딜로이트의 최신 '생성 인공 지능 현황 보고서'는 전 세계 14개국 2,773명의 리더를 대상으로 한 설문 조사를 기반으로 하며, 생성 인공 지능 적용에 있어 기업의 진행 상황과 과제에 대한 심층적인 탐구를 제공합니다. 보고서에 따르면 기업은 생성 AI를 적용하는 과정에서 데이터 문제와 기술적 병목 현상에 직면하지만 대부분 조직의 투자 수익은 특히 사이버 보안과 IT 분야에서 기대치를 충족하거나 초과했습니다. 이 보고서는 또한 기업이 AI를 활용하는 주요 영역, AI의 영향을 측정하기 위한 주요 지표, 미래 에이전트 인공 지능 탐색을 분석하여 기업이 생성 인공 지능(Generative AI) 물결 속에서 기회를 더 잘 파악하고 과제에 대응할 수 있도록 귀중한 통찰력을 제공합니다. .
전 세계적으로 모든 유형의 기업이 생성 인공 지능(gen AI)을 이해하고 그것이 가져올 수 있는 가치를 탐구하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. Deloitte의 최근 "Generative AI 보고서"에 따르면 대부분의 조직은 실제로 투자 수익을 달성하는 데 좋은 성과를 거두고 있습니다. 이 보고서는 14개국의 기업을 대상으로 2,773명의 리더를 대상으로 한 설문 조사를 기반으로 하며 생성 인공 지능 적용에 있어 조직의 진행 상황과 과제를 보여줍니다.
사진 출처 참고: 사진은 AI가 생성한 것이며, 사진 인증 서비스 제공업체 Midjourney가 제공한 것입니다.
보고서는 기업들이 1년 전에 출시된 첫 번째 버전에 비해 훨씬 더 빠른 발전을 이루었다고 지적합니다. 당시 많은 비즈니스 리더들은 생성 AI 사용에 대해 여러 가지 우려를 표명했습니다. 2023년 3분기 보고서에서 대부분의 조직은 데이터 문제로 인해 일부 생성 AI 사용 사례를 기피했습니다.
다행스럽게도 응답자의 거의 4분의 3(74%)이 가장 발전된 생성 AI 프로젝트가 예상보다 오랜 시간이 소요됨에도 불구하고 투자 수익 기대치를 충족하거나 초과했다고 답했습니다. 이 중에서 사이버 보안과 IT 기능은 ROI와 성공적인 확장 측면에서 가장 좋은 성과를 냅니다.
딜로이트의 인공지능 리더인 짐 로완(Jim Rowan)은 기업이 인공지능을 사용하여 보고한 가장 큰 이점은 효율성과 비용 절감이라고 말했습니다. 그는 기업이 일상적인 작업에 소요되는 시간을 줄여 직원의 생산성을 높이고 있다고 지적했습니다.
그러나 기업은 생성 인공 지능 기술이 빠르게 발전함에 따라 여전히 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. Rowan은 기업의 기술 채택이 느린 경우가 많으며 먼저 사용 사례와 투자 수익 잠재력을 검증해야 한다고 강조했습니다. 또한 많은 기업이 데이터 거버넌스, 플랫폼 현대화 등 근본적인 기술 문제를 해결하기 위해 고군분투하고 있습니다.
현재 기업이 AI를 활용하여 보상을 받는 주요 영역은 소프트웨어 개발 수명주기와 고객 서비스입니다. 특정 작업과 상호 작용을 자동화함으로써 기업은 효율성과 대응성을 크게 높일 수 있습니다.
기업은 생성 AI의 영향을 측정할 때 정량적 지표와 정성적 지표 모두에 집중해야 합니다. 로완 대표는 비용 절감과 효율성 향상이 중요한 정량적 지표인 반면, 직원 역량 향상과 기업 문화 변화는 정성적 지표가 중요하다고 지적했다.
특히 보고서에 따르면 기업의 52%가 에이전트 AI를 탐색하고 있으며 45%는 멀티 에이전트 시스템에 중점을 두고 있습니다. 에이전트 AI의 잠재력은 엄청나지만 기업은 시간이 지남에 따라 이 기술을 통합하기 위한 전략적 접근 방식을 취해야 합니다.
가장 밝은 부분:
74%의 기업이 생성 AI를 통해 투자 수익을 달성했거나 초과했습니다.
기업은 소프트웨어 개발 및 고객 서비스 측면에서 상당한 효율성 향상을 경험합니다.
52%의 조직이 비즈니스 프로세스 혁신을 추진하기 위해 에이전트 AI를 탐색하고 있습니다.
전반적으로, 딜로이트의 보고서는 기업 애플리케이션에서 생성적 인공 지능의 급속한 발전과 엄청난 잠재력을 명확하게 보여주며, 구현 과정에서 기업이 주의해야 할 주요 과제와 대처 전략도 지적합니다. 미래에는 기술이 계속 성숙해지고 기업이 경험을 축적함에 따라 생성 인공 지능은 모든 계층에 더 많은 가치를 가져올 것입니다.