글로벌 기업, 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪는다, 연구 결과

생성형 AI 또는 생성형 AI는 약 1년 반 전 ChatGPT가 출시된 이후 글로벌 기업들로부터 많은 주목을 받아왔습니다. Forrester Consulting가 최근 실시한 연구는 생성형 AI 기술에 대한 도전 과제와 지속적인 열광을 모두 강조합니다. 

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생성형 AI의 등장과 그에 따른 과열 속에서 실시된 연구에 따르면, 전사적 차원에서 생성형 AI를 활용한다고 응답한 기업은 단 22%에 불과했습니다. 이 수치는 임원들의 기대치보다 낮으며, 이는 생성형 AI의 기대 가치와 실제 가치 간의 차이를 의미합니다. 그러나 생성형 AI에 대한 관심은 식지 않았으며 기업들은 여전히 다양한 애플리케이션에 대한 지출을 늘리고 있습니다.

기업, 데이터 준비 및 거버넌스에 어려움을 겪음

연구는 또한 의사결정권자의 50% 이상이 생성형 AI에 대한 비즈니스 목표를 정의했다고 밝혔습니다. 그러나 79%는 내부 또는 외부 기술 부족으로 인해 이러한 목표를 달성할 조직의 능력에 대한 우려를 식별했습니다. 또한 응답자의 79%는 현재 기술 부족이 여전히 문제라고 밝혔습니다. 이러한 도전 과제에도 불구하고 많은 조직이 적어도 세 가지 생성형 AI 사용 사례를 배포했으며 향후 12~18개월 동안 투자를 늘릴 계획을 가지고 있습니다. 

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Gen AI의 성공적인 구현을 위한 주요 과제는 조직 내 데이터 준비 상태입니다. 놀랍게도 Gen AI 모델을 훈련할 역량을 갖춘 조직은 42%에 불과한 반면, 막대한 89%의 조직이 Gen AI를 위한 비즈니스 데이터를 준비하는 데 실패했습니다. 또한, 조직의 90%가 이러한 계획의 필요성을 인식하고 있음에도 불구하고, 기술의 적절한 사용과 관리를 촉진하기 위한 거버넌스 계획을 구현한 조직은 단 23%에 불과합니다. 

“Gen AI 경쟁이 빠르게 시작되었음에도 불구하고, 더 많은 조직이 데이터 인프라가 개념 증명(Proof-of-Concept) 단계를 넘어 Gen AI 기술을 적절히 배포할 준비가 되지 않았음을 깨달으면서 많은 이니셔티브가 시범 단계에서 막히는 경우가 많습니다.”

알렉스 추베이, 소프트서브 CTO

이 연구는 또한 기술적 지식의 상당한 격차를 드러냈습니다. 응답자의 84%가 데이터 통합, 모델 최적화 및 사용 사례 생성을 위해 더 깊은 기술적 지식이 필요하다고 제안했습니다. 또한, 의사결정권자 80%는 직원들이 Gen AI의 복잡성에 대한 적절한 사용 사례 지식과 이해 부족을 인정했습니다. 

미국의 Gen AI 채택이 주도하며 산업별 결과는 엇갈림

연구에 따르면 데이터, 거버넌스, 스킬은 조직이 Gen AI의 가치를 성공적으로 구현하는 데 도움이 된 세 가지 핵심 요소입니다. 분석된 네 개국 중 미국이 Gen AI의 잠재력을 실현하는 데 가장 진전되어 있으며, 영국, 싱가포르, 독일이 그 뒤를 따르고 있습니다. 

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산업별 성과와 관련하여, 소매업은 특히 자체 데이터에 대한 모델 훈련 측면에서 Gen AI 사용의 가장 높은 잠재력을 보여줍니다. 반면, 금융 서비스 및 보험(FSI) 부문은 Gen AI의 이점을 실현하기 전에 더 많은 도전에 직면해 있습니다.

헬스케어, 생명과학, 석유 및 가스, 제조업, ISV(독립 소프트웨어 벤더), 엔터프라이즈 기술 등 다른 산업들은 Gen AI 가치 실현에서 균형 잡힌 분포를 보입니다. 연구에 따르면 매출이 50억 달러를 초과하는 기업들은 하드웨어, 소프트웨어 및 인프라에 대한 대규모 투자로 인해 필요한 역량을 관리하는 데 더 어려움을 겪습니다.

크립토폴리탄 브렌다 카나나 기고