 글로벌 확산
생성형 AI에 대한 관심은 전 세계적으로 증가하고 있으며, 조사에 따르면 아시아-태평양 및 중국에서 가장 큰 증가율을 보였습니다. 이러한 지역에서는 AI 기술이 빠르게 확산되고 있으며, 특히 고위 경영진들이 업무와 개인 생활 모두에서 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다. 에너지 및 재료, 전문 서비스 산업에 종사하는 응답자들 또한 생성형 AI의 도입이 크게 증가했다고 보고하고 있습니다. 이러한 산업에서는 AI를 통해 데이터 분석을 강화하고, 운영 효율성을 개선하며, 리소스 관리의 정확성을 높이는 데 큰 도움을 받고 있습니다.
또한, AI 도입이 글로벌 규모로 확산되면서 기업들은 점점 더 많은 비즈니스 기능에서 AI를 활용하고 있습니다. 조사에 따르면, 응답자의 절반 이상이 두 개 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있으며, 이는 AI가 특정 기능에만 국한되지 않고 기업 전반에 걸쳐 가치를 창출하고 있음을 보여줍니다. 특히 마케팅, 판매, 제품 개발과 같은 기능에서 AI 도입이 가장 활발하게 이루어지고 있으며, 이러한 부문에서는 AI가 기업의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
생성형 AI의 도전 과제와 위험 요소
AI 도입이 확대됨에 따라, 기업들은 AI 기술 사용에 따른 위험 요소에 대해서도 인식하고 있습니다. 맥킨지의 조사에 따르면, 부정확성은 생성형 AI 사용과 관련된 가장 큰 위험으로 꼽히고 있으며, 이는 고객 여정, 요약, 코드 작성, 창의적인 콘텐츠 생성 등 다양한 사용 사례에 영향을 미치고 있습니다. 또한 데이터 관리 위험(데이터 프라이버시, 편향, 지적 재산권 침해)과 모델 관리 위험(출력의 부정확성, 설명 가능성 부족)도 중요한 문제로 다뤄지고 있습니다. 이러한 위험 요소를 해결하기 위해 기업들은 AI의 정확도를 높이고, 데이터 보안을 강화하는 데 노력을 기울이고 있습니다.
특히, 조사 응답자의 44%는 생성형 AI 사용으로 인해 적어도 하나 이상의 부정적인 결과를 경험했다고 보고했습니다. 부정확성 외에도 사이버 보안 및 설명 가능성과 관련된 문제들이 자주 발생하고 있으며, 기업들은 이러한 위험 요소를 줄이기 위해 더욱 신중한 접근을 하고 있습니다. AI 도입에 따른 이러한 위험을 관리하고, AI의 잠재적인 부작용을 최소화하는 것은 앞으로도 중요한 과제가 될 것입니다.
생성형 AI 도입의 고성과 기업들
생성형 AI 도입에 성공한 기업들은 다른 기업들에 비해 더 많은 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있으며, 이로 인해 높은 성과를 달성하고 있습니다. 이러한 고성과 기업들은 마케팅과 판매, 제품 개발뿐만 아니라 위험 관리, 법률, 컴플라이언스, 전략 및 기업 재무와 같은 다양한 부문에서 AI를 활용하고 있습니다. 특히 공급망 및 재고 관리와 같은 분야에서 AI를 통해 운영 효율성을 높이고, 비용 절감 및 수익 증가를 실현하고 있습니다.
또한, 이러한 기업들은 AI와 관련된 위험 요소를 보다 적극적으로 관리하고 있으며, AI 솔루션 개발 초기부터 법률 기능을 포함시켜 위험 검토를 수행하는 등 다양한 모범 사례를 따르고 있습니다. 데이터 거버넌스, 데이터 통합 및 훈련 데이터의 부족과 같은 데이터 관련 문제를 해결하기 위해 노력하고 있으며, 이러한 데이터의 중요성을 인식하고 이를 효과적으로 활용하는 것이 AI 도입 성공의 핵심 요소임을 강조하고 있습니다.
결론: 2024년 AI 산업의 미래
맥킨지의 2024년 보고서를 통해 볼 때, AI 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 특히 생성형 AI의 도입이 기업들에게 실질적인 가치를 제공하고 있음을 알 수 있습니다. AI 도입을 통해 기업들은 비용을 절감하고 수익을 증가시키며, 데이터 분석을 통해 보다 전략적인 의사결정을 내리고 있습니다. 그러나 AI 도입에는 여전히 많은 위험 요소가 존재하며, 이러한 위험을 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다. AI 기술의 발전과 함께 기업들은 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 지속적으로 혁신하고, 책임 있는 AI 사용을 위해 노력해야 할 것입니다.
출처: McKinsey – The State of AI in Early 2024 발표 내용 기반.
