수많은 조직들이 생성형 AI를 비즈니스 모델에 통합하여 경영 효율성과 혁신성을 높이기 위한 전략을 모색하고 있으나, 실제로 이러한 기술을 채택하여 실행 단계까지 진행할 때 다양한 장애요소와 마주치는 경우가 다반사다.
오픈AI 및 구글, 마이크로소프트 등을 중심으로 생성형AI 시대가 활짝 열린 가운데 기업 운영에 생성형 AI를 효과적으로 도입하기 위해 참고해야 하는 리포트가 나와 눈길을 끈다. 한국 딜로이트 그룹은 올해 1월부터 2월까지 6개 국가 1,982명 고위급 임원진을 대상으로 설문조사한 후 20명 이상의 임원진 심층 인터뷰를 통해 ‘미래를 결정해야 하는 순간-생성형AI 바로 알기: ‘State of Generative AI’ 2분기 보고서’를 발표했다.
생성형 AI 전문가 조직 73% “매우 빠른 속도로 기술 도입”…도입 확대로 이어지지는 않아
생성형AI를 통한 실질적 ‘가치 창출’에 대한 관심이 커지는 가운데 리포트에 따르면 생성형AI ‘전문가 조직’은 상대적으로 원하는 혜택을 더 성공적으로 달성하는 중이며, 생성형AI를 공격적으로 확장하고 있다. 실제로 생성형 AI에 ‘매우 높은’ 전문성을 가진 조직의73%가 “빠른” 또는 “매우 빠른” 속도로 기술을 도입하고 있다고 답했으나 ‘어느 정도’ 수준의 전문성을 갖춘 조직은 해당 응답률이40%에 불과했다. 또 ‘매우 높은’ 전문성을 갖춘 조직은 평균적으로 전체 8개 부서 중 1.4개 부서에서 대규모 생성형AI를 구현하고 있다고 응답했으나 ‘어느 정도’ 전문성을 갖춘 조직은 0.3개 부서에 그쳤다. 응답자들 중 생성형AI를 통해 절감한 비용과 시간을 주로 혁신 추진(45%)과 운영 개선(43%)에 재투자할 것이라 답한 가운데 상당수의 조직이 생성형AI 도입을 확장하는 데 재투자할 것(27%)이라 답한 것도 눈길을 끈다. 재투자와 성장의 선순환 구조다.
리포트는 이어 가치 창출의 핵심인 ‘도입 확대’에도 주목했다. 비즈니스에 대한 생성형AI의 영향력을 높이고 사용자 기반을 확장시켜 시너지를 일으키기 때문이다. 그러나 ‘도입 확대’ 단계로 가는 길은 아직 멀다는 평가다. 응답자의 거의 절반(46%)이 직원 중 일부(20% 이하)에게만 승인된 생성형AI 액세스 권한을 제공했다고 답했기 때문이다.
생성형 AI의 대규모 도입과 활용에 있어 큰 장애물 중 하나로 여겨지는 ‘신뢰 구축’도 핵심이라 강조했다. 리포트는 신뢰 구축을 위해 해결해야 할 두 가지 핵심 문제로 ‘생성형 AI 결과물의 품질에 대한 신뢰’와 ‘근로자가 생성형 AI가 자신의 업무를 대체하지 않고 보조 역할만 할 것이라는 사실에 대한 신뢰’을 꼽는다. 이를 위해서는 생성된 결과가 어떻게 도출되었는지 명시적으로 설명하는 기능을 갖추는 것이 중요하고, 근로자들이 생성형 AI가 실제로 업무에 도움이 되는 것을 경험할 수 있도록 교육 및 이해를 증진시키는 과정이 필요하다는 설명이다.
지금까지는 신뢰 부족으로 인한 위험 때문에 조직이 생성형 AI를 빠르게 도입하지 못했지만 대규모 도입으로 전환하면서 상황이 바뀔 가능성이 높다는 사실도 나타났다. 2차 설문조사에 따르면 응답자의 60%는 조직이 잠재적 위험을 완화하는 프로세스를 구현하는 동시에 생성형AI의 신속한 통합을 균형 있게 추진하고 있다고 답했으며 72%는 2022년 말 생성형AI 기술이 등장한 후 조직의 신뢰도가 높아졌다고 응답했다. 여기에 LLM 학습 및 결과물의 경우 신뢰성과 관련된 신뢰가 특히 중요하다는 것이 리포트의 설명이다. 나아가 생성형AI에 대한 전문성이 높은 조직일수록 신뢰 구축의 중요성을 잘 이해하는 것도 확인됐다.
마지막으로 ‘인력 재조정’도 중요한 키워드다. 프론트 엔드에서는 솔루션을 개발하고 개선하기 위해 전문 지식을 갖춘 인재가 필요하며, 모든 직원들이 기술에 익숙해져서 효율성과 효과성을 개선하는 데 적극적으로 참여할 수 있어야 한다. 또 백 엔드 측면에서 조직은 대규모 생성형AI 도입으로 인력 구조에 미칠 영향을 이해하고 모두에게 적합한 인재 전략, 프로그램 및 정책을 개발해 나가야 한다. 나아가 대부분의 조직들은 생성형AI가 인재 전략에 영향을 미칠 것이라 보고 있으며 응답자의 75%는 생성형AI에 대응해 당장 2년 내 인재 전략을 변경할 것으로 예상했다. 가장 일반적인 인재 전략 대응은 업무 프로세스 재설계(48%)와 업스킬링 또는 리스킬링(47%)이었다. 또 전문가 조직은 AI ‘유창성’ 개발(47%)과 경력 경로 재설계(38%)에 더 집중하고 있었으며, 나아가 예상되는 기술 수요와 공급의 변화를 평가하는 데 덜 집중하고 있는 것(25%)으로 나타났다.
생성형AI는 특정 기술 및 인간 중심적 역량의 가치를 함께 높일 것으로 예상된다. 응답자들이 가장 가치가 높아질 것으로 예상하는 ‘기술 중심적 역량’으로는 데이터 분석(70%), 신속한 엔지니어링(60%), 정보 분석(59%), 소프트웨어 엔지니어링 및 코딩(57%) 순이며, ‘인간 중심적 역량’으로는 비판적 사고 및 문제해결 능력(62%), 창의력(59%), 유연성 및 탄력성(58%), 팀워크 능력(54%) 등이 포함됐다.
생성형AI 전문성 높은 조직일수록 혁신과 신제품 개발 잘해…”생성형 AI의 성공적인 확장 위해서는?”
리포트는 AI전문성이 높은 조직일수록 혁신과 새로운 제품 및 서비스 개발에 더 집중하는 경향이 있다고 봤다. 또 생성형AI의 성공적인 확장을 위해서는 AI 특화 조직을 설립하는 것 또한 도움이 될 수 있으며, 이 조직에는 중앙 집중식 리소스를 제공해야 한다. 가치 실현을 위한 총체적 접근방식을 통해 생성형 AI가 창출하는 모든 가치를 측정할 수 있는 올바른 프로세스 마련도 필수적이다.
신뢰는 생성형AI의 도입과 확장을 위한 기초 토대다. 나아가 올바른 데이터 관리, 기술 인프라 및 거버넌스를 구축하여 고품질의 투입물(Input)과 설명 가능한 결과물(Output)을 보장하는 것도 신뢰를 구축하는 데 도움이 된다. 이에 비즈니스 리더는 생성형AI의 전략적 목표를 명확하게 알리고, 직원들의 신뢰도를 자주 측정하여 잠재적인 불만과 도입 장벽에 대한 인사이트를 얻어야 한다. 나아가 다양한 기술 및 AI 활용을 통한 인간 중심적 혁신 역량도 중요해질 전망이며 조직은 기업 전반의 여러 이니셔티브를 동시에 지원하기 위해 생성형AI 인재를 중앙 집중적으로 관리하는 것을 고려할 필요가 있다.
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