연구에 따르면 글로벌 기업들이 생성형 인공지능의 잠재력을 충분히 활용하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다

생성형 인공지능(Gen AI)은 특히 약 1년 반 전 ChatGPT 출시 이후 전 세계 기업들의 큰 관심을 받고 있습니다. 포레스터 컨설팅의 최근 연구는 생성형 인공지능 기술을 둘러싼 과제와 지속적인 기대감을 모두 강조하고 있습니다. 

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에 따르면 연구 기업의 22%만이 전사적으로 생성형 AI를 활용하고 있다고 답했습니다. 이는 경영진의 기대치에 못 미치는 수치로, 생성형 AI의 기대 가치와 실제 가치 간의 격차를 보여줍니다. 하지만 생성형 AI에 대한 관심은 줄어들지 않고 있으며, 기업들은 다양한 응용 분야에 대한 투자를 계속 늘리고 있습니다. 

기업들은 데이터 준비 및 거버넌스 문제로 어려움을 겪고 있습니다.

연구 결과에 따르면 의사결정권자의 50% 이상이 차세대 AI에 대한 비즈니스 목표를 defi했지만, 79%는 내부 또는 외부 인력 부족으로 인해 이러한 목표를 달성할 수 있을지에 대한 우려를dent. 또한dent의 79%는 현재 필요한 기술 인력이 부족한 것이 여전히 문제라고 지적했습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 많은 조직이 최소 3개 이상의 차세대 AI 활용 사례를 도입했으며, 향후 12~18개월 내에 투자를 확대할 계획입니다. 

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Gen AI의 성공적인 구현을 가로막는 주요 과제는 조직 내 데이터 준비 상태입니다. 놀랍게도 Gen AI 모델 학습 역량을 갖춘 조직은 42%에 불과하며, 무려 89%는 Gen AI에 필요한 비즈니스 데이터를 준비하는 데 실패하고 있습니다. 더욱이, 조직의 90%가 기술의 적절한 사용 및 관리를 위해 거버넌스 계획의 필요성을 인식하고 있음에도 불구하고, 실제로 거버넌스 계획을 수립한 조직은 23%에 그칩니다. 

"인공지능 세대(Gen AI) 경쟁이 빠르게 시작되었음에도 불구하고, 많은 조직들이 자사의 데이터 인프라가 개념 증명 단계를 넘어 인공지능 세대 기술을 제대로 도입할 준비가 되어 있지 않다는 사실을 깨닫고 시범 운영 단계에 머무르는 경우가 많습니다."

소프트서브의 CTO인 알렉스 추베이

이 연구는 또한 기술 지식에 상당한 격차가 있음을 보여줍니다.dent의 84%는 데이터 통합, 모델 최적화 및 사용 사례 생성을 위해 더욱 심층적인 기술 지식이 필요하다고 답했습니다. 더욱이, 의사 결정권자의 80%는 직원들이 적절한 사용 사례에 대한 지식과 차세대 AI의 정교함에 대한 이해가 부족하다고 지적했습니다. 

미국, 인공지능(AI) 세대 도입 선두…산업계는 엇갈린 결과 보여…

연구에 따르면 데이터, 거버넌스, 그리고 역량은 조직이 차세대 AI 가치를 성공적으로 구현하는 데 도움이 된 세 가지 핵심 요소입니다. 분석 대상 4개국 중 미국이 차세대 AI의 잠재력을 실현하는 데 가장 앞서 있으며, 영국, 싱가포르, 독일이 그 뒤를 잇고 있습니다. 

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산업별 성과 측면에서 볼 때, 소매 부문은 특히 자체 데이터를 활용한 모델 학습 측면에서 차세대 AI를 활용할 잠재력이 가장 높습니다. 반면, 금융 서비스 및 보험(FSI) 부문은 차세대 AI를 통해 얻을 수 있는 이점을 실현하기까지 더 많은 어려움에 직면해 있습니다.

의료, 생명 과학, 석유 및 가스, 제조, ISV(독립 소프트웨어 공급업체) 및 엔터프라이즈 기술을 포함한 다른 산업 분야에서는 차세대 AI 가치 달성에 있어 균형 잡힌 분포를 보입니다. 연구에 따르면, 매출이 50억 달러를 초과하는 기업은 하드웨어, 소프트웨어 및 인프라에 대한 대규모 투자로 인해 필요한 역량을 관리하는 데 더 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다.

Brenda Kanana의 Cryptopolitan 보고