글로벌 회계·컨설팅 기업 딜로이트가 최근 발표한 ‘2024년 3분기 기업 생성형 AI 사용 현황‘ 보고서에 따르면, 생성형 AI가 기업의 실질적인 성과 창출 도구로 자리매김하고 있는 것으로 나타났다.
조사 결과, 생성형 AI를 도입한 기업들은 효율성 및 생산성 향상, 비용 절감, 고객 관계 강화 등의 이점을 실현하고 있는 것으로 드러났다. 응답 기업의 67%가 생성형 AI로 인해 추가 투자를 확대하고 있다고 밝혔다.
특히 금융, 제조, 헬스케어 등 다양한 산업에서 생성형 AI의 도입이 활발히 이루어지고 있으며, 데이터 관리 및 자동화된 의사결정 등의 애플리케이션이 등장하고 있다. 그러나 많은 프로젝트가 여전히 파일럿 단계에 머물러 있어, 실제 비즈니스 적용 사례는 제한적인 것으로 나타났다. 응답자의 68%는 파일럿 단계의 30% 이하만이 실제 비즈니스 프로세스에 도입되었다고 전했다.
보고서는 생성형 AI의 확산과 함께 데이터 관리와 거버넌스의 중요성이 크게 부각되고 있음을 강조했다. 75%의 기업이 데이터 생애 주기 관리에 대한 투자를 확대했으며, 55%는 데이터 문제로 인해 활용 사례를 포기하거나 미뤘다고 응답했다.
데이터 관련 문제 해결을 위해 기업들은 데이터 보안 강화(54%)와 데이터 품질 개선(48%)을 주요 해결 방안으로 제시했다. 많은 기업이 새로운 거버넌스 프레임워크를 도입하거나 기존 정책을 업데이트하며 리스크를 줄이고 있는 것으로 나타났다.
생성형 AI의 리스크 관리와 규제 대응 역시 중요한 과제로 떠올랐다. 응답 기업 중 23%만이 이에 대해 충분히 준비되었다고 답해, 잠재적 위험과 규제 불확실성이 걸림돌로 작용하고 있음을 시사했다. 특히 EU의 새로운 규제는 기업들의 신중한 접근을 요구하고 있으며, 많은 기업이 이를 위한 모니터링 체계를 구축하고 있다.
성과 측정과 가치 평가 또한 주요 과제로 지적됐다. 응답자의 41%가 생성형 AI의 정확한 영향을 정의하고 측정하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했으며, KPI 설정이나 투자 수익률 추적 부족이 문제점으로 드러났다.
보고서는 적절한 곳에 생성형 AI를 활용해 효율성, 생산성, 비용 절감을 실현하고 더 많은 가치를 창출해야 한다고 조언했다. 생성형 AI가 다른 기술 및 전략적 이니셔티브와 결합해 생산성을 향상시키고 혁신을 이끌어낼 수 있는 방법을 고안하는 한편 비즈니스 프로세스를 근본적으로 재창조해 지속 가능한 가치를 지향, 변화를 위해 나아가라 조언했다.
공개된 대규모 언어 모델(LLM)과 퍼블릭 데이터를 활용해 효율성과 생산성을 키우는 것이 더 일반화될 것으로 예상되기에 기업들은 기본에 충실하면서 변화에 대한 적응성도 강화해야 한다. 또 고품질 데이터 부족 문제를 직시, 데이터 기반을 개선하고 B2B 파트너, 데이터 최종 사용자, 타사 데이터 제공업체 등 데이터 에코시스템의 구성원과 전략과 관계 등을 강화해 데이터를 촉매제로 활용하는 것이 중요하다. 나아가 생성형 AI 기술이 발달하며 원대한 비전, 희망적 사고에 의존적 투자가 늘어날 가능성이 있는 가운데 성과를 더욱 엄격한 기준으로 측정하는 것도 필수다.
한편 이 보고서는 14개국 2,770명의 고위 경영진을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로, 전 세계 주요 산업에서의 AI 도입 현황과 그 잠재력 및 도전 과제를 분석했다.
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